现象 Spark streaming读kafka数据做业务处理时,同一个stage的task,有个别task的运行时间比多数task时间都长,造成业务延迟增大. 查看业务对应的topic发现当topic isr不足时,会出现个别task运行时间过长的现象,topic isr不足如下图所示: 原因 和大部分分布式系统一样,Kafka处理失败需要明确定义一个Broker是否"活着".对于Kafka而言,Kafka存活包含两个条件,一是它必须维护与ZooKeeper的session(这个通过

应用场景:使用JavaHiveContext执行SQL之后,希望能得到其字段名及相应的值,但却出现"Caused by: java.io.NotSerializableException: org.apache.spark.sql.api.java.StructField"的错误,代码如下: JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); JavaHiveContext sqlContext = new JavaHiveContext

import org.elasticsearch.cluster.routing.Murmur3HashFunction; import org.elasticsearch.common.math.MathUtils; // 自定义Partitioner class ESShardPartitioner(settings: String) extends org.apache.spark.Partitioner { protected var _numPartitions = -1; prote

本课主题 Task执行内幕与结果处理解密 引言 这一章我们主要关心的是 Task 是怎样被计算的以及结果是怎么被处理的 了解 Task 是怎样被计算的以及结果是怎么被处理的 Task 执行原理流程图 [下图是Task执行原理流程图] Executor 会通过 TaskRunner 在 ThreadPool 来运行具体的 Task,TaskRunner 内部会做一些准备的工作,例如反序例化 Task,然后通过网络获取需要的文件.Jar等 运行 Thread 的 run 方法,导致 Task 的 r

错误信息: 17/05/20 18:51:39 ERROR JobScheduler: Error running job streaming job 1495277499000 ms.0 org.apache.spark.SparkException: Task not serializable at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:298) at org.apache.

执行sqoop任务的解决思路(目前的问题是sqoop只安装在node03上,而oozie会随机分配一个节点来执行任务): ===================================================== 4.3.使用oozie调度MR任务 第一步:准备MR执行的数据 我们这里通过oozie调度一个MR的程序的执行,MR的程序可以是自己写的,也可以是hadoop工程自带的,我们这里就选用hadoop工程自带的MR程序来运行wordcount的示例 准备以下数据上传到HDF

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这

  原文地址:http://mzorro.me/post/55c85d06e40daa9d022f3cbd   WordCount可以说是分布式数据处理框架的”Hello World”,我们可以以它为例来剖析一个Spark Job的执行全过程. 我们要执行的代码为: sc.textFile("hdfs://...").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).collect 只有一行,很简单也很经典的代码.

原文:.NET 并行(多核)编程系列之五 Task执行和异常处理 .NET 并行(多核)编程系列之五 Task执行和异常处理 前言:本篇主要讲述等待task执行完成. 本篇的议题如下: 1. 等待Task执行完成 2. Task中的异常处理 系列文章链接: .NET 4 并行(多核)编程系列之一入门介绍 .NET 4 并行(多核)编程系列之二 从Task开始 .NET 4 并行(多核)编程系列之三 从Task的取消 .NET 4 并行(多核)编程系列之四 Task的休眠 .NET 并行(多核)编

在C#4.0之前需要执行一个复杂的异步操作时,只能使用CLR线程池技术来执行一个任务.线程池执行异步任务时,不知道任务何时完成,以及任务的在任务完成后不能获取到返回值.但是在C#4.0中引人了一个的任务(System.Threading.Tasks命名空间的类型)机制来解决异步操作完成时间和完成后返回值的问题. 1.使用Task类创建并执行简单任务 通过使用Task的构造函数来创建任务,并调用Start方法来启动任务并执行异步操作.创建任务时,必须传递一个Action或Action<Object

     通过上一节内容,DriverEndpoint最终生成多个可执行的TaskDescription对象,并向各个ExecutorEndpoint发送LaunchTask指令,本节内容将关注ExecutorEndpoint如何处理LaunchTask指令,处理完成后如何回馈给DriverEndpoint,以及整个job最终如何多次调度直至结束.   一.Task的执行流程      承接上一节内容,Executor接受LaunchTask指令后,开启一个新线程TaskRunner解析RDD,

作者:王燚光链接:https://www.zhihu.com/question/33270495/answer/93424104来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core数目的关系. 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上,每个File都包含了很多块,称为Block.当Spark读取这些文件作为输入时,会

在Spark中,一个应用程序要想被执行,肯定要经过以下的步骤:          从这个路线得知,最终一个job是依赖于分布在集群不同节点中的task,通过并行或者并发的运行来完成真正的工作.由此可见,一个个的分布式的task才是Spark的真正执行者.下面先来张task运行框架整体的对Spark的task运行有个大概的了解.     task运行之前的工作是Driver启动Executor,接着Executor准备好一切运行环境,并向Driver反向注册,最终Driver向Executor发送

本课主题 Task执行内幕与结果处理解密 引言 这一章我们主要关心的是 Task 是怎样被计算的以及结果是怎么被处理的 了解 Task 是怎样被计算的以及结果是怎么被处理的 Task 执行原理流程图 [下图是Task执行原理流程图] Executor 会通过 TaskRunner 在 ThreadPool 来运行具体的 Task,TaskRunner 内部会做一些准备的工作,例如反序例化 Task,然后通过网络获取需要的文件.Jar等 运行 Thread 的 run 方法,导致 Task 的 r

梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core数目的关系. 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上,每个File都包含了很多块,称为Block.当Spark读取这些文件作为输入时,会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析,一般是将若干个Block合并成一个输入分片,称为InputSplit,注意InputSplit不能跨越文件.随后将为这些输入分片生成具体的Task.Inp

Spark中Task,Partition,RDD.节点数.Executor数.core数目的关系和Application,Driver,Job,Task,Stage理解 from:https://blog.csdn.net/u013013024/article/details/72876427   有部分图和语句摘抄别的博客,有些理解是自己的 梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core

本文主要说一下Spark中Task相关概念.RDD计算时Task的数量.Spark Streaming计算时Task的数量. Task作为Spark作业执行的最小单位,Task的数量及运行快慢间接决定了作业运行的快慢. 开始 先说明一下Spark作业的几个核心概念: Job(作业):Spark根据行动操作触发提交作业,以行动操作将我们的代码切分为多个Job. Stage(调度阶段):每个Job中,又会根据宽依赖将Job划分为多个Stage(包括ShuffleMapStage和ResultStag

用JDBC编程的执行时错误及其解决 用JDBC编程的执行时错误及其解决 源码: .java.lang.ClassNotFoundException: com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver 1.1 错误信息: 1.2 错误描写叙述 1.3 错误解决方法 .用户 'sa' 登录失败 2.1 错误信息: 2.2 错误描写叙述 2.3 错误解决方法 .Invalid parameter binding(s) 3.1 错误信息: 3.2 错误描写叙述 3

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Stage的提交 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5356769.html Spark中Task的提交 1.在复习内容部分我们介绍了在方法onStageSubmitted中,Stage的提交,那么在该方法中还有Task的提交,如下所示: override def onStageSubmitted(stageSubmitted: SparkListenerStageSubmitted):

C# -- 使用 Task 执行多线程任务 1. 使用 Task 执行多线程任务 class Program { static void Main(string[] args) { Task task1 = new Task(() => { Console.WriteLine("线程ID:{0},开始执行", Thread.CurrentThread.ManagedThreadId); Stopwatch stw = new Stopwatch(); stw.Start(); )

原因:如果spring-quartz.xml文件,在Spring的配置文件spring-config.xml中被加载,那么定时任务会被Spring和SpringMVC扫描两次,所以会被执行两次. 解决办法:把spring-quartz.xml文件放在web.xml文件中加载. <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value>classpath:spring