Task的运行过程分析 Task的运行通过Worker启动时生成的Executor实例进行, caseRegisteredExecutor(sparkProperties)=> logInfo("Successfullyregistered with driver") //Make this host instead of hostPort ? executor= newExecutor(executorId, Utils.parseHostPort(hostPort)._1,s…

本文是董西成的Hadoop技术内幕一书的读书章节总结. 第八章 Task运行过程分析 所有Task需要周期性地向TaskTracker汇报最新进度和计数器值,而这正是由Reporter组件实现的,其中Reporter汇报的信息中包含两个部分:任务执行进度以及任务计数器值.任务执行进度hadoop采用简单的线性模型计算每个阶段的进度值,对于Map Task而言,作为一个大阶段不再分解,一般实用RecordReader中的getProgress()方法划定执行进度:对于Reduce Task而言,可…

一.集群启动过程--启动Master $SPARK_HOME/sbin/start-master.sh start-master.sh脚本关键内容: spark-daemon.sh start org.apache.spark.deploy.master.Master 1 --ip $SPARK_MASTER_IP --port $SPARK_MASTER_PORT --webui-port $SPARK_MASTER_WEBUI_PORT 日志信息:$SPARK_HOME/logs/ // :…

Thread运行过程分析: 以下是一个最普通的Thread实现过程,我们今天就来看仔细分析下他是如何运行的. public class ThreadRunMain { public static void main(String[] args) { MyThread mt = new MyThread(); mt.setName("MyThread"); Thread th = new Thread(mt); th.setName("thThread"); th.s…

CoarseGrainedExecutorBackend 上一篇,我们主要分析了一次作业的提交过程,严格说是在driver端的过程,作业提交之后经过DAGScheduler根据shuffle依赖关系划分成多个stage,依次提交每个stage,将每个stage创建于分区数相同数量的Task,并包装成一个任务集,交给TaskSchedulerImpl进行分配.TaskSchedulerImpl则会根据SchedulerBackEnd提供的计算资源(executor),并考虑任务本地性,黑名单,调度…

之后随笔将更多笔墨着重于NNIE开发系列,下文是关于Hi3559AV100 NNIE开发(2)-RFCN(.wk)LoadModel及NNIE Init函数运行过程分析,通过对LoadModel函数及NNIE Init函数实现分析,结合上一篇随笔对LoadModel函数参数挖掘,很大程度上能够理解NNIE初始化实现过程,并给其他算法模型在NNIE移植提供参考,下面将给出RFCN Load_Model函数执行过程与NNIE_RFCN参数初始化过程. 1.RFCN Load_Model函数执行过程…

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/8914953 在前面一篇文章中,我们分析了Dalvik虚拟机在Zygote进程中的启动过程.Dalvik虚拟机启动完成之后,也就是在各个子模块初始化完成以及加 载了相应的Java核心类库之后,就是可以执行Java代码了.当然,Dalvik虚拟机除了可以执行Java代码之外,还可以执行Native代码,也 就是C和C++代码.在本文中,我们就将继续…

4.3 Map类    创建Map类和map函数.map函数是org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper类中的定义的,当处理每一个键值对的时候,都要调用一次map方法,用户须要覆写此方法.此外还有setup方法和cleanup方法. map方法是当map任务開始运行的时候调用一次,cleanup方法是整个map任务结束的时候运行一次. 4.3.1 Map介绍    Mapper类是一个泛型类.带有4个參数(输入的键,输入的值,输出的键,输出的值). 在这里输入的键为Ob…

4.4 Reduce类 4.4.1 Reduce介绍 整完了Map,接下来就是Reduce了.YarnChild.main()->ReduceTask.run().ReduceTask.run方法開始和MapTask类似,包含initialize()初始化,依据情况看是否调用runJobCleanupTask(),runTaskCleanupTask()等.之后进入正式的工作,主要有这么三个步骤:Copy.Sort.Reduce. 4.4.2 Copy Copy就是从运行各个Map任务的节点获取…

1 概述 该瞅瞅MapReduce的内部执行原理了,曾经仅仅知道个皮毛,再不搞搞,不然怎么死的都不晓得.下文会以2.4版本号中的WordCount这个经典样例作为分析的切入点.一步步来看里面究竟是个什么情况. 2 为什么要使用MapReduce Map/Reduce.是一种模式,适合解决并行计算的问题,比方TopN.贝叶斯分类等. 注意.是并行计算,而非迭代计算,像涉及到层次聚类的问题就不太适合了. 从名字能够看出,这样的模式有两个步骤,Map和Reduce. Map即数据的映射,用于把一组键值…