Spark 多线程模型

最新推荐文章于 2023-07-21 12:15:26 发布
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简单的说Spark框架，虽然是多线程模型

对于写业务代码的人来说是不涉及多线程的，Spark框架会处理好多线程部分

原因是会增加业务复杂性，不符合编码工程学

简单易用才是最好的

但Spark设置到的内存共享还是需要知道的


Spark job 提交
zhixingheyi_tian的博客
11-19 305
Driver 侧在任务提交的时候要完成以下几个工作 RDD依赖分析，以生成DAG 根据DAG 将job 分割成多个 stage stage 一经确认，即生成相应的 task，将生成的task 分发到 Executor 执行 提交的实现入口在SparkContext.scala /** * Run a job on all partitions in an RDD and return t...
MapReduce多进程与Spark多线程
黑马程序员广州中心的专栏
10-30 233
,首先要区分分布式概念,分布式指的是将一个任务切分成多块分到多台机器运行. 2,进程可以理解成该服务器分到的那一块任务(MapReduce每分到一个任务会重启一个进程). 3,线程可以 理解成在进程的基础之上又细分的更小的任务. 4,在任务级别（特指Spark任务和MapReduce...
Apache Spark探秘：多进程模型还是多线程模型？
笔尖的痕的专栏
11-12 1118
Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型（这里指server/driver端采用的模型），这与Hadoop 2.0（包括YARN和MapReduce）是一致的。Hadoop 2.0自己实现了类似Actor的异步并发模型，实现方式是epoll+状态机，而Apache Spark则直接采用了开源软件Akka，该软件实现了Actor模型，性能非常高。尽管二者在server
Spark 多线程并行提交job
南风知我意
03-31 909
spark多线程并行处理任务
Spark源码之Executor线程池
docsz的博客
03-16 1035
1：Executor线程池 // Start worker thread pool private val threadPool = { val threadFactory = new ThreadFactoryBuilder() .setDaemon(true) .setNameFormat("Executor task launch worker-%d...
Spark : 多线程提交优化多Job任务
dinl_vin的博客
11-19 2100
介绍 在日常业务中,spark常见的就是通过路径通配符*,{}等方式一次读取多个文件,一次批处理将这些文件做一个大job写入Hive或者ODPS,笔者最近在用Spark读取Hudi的文件时候发现了一个诡异的文件丢失Bug: 一次读入所有文件夹会有部分文件夹丢失,一开始怀疑是这部分文件夹本身有损坏,但是用spark单独读取该文件夹的时候发现数据又不会丢失. 既然一次job会丢数据,那么不妨按文件夹拆分job,每个job执行单个任务,常见就是for循环去遍历所有文件夹挨个执行,但是效率过低需要 六个小时,在资源
spark多线程模型图
最新发布
03-04
### 关于Spark多线程模型 在Spark框架下，每个Application拥有自己专属的Executor进程，并且此进程在整个Application运行周期内持续存在。这些Executor进程能够以多线程方式并发执行多个Task[^2]。 虽然无法直接...
多线程模型全集：技术要点与应用案例解析
多线程模型是一种并发编程模型，它允许在单个进程中创建多个执行线程，从而实现对CPU的并行利用。该模型广泛应用于操作系统、数据库管理系统、网络服务器以及各种应用软件中，以提升程序的运行效率和响应速度。在本...
人工智能-项目实践-多线程-多线程与高并发.zip
01-04
例如，分布式计算框架如Hadoop和Spark就是利用多线程和分布式处理来实现大规模数据的并行计算。同时，设计良好的并发模型还能减少响应时间，提高用户体验。 综上所述，这个压缩包很可能包含了一些关于如何在AI项目...
【Spark六十三】Hadoop MapReduce Task的进程模型与Spark Task的线程模型
bit1129的博客
02-15 780
Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的；而Spark Task则是基于线程模型的。   多进程模型和多线程模型 所谓的多进程模型和多线程模型，指的是同一个节点上多个任务的运行模式。无论是MapReduce和Spark，整体上看都是多进程的：MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的；Spark应用程序的运行环境是由多个独...
Spark调优多线程并行处理任务实现方式
08-18
主要介绍了Spark调优多线程并行处理任务实现方式,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
Spark优化，多线程提交任务，提升效率
epitomizelu的专栏
03-30 4461
val listBuffer = new ListBuffer[Future[String]] val service: ExecutorService = Executors.newFixedThreadPool(4) for (i <- 0 to 3) { val task: Future[String] = service.submit(new Callable[String] { override def call(): String = {
Spark源代码::Spark多线程::NettyRpcEnv.ask解读
艺术码农农场
06-15 1794
背景 Spark中有很多异步处理的例子，每一个地方都值得好好去审视一番，对辅助理解spark的机理以及为自己写出优雅的代码都会有很大的帮助。 NettyRpcEnv.ask解读 RpcEnv作用 NettyRpcEnv是RpcEnv的在spark中的唯一一个实现。RpcEnv是什么呢，可以先看一下它的class头信息 /** * An RPC environment. [[RpcEndpoint]]s need to register itself with a name to [[RpcEnv]] to
Spark作业的Stage划分，Task创建分发一直到提交给Spark的Executor的线程池执行全过程
吟啸徐行
06-27 2304
作业提交流程： 提交作业之后(省略SparkSubmit的分析不走) -> 反射创建mainClass  -> 初始化SparkContext -> 使用sparkContext创建RDD -> 执行count算子runJob(runJob是SparkContext中的)方法触发作业->调用sparkContext中dagScheduler的runJob方法->调用dagScheduler的su
Hadoop的基于进程运算和Spark的基于线程运算有什么优缺点?
weixin_45286085的博客
07-21 196
Hadoop与Spark的区别(面试题)
Spark
Do_BUG的博客
07-13 1179
Spark
spark使用多线程并行多个独立job，job中Accumulator的最终结果
it's a long road
07-22 980
spark 多线程 Accumulator
Spark 在一个sparksession中并行的执行多个Job
枪枪枪的博客
12-29 4697
对程序中设计的DataFrame、DataSet，将其分区数修改到一个合适的值，我这里用的是：当前环境下可用的CPU核数/并行数量。使用Callable或Runable类，重写类中的call方法或run方法，将要执行的job放入call或run方法中提交。在这个情景下，采取并行的方式同时处理n（假设n=5）个文件，能够更有效的利用服务器的资源。有两个独立的job A和B可以并行执行，按spark默认的方式A和B是顺序执行的。现有一个文件名构成的列表，要对列表内的文件进行一系列的处理后将数据写入数据库。
Spark源码精读一线程池之消息派发线程池
Dream2World,SayHi
09-25 686
线程池消息派发器中的线程池“dispatcher-event-loop”混洗数据客户端线程池“shuffle-client”Netty的超时调度器“netty-rpc-env-timeout”Netty的RPC连接线程池“netty-rpc-connection”混洗数据服务端的线程池“shuffle-server” 消息派发器中的线程池“dispatcher-event-loop” 这个线程池，是用来派发Spark中Endpoint的消息的，比如OnStart，RpcMessage等。 这个线程池创建的时
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