在这篇文章中，我将分享在.NET 6 中创建和使用 HTTP 客户端 SDK 的方方面面。 客户端 SDK 在远程服务之上提供了一个有意义的抽象层。本质上，它允许进行远程过程调用（RPC）。...在一台机器上同时打开的并发 TCP 连接数量是有限的。这种考虑也带来了一个重要的问题——“我应该在每次需要时创建 HttpClient，还是只在应用程序启动时创建一次？”...例如，客户端在应用程序的生命周期内会保持连接打开，它不会遵守 DNS TTL 设置，而且它将永远无法收到 DNS 更新。所以这也不是一个完美的解决方案。...创建一个静态工厂方法来创建一个 API 客户端。...缺点➖： 如果不符合 OpenAPI 规范就无法使用。 难以定制和控制生成的 API 客户端的契约。
app.MapControllers();app.Run();就是添加下面两行代码builder.Services.AddGrpc();app.MapGrpcService();新建grpc客户端项目...Version="2.67.0" /> 复制服务器端端的greeter.proto到客户端项目编辑...;Console.ReadKey();7052改成你的服务器端运行端口结果展示运行服务器端运行客户端作者吴晓阳
比如说： Portal 的性能优化需要从前端和后端两个角度去思考问题，先考虑客户端和服务端之间的交互模型，然后再在客户端和服务端单独考虑分而治之。...最后，为了减小对关系数据库的压力，增加扩展性，把数据源挪到了 DynamoDB 这个 NoSQL 数据库上面。 Spark 的性能优化 近期则是做了一些 Spark 性能优化的工作。...系统地分析和改进 Spark 性能问题的时候，大概有这么几个几件事： 测试常规数据集在不同不同 instance type，不同 memory、不同 executor number 下面的性能表现，开始是单个...当然，还有一种思路是 OOM 的风险（因此通常不会配置一大堆 executor，把 CPU 使用率榨取到穷尽），而 OOM 在测试中不是必现的，因此不能光看 pipeline 的时间。...现在刚升级到 Spark 1.5 的版本，Spark 1.6 我还没有开始使用，但是我知道它是支持动态的 executor 数量的自动调整（dynamicAllocation.enabled）的，否则给
前言 了解Spark架构原理及相关任务提交流程前，我们需要先了解一下Spark中的一些角色概念。...Application：用户编写的Spark应用程序，包含了一个Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码 Driver：运行Application的main()函数并且创建...Driver进程是在客户端启动的，这里的客户端就是指提交应用程序的当前节点。在Driver端可以看到task执行的情况。...总结 Driver进程是在集群某一台Worker上启动的，在客户端是无法查看task的执行情况的。...yarn-client模式 执行流程 1.客户端提交一个Application，在客户端启动一个Driver进程。
Master负责控制整个集群的运行；Worker节点相当于分布式系统中的计算节点，它接收Master节点指令并返回计算进程到Master; Executor负责任务的执行；Client是用户提交应用的客户端...[插图] 图1-3 Spark架构 在Spark应用的执行过程中，Driver和Worker是相互对应的。...Task执行过程中所需的文件和包由Driver序列化后传输给对应的Worker节点，Executor对相应分区的任务进行处理。 下面介绍Spark架构中的组件。 1）Client：提交应用的客户端。...2）Driver：执行Application中的main函数并创建SparkContext。 3）ClusterManager：在YARN模式中为资源管理器。...在Standalone模式中为Master（主节点），控制整个集群。 4）Worker：从节点，负责控制计算节点。启动Executor或Driver，在YARN模式中为NodeManager。
：提交到Yarn的Job可以查看19888的历史日志服务器可以跳转到18080的日志服务器上 因为19888端口无法查看具体spark的executor后driver的信息，所以搭建历史日志服务器跳转...3-需要准备SparkOnYarn的需要Jar包，配置在配置文件中 在spark-default.conf中设置spark和yarn映射的jar包文件夹(hdfs) 注意，在最终执行sparkonyarn...部署模式 #如果启动driver程序是在本地，称之为client客户端模式，现象：能够在client端看到结果 #如果在集群模式中的一台worker节点上启动driver，称之为cluser集群模式...集群资源管理器申请 #执行计算的过程在worker中，一个worker有很多executor(进程)，一个executor下面有很多task(线程) bin/spark-submit –master...spark-submit的执行脚本 在Spark-Submit中可以提交driver的内存和cpu，executor的内存和cpu，–deploy-mode部署模式 Spark On Yarn两种模式
yarn-cluster是用于生产环境，这种模式下客户端client在提交了任务以后，任务就托管给yarn了，这个时候client就可以断开连接不需要再管后续事情了，这种情况下无法直接查看到application...五、请列举Spark的transformation算子（不少于5个） ? Spark中的算子是非常多的我这里就列举几个我在开发中常用的算字吧。...MEMORY_ONLY 以非序列化的 java 对象的方式持久在 JVM 内存中，如果内 存无法完成存储 RDD 所有的 partition，那么那些没有持久化的 partition 就会在 下一次使用它的的时候...，重新计算MEMORY_AND_DISK 同上，但是当某些 partition 无法存储在内存中的时 候，会持久化到硬盘中。...以上10个企业中经常被问到的Spark面试题，也希望没有找到工作的小朋友找都自己满意的工作，我这边也会粉丝们带来我在自己在学习spark中整理的脑图和文档 微信搜索公众号【大数据老哥】回复【回复spark
在此模式下，Spark驱动程序封装在YARN Application Master中。 客户端模式Spark驱动程序在客户端上运行，例如您的笔记本电脑。如果客户端关闭，则作业失败。...Spark Executors仍然在集群上运行，为了安排一切，创建了一个小的YARN Application Master。 客户端模式非常适合交互式作业，但如果客户端停止，应用程序将失败。...为您的YARN容器提供最大允许内存 如果请求的内存高于允许的最大值，YARN将拒绝创建容器，并且您的Spark应用程序将无法启动。...但是，执行完成后，Web UI将被应用程序驱动程序解除，并且无法再访问。 Spark提供了一个历史记录服务器，它从HDFS收集应用程序日志并将其显示在持久Web UI中。...在HDFS中创建日志目录： hdfs dfs -mkdir /spark-logs 配置History Server相关属性$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf：
在 gRPC 中，客户端应用程序可以像本地对象一样直接调用不同机器上的服务器应用程序上的方法，从而使您更轻松地创建分布式应用程序和服务。...在服务器端，服务器实现这个接口并运行一个gRPC服务器来处理客户端调用。在客户端，客户端有一个存根（在某些语言中简称为客户端），它提供与服务器相同的方法。...gRPC 客户端和服务器可以在各种环境中运行和相互通信（从 Google 内部的服务器到您自己的桌面），并且可以用 gRPC 支持的任何语言编写。...在 C#和ASP.NET Core中创建 gRPC 客户端和服务器 在 C#和ASP.NET Core中创建 gRPC 客户端和服务器十分简单，可以参考微软官方的几篇文章： 使用 C# 的 gRPC 服务...使用 .NET 客户端调用 gRPC 服务 教程：在 ASP.NET Core 中创建 gRPC 客户端和服务器 对应在VS2022中分别运行GRPC服务端和客户端的SayHello示例接口调用如下图所示
在Spark中，Executor进程除了运行task，还要负责写shuffle 数据，以及给其他Executor提供shuffle数据。...ESS的架构与优势 在启用ESS后，ESS服务会在node节点上创建，并且每次存在时，新创建的Executor都会向其注册。...即使其中一个 executor 出现故障，它的 shuffle 文件也不会丢失。另一个优点是可扩展性，因为在 Spark 中运行动态资源分配需要ESS服务，这块我们后续在进行介绍。...处理程序通知客户端打开用于发送所需数据的 TCP 连接，然后传输发生在整个连接中，在单个 TCP 连接中向客户端发送所需的数据。...shuffle data是否被存储在ESS中？ 为什么在Spark动态资源分配时需要ESS服务？
根据 Driver 在集群中的位置不同，分为 yarn client 和 yarn cluster； Apache Mesos：一个强大的分布式资源管理框架，它允许多种不同的框架部署在其上，包括 Yarn...方法反射调用Client的main方法； Client创建Yarn客户端，然后向Yarn发送执行指令：bin/java ApplicationMaster； Yarn框架收到指令后会在指定的NM中启动ApplicationMaster...通过在这些容器中启动 Executor 来处理 YARN 授予我们的任何容器。 必须同步，因为在此方法中读取的变量会被其他方法更改。...在已经分配的容器中启动 Executors */ private def runAllocatedContainers(containersToUse: ArrayBuffer[Container]...Container") // 创建 NodeManager 客户端 nmClient = NMClient.createNMClient() // 初始化 NodeManager
重点：在RM中 通过ApplicationMaster隔离Driver跟RM，在NM中 通过Container 来隔离NM跟Task . 细节调度图如下： ?...一般也就是客户端提交job后，RM负责给提交的job分配一个NM，在这个NM上会有AppMaster的启动，AppMaster启动后通知RM，然后RM负责找若干个NM，在每个NM中开辟Container...看上图也就知道算子放到executor中其余在driver中一般，但是如果算子中用到了外部数据，则外部数据需要在driver跟executor中进行序列化跟反序列化到传输。切记！ ?...这个URL在集群中全局可见。...1G 指定每个executor可用内存为1G --total-executor-cores 2 指定每个executor使用的cup核数为2个 WordCount数据准备：在spark/bin 目录下创建
比如当我们运行一个spark-shell时，就创建了一个driver 程序 。 Executor可以有多个，其职责是运行给定的Spark 作业中的单个任务。...当Driver中的SparkContext初始化的时候会提交程序给Master，Master如果接受该程序在Spark中运行的话，就会为当前的程序分配AppID，同时会分配具体的计算资源，需要特别注意的是...Spark on YARN框架解析： 基于YARN的Spark作业首先由Spark客户端生成作业信息，提交给ResourceManager，ResourceManager在某一个NodeManager汇报时把...Spark客户端会通过Spark AppMaster获取作业运行状态。...（3）Client模式 在Spark on YARN/Mesos模式中，根据Spark Application的Driver是否在集群中运行，Spark on YARN/Mesos运行模式又可以分为
负责所有执行节点的调度任务； 在job执行过程中,可以打开一个web界面，这就是UI展示。 Driver 是一个线程。 Executor作用： 负责执行spark具体的job任务。.../input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect 创建SparkSubmit进程 在提交程序的服务器上创建一个SparkSubmit...进程,在SparkSubmit进程中也会有一个客户端Client，此时在客户端中并不会启动Driver。...启动对应的Executor 在资源充足的Worker中启动Executor，Executor启动好之后表示资源已经准备好了。 反向注册，申请计算任务。...在yarn-cluster模式中，Dirver将会运行在ApplicationMaster运行的服务器上。 程序启动时会创建一个SparkContext进程，该进程同样维护一个Client端。
可以选择采用多线程处理，但是依然无法改变资源瓶颈的现实，因为一台计算器的CPU资源，内存资源，磁盘IO瓶颈是定，创建再多的线程也无法改变这个现实。...NameNode：Master节点，在hadoop1.X中只有一个，管理HDFS的名称空间和数据块映射信息，配置副本策略，处理客户端请求。...集群资源管理器为task分配满足要求的节点，并在节点按照要求创建Executor 创建的Executor向Driver注册。...Spark中的所有“转换”都是惰性的，在执行“转换”操作，并不会提交Job，只有在执行“动作”操作，所有operation才会被提交到cluster中真正的被执行。这样可以大大提升系统的性能。...如果持久化无谓的RDD，会浪费内存（或硬盘）空间，反而降低系统整体性能 RDD依赖关系 RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。
最主要原因：spark 对 akka 没有维护，需要 akka 更新，spark 的发展受到了 akka 的牵制，akka 版本之间无法通信，即 akka 兼容性问题。...7、TransportClient：Netty 通信客户端，主要负责将相对应的 OutBox 中的数据发送给远程 TransportServer。...2、Master 节点在启动的时候的主要任务是创建了通信架构中的 RpcEnv，并注册了 Master 成为端点。...的 ExecutorRunner 来进行 Executor 的创建和运行。...========== Spark shuffle 过程 ========== MapReduce Shuffle 过程： 1、在 spill（刷写）阶段，数据直接写入到 kvbuffer 数据缓冲器中。
粗粒度运行模式: Spark 应用程序在注册到 Mesos 时会分配对应系统资源，在执行过程中由 SparkContext 和 Executor 直接交互，该模式优点是由于资源长期持有减少了资源调度的时间开销...Mesos粗细度对比 Mesos 粗粒度运行模式中，Spark 程序在注册到 Mesos 的时候会分配对应系统资源，在执行过程中由 SparkContext 和 Executor 直接进行交互。...而在细粒度运行模式下，Spark 应用程序是以单个任务的粒度发送到 Mesos 中执行，在执行过程中 SparkContext 并不能与 Executor 直接进行交互，而是由 Mesos Master...在 Spark Shell 提交计算搜狗日志行数代码的时候，所在机器作为客户端启动应用程序，然后向 Master 注册应用程序，由 Master 通知 Worker 节点启动 Executor，Executor...启动之后向客户端的 Driver 注册，最后由 Driver 发送执行任务给 Executor 并监控任务执行情况。
根据Spark Application的Driver Program是否在集群中运行，Spark应用的运行方式又可以分为Cluster模式和Client模式。...提交后的Job在Spark中形成了RDD DAG有向无环图（Directed Acyclic Graph）。...在计算时，Spark会在具体执行计算的Worker节点的Executor中创建线程池，Executor将需要执行的任务通过线程池来并发执行。...在Executor内部启动线程池并行化执行Task。 Driver运行在Worker节点 用户启动客户端，客户端提交应用程序给Master。...2）Worker接收到Master命令后创建DriverRunner线程，在DriverRunner线程内创建SchedulerBackend进程。Driver充当整个作业的主控进程。
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