Spark中的多线程并发处理

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Spark中的多线程并发处理

Spark中的多任务处理 Spark的一个非常常见的用例是并行运行许多作业. 构建作业DAG后,Spark将这些任务分配到多个Executor上并行处理.但这并不能帮助我们在同一个Spark应用程序中同时运行两个完全独立的作业,例如同时从多个数据源读取数据并将它们写到对应的存储,或同时处理多个文件等. 每个spark应用程序都需要一个SparkSession(Context)来配置和执行操作. SparkSession对象是线程安全的,可以根据需要传递给你的Spark应用程序. 顺序执行的例子…

boost中asio网络库多线程并发处理实现，以及asio在多线程模型中线程的调度情况和线程安全。

1.实现多线程方法: 其实就是多个线程同时调用io_service::run for (int i = 0; i != m_nThreads; ++i) { boost::shared_ptr<boost::thread> pTh(new boost::thread( boost::bind(&boost::asio::io_service::run,&m_ioService))); m_l…

Spark中资源与任务的关系

在介绍Spark中的任务和资源之前先解释几个名词: Dirver Program:运行Application的main函数(用户提交的jar包中的main函数)并新建SparkContext实例的程序,称为驱动程序,通常用SparkContext代表驱动程序(任务的驱动程序). Cluster Manager:集群管理器是集群资源管理的外部服务.Spark上现在主要有Standalone.YARN.Mesos3种集群资源管理器.Spark自带的Standalone模式能满足绝大部分 Spark计…

Spark中常用工具类Utils的简明介绍

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第三章第一部分的内容请看链接<深入理解Spark:核心…

细说.NET 中的多线程 (一概念)

为什么使用多线程使用户界面能够随时相应用户输入当某个应用程序在进行大量运算时候,为了保证应用程序能够随时相应客户的输入,这个时候我们往往需要让大量运算和相应用户输入这两个行为在不同的线程中进行. 效率原因应用程序经常需要等待一些资源,如等待网络资源,等待io资源,等待用户输入等等.这种情况下使用多线程可以避免CPU长时间处于闲置状态. 用户态,内核态线程内的资源有两种运行态,即用户态和内核态.某些运算可以在堆栈上进行,这种情况线程是在用户态运行的,某些需要高权限运行的指令,或者某些优先级…

细说.NET中的多线程 (二线程池)

上一章我们了解到,由于线程的创建,销毁都是需要耗费大量资源和时间的,开发者应该非常节约的使用线程资源.最好的办法是使用线程池,线程池能够避免当前进行中大量的线程导致操作系统不停的进行线程切换,当线程数量到达了我们设置的上限,线程会自动排队等待,当线程资源可用时,队列中的线程任务会依次执行,如果没有排队等候的资源,线程会变为闲置状态. 使用ThreadPool来访问线程池这种做法可以让我们不用那么复杂的去实现创建,重用线程的逻辑,但是也有一些限制,比如由他内置的方法,我们不知道什么时候线程池里面…

SPARK 中 DriverMemory和ExecutorMemory

spark中,不论spark-shell还是spark-submit,都可以设置memory大小,但是有的同学会发现有两个memory可以设置.分别是driver memory 和executor memory. 从名字上大概可以猜出大概.具体就是说driver memory并不是master分配了多少内存,而是管理多少内存.换言之就是为当前应用分配了多少内存. executor memory是每个节点上占用的内存.每一个节点可使用内存. 单独设置其中一个,集群仍能正常启动. 实际应用中,初步感…