Spark工作机制 主要模块 调度与任务分配 I/O模块 通信控制模块 容错模块 Shuffle模块 调度层次 应用 作业 Stage Task 调度算法 FIFO FAIR(公平调度) Spark应用执行机制 总览 Spark应用提交后经历了一系列的转换,最后成为Task在每个节点上执行. RDD的Action算子触发Job的提交,提交到Spark中的Job生成RDD DAG 由DAGScheduler转化为Stage Dage 每个Stage中产生相应的Task集合 TaskSchedule

转自:http://blog.csdn.net/haoel/article/details/2224069 五.  迷惑不解 : 为什么要自己消耗资源? 令人不解的是为什么我们的Java的New I/O要设计成这个样子?如果说老的I/O不能多路复用,如下图所示,要开N多的线程去挨个侦听每一个Channel (文件描述符) ,如果这样做很费资源,且效率不高的话.那为什么在新的I/O机制依然需要自己连接自己,而且,还是重复连接,消耗双倍的资源? 通过WEB搜索引擎没有找到为什么.只看到N多的人在报B

转自:http://blog.csdn.net/haoel/article/details/2224055 一.  前言 自从J2SE 1.4版本以来,JDK发布了全新的I/O类库,简称NIO,其不但引入了全新的高效的I/O机制,同时,也引入了多路复用的异步模式.NIO的包中主要包含了这样几种抽象数据类型: Buffer:包含数据且用于读写的线形表结构.其中还提供了一个特殊类用于内存映射文件的I/O操作. Charset:它提供Unicode字符串影射到字节序列以及逆映射的操作. Channel

第9章 四大组件的工作过程 9.1 四大组件的运行状态 (1)四大组件中只有BroadcastReceiver既可以在AndroidManifest文件中注册,也可以在代码中注册,其他三个组件都必须在AndroidManifest文件中注册:ContentProvider的调用不需要借助Intent,其他三个组件都需要借助Intent.(2)Activity是一种展示型组件,用于向用户展示界面,可由显式或者隐式Intent来启动.(3)Service是一种计算型组件,用于在后台执行计算任务.尽管

Spark工作机制以及API详解 本篇文章将会承接上篇关于如何部署Spark分布式集群的博客,会先对RDD编程中常见的API进行一个整理,接着再结合源代码以及注释详细地解读spark的作业提交流程,调度机制以及shuffle的过程,废话不多说,我们直接开始吧! 1. Spark基本API解读 首先我们写一段简单的进行单词统计的代码,考察其中出现的API,然后做出整理: import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.j

一:Ribbon是什么? Ribbon是Netflix发布的开源项目,主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法,将Netflix的中间层服务连接在一起.Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时,重试等.简单的说,就是在配置文件中列出Load Balancer(简称LB)后面所有的机器,Ribbon会自动的帮助你基于某种规则(如简单轮询,随即连接等)去连接这些机器.我们也很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法. 二:LB方案分类 目前主流的LB方案可分成两类:一种是集中式LB,

  Spark SQL中的Catalyst 的工作机制 答:不管是SQL.Hive SQL还是DataFrame.Dataset触发Action Job的时候,都会经过解析变成unresolved的逻辑执行计划,然后利用元数据信息对unresolved的逻辑执行计算进行分析,得到逻辑执行计划,然后对逻辑执行计划进行优化,得到优化后的逻辑执行计划,然后利用优化后的逻辑执行计划生成多个物理执行计划,利用cost model分别对所有的物理执行计划进行测试看看哪个性能更好,然后选出性能最好的物理执行计

个人博客 http://www.milovetingting.cn 四大组件的工作过程 四大组件:Activity.Service.BroadcastReceiver.ContentProvider 四大组件的运行状态 Android的四大组件中除了BroadcastReceiver,其它三种组件必须在AndroidManifest中注册.对于BroadcastReceiver,既可以在AndroidManifest中注册,也可以通过代码注册.调用方式上,Activity.Service和Bro

3.网络I/O的工作机制 前言:数据从一台主机(服务端)发送到网络中的另一台主机(客户端)需要经过很多步骤:首先需要有相互沟通的意向.其次要有能够沟通的物理渠道(物理链路):是通过电话,还是直接面对面交流.再次,双方见面时语言要能够交流,而且双方说话步调要一致,明白什么时候该自己说话,什么时候该对方说话(通信协议).所以下面要讲一下通信协议和如何完成数据传输. 什么是通信协议:通信协议其实就是一种规则和约定.就是两者想要交流必须要知道那种方式交流,什么时候去交流,交流什么内容,这就是通信协议.

深入理解一个技术的工作机制是灵活运用和快速解决问题的根本方法,也是唯一途径.对于HDFS来说除了要明白它的应用场景和用法以及通用分布式架构之外更重要的是理解关键步骤的原理和实现细节.在看这篇博文之前需要对HDFS以及分布式系统有一些了解.请参考这篇博客.本篇博文首先对HDFS的重要特性和使用场景做一个简要说明,之后对HDFS的数据读写.元数据管理以及NameNode.SecondaryNamenode的工作机制进行深入分析.过程中也会对一些配置参数做一个说明. 一.HDFS的重要特性 First

1.MapTask工作机制 整个map阶段流程大体如上图所示.简单概述:input File通过getSplits被逻辑切分为多个split文件,通通过RecordReader(默认使用lineRecordReader)按行读取内容给map(用户自己实现的map方法),进行处理,数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器,对其结果key进行分区(默认使用hash分区),然后写入buffer,每个map task 都有一个内存缓冲区,存储着map的输出结果,当缓冲区快满的时候

1.MapTask工作机制 整个map阶段流程大体如上图所示.简单概述:input File通过getSplits被逻辑切分为多个split文件,通通过RecordReader(默认使用lineRecordReader)按行读取内容给map(用户自己实现的map方法),进行处理,数据被map处理结束之后交给OutputCollector收集器,对其结果key进行分区(默认使用hash分区),然后写入buffer,每个map task 都有一个内存缓冲区,存储着map的输出结果,当缓冲区快满的时候

一文带你彻底厘清 Kubernetes 中的证书工作机制 搬砖者: 张首富 时 间: 2020-05-26 w x: y18163201 原文地址:https://zhaohuabing.com/post/2020-05-19-k8s-certificate/ 编者荐语: 本文试图以一种比官方文档更容易理解的方式来说明 Kubernetes 和证书(Certificate)相关的工作机制,如果你也存在这方面的疑惑,希望这篇文章对你有所帮助. 以下文章来源于赵化冰 ,作者赵化冰. Kubernet

<个人Configuration> 正常配置一下, 就OK了, 不用理了, oracle 11g 默认启动 发展: .从Oracle的发展角度来看,估计这种方法是Oracle发展和改进的方向,如今outline已经被废弃,sql profile 估计在后续的发行版本中也难有改进,因此,对于从11g开始接触Oracle的朋友来说,一定要对sql计划基线有 所了解,因为这是以后的主流! .SQL执行计划基线保存在数据字典中,查询优化器会自动判断使用他们. 工作机制 从Oracle 11g开始,由于

[转]hostapd源代码分析(二):hostapd的工作机制 原文链接:http://blog.csdn.net/qq_21949217/article/details/46004433 在我的上一篇文章<hostapd源代码分析(一):网络接口和BSS的初始化>中,介绍了两个重要的数据结构hostapd_iface和hostapd_data以及网络接口和BSS的初始化设置的过程.下面,我要在这一篇文章中详细介绍hostapd的工作机制.hostapd的模块结构如下 从上图中可以看出,hos

Spark Streaming揭秘 Day16 数据清理机制 今天主要来讲下Spark的数据清理机制,我们都知道,Spark是运行在jvm上的,虽然jvm本身就有对象的自动回收工作,但是,如果自己不进行管理的,由于运行过程中大量产生对象,内存很快就会耗尽.我们可以认为数据清理就是SparkStreaming自己的"GC". 从DStream开始 RDD是在DStream中产生的,RDD的操作也是在DStream中进行的,所以DStream会负责RDD数据的生命周期. 在DStream中

Java 的 I/O 类库的基本架构 I/O 问题是任何编程语言都无法回避的问题,可以说 I/O 问题是整个人机交互的核心问题,因为 I/O 是机器获取和交换信息的主要渠道.在当今这个数据大爆炸时代,I/O 问题尤其突出,很容易成为一个性能瓶颈.正因如此,所以 Java 在 I/O 上也一直在做持续的优化,如从 1.4 开始引入了 NIO,提升了 I/O 的性能.关于 NIO 我们将在后面详细介绍. Java 的 I/O 操作类在包 java.io 下,大概有将近 80 个类,但是这些类大概可以

简要的介绍一下Web的工作机制,以便对开发JavaWeb项目有个更好的理解. 一.Web的概念     1.1    何为Web:Web是万维网(World Wide Web)的简称.Web出现以前,用户查询信息时,需要记住信息的详细地址和各种网络命令.有了万维网,就可以利用链接从Internet的一个站点方便的访问另一个站点,我们今天将这种行为称为"浏览".   1.2   Web的核心标准:URL.HTTP.HTML URL统一资源定位符:URL为描述网页和其他资源地址提供了一种标

struts2的工作机制 原文:http://eoasis.iteye.com/blog/642586 概述 本章讲述Struts2的工作原理. 读者如果曾经学习过Struts1.x或者有过Struts1.x的开发经验,那么千万不要想当然地以为这一章可以跳过.实际上 Struts1.x与Struts2并无我们想象的血缘关系.虽然Struts2的开发小组极力保留Struts1.x的习惯,但因为Struts2的核 心设计完全改变,从思想到设计到工作流程,都有了很大的不同. Struts2是Strut

I/O 问题可以说是当今互联网 Web 应用中所面临的主要问题之一,因为当前在这个海量数据时代,数据在网络中随处流动.这个流动的过程中都涉及到 I/O 问题,可以说大部分 Web 应用系统的瓶颈都是 I/O 瓶颈.本文的目的正是分析 I/O 的内在工作机制,你将了解到:Java 的 I/O 类库的基本架构:磁盘 I/O 工作机制:网络 I/O 的工作机制:其中以网络 I/O 为重点介绍 Java Socket 的工作方式:你还将了解到 NIO 的工作方式,还有同步和异步以及阻塞与非阻塞的区别,最