Executor是作业的执行器。这一节将介绍如何将调试好的作业部署到Executor上面运行。关于如何开发调试作业,见“入门”一章。
自定义线程池,可对系统中线程池更加细粒度的控制,方便调整线程池大小配置,线程执行异常控制和处理。在设置系统自定义线程池代替默认线程池时,虽可通过多种模式设置,但替换默认线程池最终产生的线程池有且只能设置一个(不能设置多个类继承AsyncConfigurer)。自定义线程池有如下模式:
按照SparkContext初始化的顺序,接下来就轮到调度系统的三大金刚——SchedulerBackend、TaskScheduler、DAGScheduler——出场了。与它们相关的细节非常多,绝不是一两篇文章能够讲清楚的,所以我们之后讲到Spark作业执行时,再自然地回过头详细看它们。本篇来讲解SparkContext初始化的倒数第二个组件:Executor分配管理器,即ExecutorAllocationManager。前面已经讲过,ExecutorAllocationManager可以通过与集群管理器联系,根据当前的负载动态增加或删除Executor,是一个比较智能的机制。
灰度发布是为了在升级过程中减少对于现有业务的影响,通过升级一台Executor先验证是否没有问题后,再逐步按照批次升级。
用户提交Spark应用到Yarn上时,可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor个数,随后,ApplicationMaster会为这些executor申请资源,每个executor作为一个Container在Yarn上运行。Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执行。所有任务执行完后,executor被杀死,应用结束。在job运行的过程中,无论executor是否领取到任务,都会一直占有着资源不释放。很显然,这在任务量小且显示指定大量executor的情况下会很容易造成资源浪费。
当springboot有多个不能名称但是相同bean的时候,可以使用 @Primary 注解设置其中一个为主要默认bean
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/daemon/worker/Worker.java
新app的加入和集群资源的变动将调用到Master的schedule方法, 这个时候会进行startExecutorsOnWorkers()进行executor的调度和启动。 (资源申请的是在 appclient 的 registerApplication 消息中)
我们知道,通过 Future 和 FutureTask 可以获得线程任务的执行结果,但它们有一定的缺陷:
这里讨论一下getAsyncExecutor这里定义null的情况。 spring-context-4.3.9.RELEASE-sources.jar!/org/springframework/scheduling/annotation/AbstractAsyncConfiguration.java
这里的DEFAULTEVENTLOOP_THREADS的默认值是cpu核数乘以2:
先设定单个 Executor 核数,根据 Yarn 配置得出每个节点最多的 Executor 数量,每个节
Azkaban是一个非常简单实用,而且开源的作业调度系统。在2.x版本中不支持集群模式部署,在3.x版本中支持集群模式部署,适用于作业量比较大一些的应用场景。有关Azkaban更多详细信息,如特点、功能、特性、作业定义等,可以参考官方文档,这里不再详述。
输出内容的最后是:线程池中线程数目:0,队列中等待执行的任务数目:0,已执行完的任务数目:15
资源是影响 Spark 应用执行效率的一个重要因素。Spark 应用中真正执行 task 的组件是 Executor,可以通过spark.executor.instances 指定 Spark 应用的 Executor 的数量。在运行过程中,无论 Executor上是否有 task 在执行,都会被一直占有直到此 Spark 应用结束。
楼主也做了简单尝试:分布式任务调度平台 → XXL-JOB 初探、分布式任务调度平台 → XXL-JOB 实战
以前需要异步执行一个任务时,一般是用Thread或者线程池Executor去创建。如果需要返回值,则是调用Executor.submit获取Future。但是多个线程存在依赖组合,我们又能怎么办?可使用同步组件CountDownLatch、CyclicBarrier等;其实有简单的方法,就是用CompletableFuture
tech/powerjob/server/config/ThreadPoolConfig.java
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,具有速度快、支持多语言、移植性高的特点。而移植性高的体现就在于Spark的部署方式有多种模式,如:本地local、Standalone、Apache Mesos、Hadoop YARN、EC2、Mesos、K8S等等。
Saturn 3.0.0致力于让用户做到自运维:一方面为用户trouble shooting提供便利,另外一方面希望作为一站式平台去管理executor。
前两天做项目的时候,想提高一下插入表的性能优化,因为是两张表,先插旧的表,紧接着插新的表,一万多条数据就有点慢了
一个CPU core同一时间只能执行一个线程。而每个Executor进程上分配到的多个task,都是以每个task一条线程的方式,多线程并发运行的。
线上最近的数据量越来越大,出现了数据处理延迟的现象,观察storm ui的各项数据,发现有大量的spout失败的情况,如下:
以前需要异步执行一个任务时,一般是用Thread或者线程池Executor去创建。如果需要返回值,则是调用Executor.submit获取Future。但是多个线程存在依赖组合,我们又能怎么办?可使用同步组件CountDownLatch、CyclicBarrier等;其实有简单的方法,就是用CompeletableFuture
Spark中资源调度是一个非常核心的模块,尤其对于我们提交参数来说,需要具体到某些配置,所以提交配置的参数于源码一一对应,掌握此节对于Spark在任务执行过程中的资源分配会更上一层楼。由于源码部分太多本节只抽取关键部分和结论阐述,更多的偏于应用。
在Java中,threads是和系统的threads相对应的,用来处理一系列的系统资源。不管在windows和linux下面,能开启的线程个数都是有限的,如果你在java程序中无限制的创建thread,那么将会遇到无线程可创建的情况。
上一次阅读到了 SparkContext 初始化,继续往下之前,先温故一下之前的内容。
我们知道ChannelHandler有两个非常重要的子接口,分别是ChannelOutboundHandler和ChannelInboundHandler,基本上这两个handler接口定义了所有channel inbound和outbound的处理逻辑。
1 修改$SPARK_HOME/conf目录下的spark-defaults.conf文件
前面我们已经讲了Mybatis是如何解析相关配置文件的,如果怕迷路,还是建议先看前一篇文章:
python中线程池使用 == TOC 一、简介 这里介绍在python中使用ThreadPoolExecutor进行多线程开发。 二、流程 2.1 线程池创建 #这里指定线程个数为3 executor = ThreadPoolExecutor(3) 2.2 任务执行 Executor的submit方法:不等待每个任务结果返回 Executor的map方法:等待每个任务结果返回,有任务完成就马上返回完成任务,其它未完成任务则继续等待 2.3 任务完成等待 使用Executor的map方法执行 使用as_co
Executors 框架是整个JUC 包中类/接口关系中最为复杂的框架,真正理解Executors框架的前提是理清楚各个模块之间的关系,高屋建瓴,从整体到局部才能透彻理解各个模块的功能和背后设计的思路!
包括 Spark 核心组件的运行机制、Spark 任务调度机制、Spark 内存管理机制、Spark 核心功能的运行原理等
这一块代码可以理解为 Spark 是如何实现一个基于 K8S 的调度器,来调度生成 Executor Pod 的。
ThreadPoolTaskExecutor是Spring框架提供的一个线程池实现,它是基于Java的ThreadPoolExecutor实现的。ThreadPoolTaskExecutor可以管理线程池中的线程,以满足多线程并发执行任务的需要。
sql执行器,其对应的类全路径:org.apache.ibatis.executor.Executor。
本文主要讲述了 Spark on Kubernetes 的发展过程和 Dynamic Resource Allocatoin(DRA) 这个重要特性,以及与之相关的 External Shuffle Service(ESS)。
上一次阅读到 Master 调用 schedule() 方法,遍历 waitingApps,为每个程序决定启动多少 Executor,为每个 Executor 分配多少资源,有了这些信息之后,给 Worker 发送了一个 LaunchExecutor 消息,Worker 开始处理。
本文对Spark总体架构进行描述,本文读者需要一定的Spark的基础知识,至少了解Spark的RDD和DAG。
在介绍AppClient 向 Master 注册 Application的过程中,我们知道 Master 在处理 AppClient 的注册消息时,会进行调度,调度的过程中会决定在某个 worker 上启动某个(或某些) executor,这时会向指定的 worker 发送 LaunchExecutor 消息,本文将对 worker 接收到该消息后如何启动 executor 进行剖析。
springboot2.6.0版本提供了TaskExecutorMetricsAutoConfiguration,可以自动给线程池加上metrics
可以看到,分支条件已经到了9个,在Service层直接调用了持久层(Mybatis)提供的接口,也还算清晰。不过代码量太大,增加个状态就要修改这个类,难以维护。 那么我们该如何优化呢? 核心思想:使用多态代替判断条件
1 frameworks开发指南 这个文档中,我们称Mesos的应用为”frameworks”。 In this document we refer to Mesos applications as “frameworks”. Mesos支持java,python,c++。可以从MESOS_HOME/src/examples/找对应的例子,搞明白framework的scheduler和executor的开发。 2 第一步创建Framework调度器 Framework的scheduler可以是C/c++/j
优化 Storm 拓扑性能有助于我们理解 Storm 内部消息队列的配置和使用,在这篇文章中,我将向大家解释并说明在 Storm(0.8或0.9)版本中工作进程以及相关联的 Executor 线程是如何完成内部通信的。
前言 因为我司将Spark大规模按Service模式使用,也就是Spark实例大多数是7*24小时服务的,然后接受各种ad-hoc查询。通常最难受的就是被bad query 给拖死了,然后导致服务不可
本文将介绍常见的线程池的使用方法,介绍线程池的参数、拒绝策略、返回参数获取以及定时调度。
Java中的线程池是通过Executor框架来实现的,Executor框架提供了一系列的接口和类来简化线程池的使用和管理。下面将详细介绍Java中线程池的相关概念和Executor框架的主要组成部分。
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