Executor

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spark参数调优

spark参数调优目录spark参数调优 1.num-executors2.executor-memory3.executor-cores4.driver-memory5.spark.default.parallelism6.spark.storage.memoryFraction7.spark.shuffle.memoryFraction8.total-executor-cores9.资源参数参考示例后续 1.num-executors 参数说明：该参数

数仓Hive和分布式计算引擎Spark多整合方式实战和调优方向

@目录概述Spark on HiveHive on Spark概述编译Spark源码配置调优思路编程方向分组聚合优化join优化数据倾斜任务并行度小文件合并CBO谓词下推矢量化查询Yarn配置推荐Spark配置推荐Executor CPU核数配置Executor CPU内存配置Executor 个数配置Driver配置整体配置概述前面的文章都

Rust 如何实现 async/await

目录FutureWake & Context为什么需要 executor ？什么是 waker ？async/awaitExecutorWaker struct 到 ArcWake traitFuturesUnordered单线程 executor线程池 executor总结异步编程在 Rust 中的地位非常高，很多 crate 尤其是多IO操作的都使用了 async/await. 首先弄清楚异步编程的几个

05-集群提交：spark-submit脚本

结构: 命令 + 选项 + 文件 + 参数基础选项：优先级：代码中配置【程序特有】 > 参数选项【运行模式、程序名称、资源选项】 > 配置文件【公共配置】 --master：用于指定程序的运行的模式：Local、Standalone、YARN、Mesos、K8s local[N]：使用本地模式，给定N核CPU spark://主机名:7077：使

[开源项目]可观测、易使用的SpringBoot线程池

在开发spring boot应用服务的时候，难免会使用到异步任务及线程池。spring boot的线程池是可以自定义的，所以我们经常会在项目里面看到类似于下面这样的代码 @Bean public Executor taskExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); execu

使用线程池简单用法

1.springboot 配置 @EnableAsync // 启用 Spring 的异步方法执行功能 @Configuration public class ExecutorConfig { @Bean("asyncExecutor")public Executor asyncExecutor() { ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor(); // 配置核心线程数量

CompletableFuture 异步编排

1、创建异步对象 CompletableFuture 提供了四个静态方法来创建一个异步操作 1 #runAsync 无返回值 2 public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runable runable) 3 public static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable, Executor executor) 4 5 #

spark-调优（配置层面）

spark-调优（配置层面） 1.executor的配置（重点） --num-executors executor的数量 --executor-memory 每一个executor的内存 --executor-cores 每一个executor的核心数 --driver-memory Driver的内存1G-2G(保存广播变量) --spark.storage.memoryFraction 用于缓存的内存占比默认时0.6,

初识Spark

Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 Spark特点Spark具有如下几个主要特点：　　运行速度快：Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内

Java 线程池原理总结

Java 线程池原理总结（一）什么是线程池线程池做的工作主要是控制运行的线程的数量，处理过程中将任务放入队列，然后在线程创建后启动这些任务，如果线程数量超过了最大数量超出数量的线程排队等候，等其它线程执行完毕，再从队列中取出任务来执行。他的主要特点为：降低资源消耗。

spark计算引擎，资源调度，任务调度，累加器，广播变量

Spark 关键词：spark计算引擎，资源调度（申请资源），任务调度（执行task）累加器，广播变量。 spark计算引擎，资源调度（申请资源），任务调度（执行task）注：此此流程使用 yarn-client 模式 1-7 为资源调度（申请资源） 1在本地启动Driver程序 2.向RM申请启动AM 3. AM随机分配一个节点启动AM 4.启动A

Springboot 整合 xxl-job

前言很久很久以前写过好几篇关于定时任务的使用系列的文章：这一篇是最简单的，就是单纯跑跑定时任务，那你看这篇就行，没必要用xxljob（因为xxljob要跑服务端，然后自己服务作为客户端接入）：文章使用@Scheduled 简单实现定时任务然后这一篇是开始打开封装的壳子，开始可以自己

mybatis缓存

1.一级缓存 mybatis的一级缓存存在于BaseExecutor(localCache) BatchExecutor,ReuseExecutor,SimpleExecutor三个处理器都继承了BaseExecutor,会调用父类的构造方法查看代码 #BaseExecutor protected BaseExecutor(Configuration configuration, Transaction transaction) {

【并发】ExecutorCompletionService使用

介绍 ExecutorCompletionService是线程池和队列的配合使用，可以将线程池执行完成的结果存入队列当中，通过take或者poll方法获取执行完成的结果遇到的场景举例需求是将Excel表中的学生信息导入到数据库当中，在将Excel数据读取出来之后，需要对某些列的数据进行计算处理，在将表数据全

记一次Spring Cloud微服务某个模块运行一段时间卡死

某个模块运行一段时间运行卡死，导致其他模块Feign调用超时。起初认为是Feign设置配置问题，于是延迟超时时间，connectTimeout和readTimeout 以及ribbon的ReadTimeout和ConnectTimeout # feign 配置 feign: 　　sentinel: 　　　　enabled: true 　　okhttp: 　　　　enabled: true

【java笔记】线程池ThreadPoolExecutor

=============================================== 2022/6/23_第2次修改 ccb_warlock 更新说明： 2022/6/23: 1.补充了“为什么不允许通过Executors创建线程”的内容； =============================================== 在java中

XXLJob与SpringCloud整合

图示下载,建表网上链接一堆,自己找去,下载完了解压之后是个聚合工程,复制doc>db>.sql文件里面的内容,打开数据库的可视化工具,新建查询粘贴,执行 admin配置,logback.xml配置配置端口号我习惯用7001…配置contextpath…随便配置datasource…改驱动改用户名和密码配置警示邮件…随

spark处理过程

(1)构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext (2)SparkContext向资源管理器注册并向资源管理器申请运行Executor (3)资源管理器分配Executor并启动Executor (4)Executor发送心跳至资源管理器 (5)SparkContext构建DAG图 (6)将DAG分解成Stage,把Stage发送给taskScheduler (7

Spring中开发异步(@Async)

我们是如何编写异步代码的异步执行，相信很多同学都用过，比如向下面这么使用 // 最原始的方式，效率比较低 new Thread(() -> { // 执行任务 }).start(); // 线程池放到成员属性中，并管理了其生命周期 private ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool()

pyspark运行原理

必须了解的PySpark 的背后原理文章转载自《必须了解的PySpark 的背后原理》 Spark主要是由Scala语言开发，为了方便和其他系统集成而不引入scala相关依赖，部分实现使用Java语言开发，例如External Shuffle Service等。总体来说，Spark是由JVM语言实现，会运行在JVM中。然而，Spark除了

ThreadPoolExecutor 线程执行超时

package com.vipsoft.Thread; import java.util.concurrent.*; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; public class ThreadPoolExecutorTest { public static void main(String[] args) throws Exception { int corePoolSize = 2; in

datax datax-web 安装教程

配置文件 admin 控制台修改下 bootstrap.properties #Database DB_HOST=106.12.173.213 DB_PORT=3306DB_USERNAME=root DB_PASSWORD=123456 DB_DATABASE=datax_web 注意 SERVER_PORT 要一致 # environment variables #JAVA_HOME="" WEB_LOG_PATH=${BIN}/../logs WE

线程创建两个任务只要一个完成

runAfterEither:不能获取完成的线程的返回结果，自身也没有返回结果 * acceptEither:可以获取线程的返回结果，自身没有返回结果 * applyToEither:既可以获取线程的返回结果，自身也有返回结果 public class CompletableFutureDemo04 { private static ThreadPoolExecutor execut

windows 下搭建 xxl-job 的开发环境

概念引入 XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。 XXL-JOB传送门：https://github.com/xuxueli/xxl-job 中文文档传送门：https://www.xuxueli.com/xxl-job 本文用到的xxl-job打好了J

execute笔记

package java.util.concurrent; /** * An object that executes submitted {@link Runnable} tasks. 抽象了一个方法，只是说执行任务（子类去实现） * This interface provides a way of decoupling（去耦合） task submission from the * mechanics of how each task will be run, includi