Hadoop生态系统常用组件导图-低调大师

Hadoop生态系统常用组件导图

2016-11-25 660

Hadoop生态系统主要组件导图：

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Spark Job的提交与task本地化分析（源码阅读八）

我们又都知道，Spark中任务的处理也要考虑数据的本地性(locality)，Spark目前支持PROCESS_LOCAL（本地进程）、NODE_LOCAL（本地节点）、NODE_PREF、RACK_LOCAL（本地机架）、ANY（任何）几种。其他都很好理解，NODE_LOCAL会在spark日志中执行拉取数据所执行的task时，打印出来,因为Spark是移动计算，而不是移动数据的嘛。那么什么是NODE_PREF？当Driver应用程序刚刚启动，Driver分配获得的Executor很可能还没有初始化，所以有一部分任务的本地化级别被设置为NO_PREF.如果是ShuffleRDD,其本地性始终为NO_PREF。这两种本地化级别是NO_PREF的情况，在任务分配时会被优先分配到非本地节点执行，达到一定的优化效果。那么下来我们从job的任务提交开始玩起~ 　 getMissingParentStages方法用来找到Stage的所有不可用的父Stage.从代码可以到这里是个递归的调用，submitWaitingStages实际上循环waitingStages中的stage并调用subm...

2016-11-26

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之前阅读也有总结过Block的RPC服务是通过NettyBlockRpcServer提供打开，即下载Block文件的功能。然后在启动jbo的时候由Driver上的BlockManagerMaster对存在于Executor上的BlockManager统一管理，注册Executor的BlockManager、更新Executor上Block的最新信息、询问所需要Block目前所在的位置以及当Executor运行结束时，将Executor移除等等。那么Driver与Executor之间是怎么交互的呢？在Spark1.6时，Drvier的BlockManagerMaster与BlockManager之间的通信，不再是通过AkkaUtil,而是用了RpcEndpoint，也就木有了BlockManagerMasterActor,而是BlockManagerMasterEndpoint： BlockManagerMaster与BlockManager之间的通信已经使用RPC远程过程调用来实现，RPC相关配置参数如下： spark.rpc.retry.wait 3s(默认）等待时长、 spa...

2016-11-27

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos

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