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CDH5之Trash

参考: http://my.oschina.net/cloudcoder/blog/179381 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-02/55102.htm 查看CDH 的hdfs的配置,是否开启trash 及 保留时间: 测试: 点击(此处)折叠或打开 1.创建test.txt [root@sht-sgmhadoopnn-01 ~]# vi /tmp/test.txt 1 2 3 4 5 2.创建文件夹 [root@sht-sgmhadoopnn-01 ~]# hadoop fs -mkdir /testdir You have new mail in /var/spool/mail/root [root@sht-sgmhadoopnn-01 ~]# hadoop fs -ls / Found 4 items drwxr-xr-x - hdfs supergroup 0 2016-02-04 00:38 /system drwxr-xr-x - root supergroup 0 2016-02-19 08:17 /testdir drwxrw...

Spark源码分析之五:Task调度(一)

在前四篇博文中,我们分析了Job提交运行总流程的第一阶段Stage划分与提交,它又被细化为三个分阶段: 1、Job的调度模型与运行反馈; 2、Stage划分; 3、Stage提交:对应TaskSet的生成。 Stage划分与提交阶段主要是由DAGScheduler完成的,而DAGScheduler负责Job的逻辑调度,主要职责也即DAG图的分解,按照RDD间是否为shuffledependency,将整个Job划分为一个个stage,并将每个stage转化为tasks的集合--TaskSet。 接下来我们要讲的第二阶段Task调度与执行,则是Spark中Job的物理调度,它实际上分为两个主要阶段: 1、Task调度; 2、Task运行。 下面,我们分析下Task的调度。我们知道,在第一阶段的末尾,stage被提交后,每个stage被转化为一组task的集合--TaskSet,而紧接着,则调用taskScheduler.submitTasks()提交这些tasks,而TaskScheduler的主要职责,则是负责Job物理调度阶段-...

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