本文继<Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程(一)>,接着讲述MapReduce作业在MRAppMaster上处理总流程,继上篇讲到作业初始化之后的作业启动,关于作业初始化主体流程的详细介绍,请参见<Yarn源码分析之MRAppMaster上MapReduce作业初始化解析>一文. (三)启动 作业的启动是通过MRAppMaster的startJobs()方法实现的,其代码如下: /** * This can be overridden to …

我们知道,如果想要在Yarn上运行MapReduce作业,仅需实现一个ApplicationMaster组件即可,而MRAppMaster正是MapReduce在Yarn上ApplicationMaster的实现,由其控制MR作业在Yarn上的执行.如此,随之而来的一个问题就是,MRAppMaster是如何控制MapReduce作业在Yarn上运行的,换句话说,MRAppMaster上MapReduce作业处理总流程是什么?这就是本文要研究的重点. 通过MRAppMaster类的定义我们就能看出…

2019.9.8 作业要求: 将字符串加密,即将字符串中每个字符向后移动五个字符,并输出密文 解决方案: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace AfterClassDemo { class Program { static void Main(string[] args) { stri…

Spark本身用Scala语言编写,运行于Java虚拟机(JVM).只要在安装了Java 6以上版本的便携式计算机或者集群上都可以运行spark.如果您想使用Python API需要安装Python解释器(2.6或者更高版本),请注意Spark暂不支持Python 3. 下载Spark 首先下载Spark并解压,我们从下载预编译版本的Spark开始.在浏览器中访问 http://spark.apache.org/down loads.html 选择"Pre-built for Hadoop 2.…

并发编程这方面以前关注得比较少,恶补一下,推荐一个好的网站:并发编程网 - ifeve.com,上面全是各种大牛原创或编译的并发编程文章. 今天先来学习Semaphore(信号量),字面上看,根本不知道这东西是干啥的,借用 并发工具类(三)控制并发线程数的Semaphore一文中的交通红绿信号灯的例子来理解一下: 一条4车道的主干道,假设100米长,每辆车假设占用的长度为10米(考虑到前后车距),也就是说这条道上满负载运行的话,最多只能容纳4*(100/10)=40辆车,如果有120辆车要通过的…

1. MapReduce是干啥的 因为没找到谷歌的示意图,所以我想借用一张Hadoop项目的结构图来说明下MapReduce所处的位置,如下图. Hadoop实际上就是谷歌三宝的开源实现,Hadoop MapReduce对应Google MapReduce,HBase对应BigTable,HDFS对应GFS.HDFS(或GFS)为上层提供高效的非结构化存储服务,HBase(或BigTable)是提供结构化数据服务的分布式数据库,Hadoop MapReduce(或Google MapReduce…

--SQLServer : --1.打开[SQL Server Management Studio],在[对象资源管理器]列表中选择[SQL Server 代理]: --2.鼠标右击[SQL Server 代理],选择[启动(S)],如已启动,可以省略此步骤: --3.展开[SQL Server 代理]列表,右击[作业]-->[新建作业]: --3.1  在[常规]选项卡中: --       输入作业名称,如"My Job": --3.2  在[步骤]选项卡中: --3.2.1…

SQL2008如何创建定时作业?此方法也适应于Sql Server2005数据库,有兴趣的可以来看下! 1.打开[SQL Server Management Studio],在[对象资源管理器]列表中选择[SQL Server 代理]: --2.鼠标右击[SQL Server 代理],选择[启动(S)],如已启动,可以省略此步骤: --3.展开[SQL Server 代理]列表,右击[作业]-->[新建作业]: --3.1  在[常规]选项卡中: --       输入作业名称,如"My…

线程话题太大,又都是些坑,不知从哪方面讲起,所以,想一出是一出了. 不管怎样,我们从开始使用D,不管有没有用线程,其实它已经帮我们做了一个最完整的线程执行处理:Application.Run. 这行App.Run,在dpr,想来各位都经常能够看到,如果跟踪下去,我们就会发现,它其实就是一个最完整的线程执行体的结构了: 我将里面一些代码删除掉了,再将HandleMessage的代码复制过来,然后,代码如下: procedure TApplication.Run; var Msg: TMsg; be…

本期内容 : Spark Streaming数据清理原理和现象 Spark Streaming数据清理代码解析 Spark Streaming一直在运行的,在计算的过程中会不断的产生RDD ,如每秒钟产生一个BachDuration同时也会产生RDD, 在这个过程中除了基本的RDD外还有累加器.广播变量等,对应Spark Streaming也有自己的对象.源数据及数据清理机制, 在运行中每个BachDuration会触发了Job ,由于会自动产生对象.数据及源数据等运行完成后肯定要自动进行回收 …