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Spark中的资源调度

Spark中涉及的资源调度可以分为4层: YARN对不同SparkApplication(SparkContext)的调度 同一个SparkAppliction内不同资源池(pool)之间的调度 同一个SparkAppliction内同一个资源池(pool)内不同TaskSetManager的调度 同一个SparkAppliction内同一个资源池(pool)内同一个TaskSetManager内的Task调度 前置 为啥需要资源调度 当用户提交作业,Spark内部的执行流程如下图: Spark上层的SQL/Streaming等最终都会生成RDD到底层SparkCore执行。如上图所示当RDD执行一个action类型的算子(如collect)会触发一个Job的提交到DAGScheduler,DAGScheduler会将Job拆成Stage(根据s

elasticsearch 核心的http api

开篇  作为一个elasticsearch的新手,我觉得elasticsearch的官网的文档归类清楚,作为新手很有必要多阅读几次,每次都能加深印象。这里作为个人理解进行一些简单的归类便于查阅。  对于新手而言,熟悉各类能够掌握简单的操作包括:索引的创建删除查询,文档的增删改查、集群信息查询等。 Indices APIs:负责索引Index的创建(create)、删除(delete)、获取(get)、索引存在(exist)等操作。 Document APIs:负责索引文档的创建(index)、删除(delete)、获取(get)等操作。 Search APIs:负责索引文档的search(查询),Document APIS根据doc_id进行查询,Search APIs]根据条件查询。 Aggregations:负责针对索引的文档各维度的聚合(Aggregation)。 cat APIs:负责查询索引相关的各类信息查询。 Cluster APIs:负责集群相关的各类信息查询。  提供一个操作的方法,就是本机搭建个es集群然后部署一个kibana,通过kibana熟悉http api就可...

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