场景:根据不同项目或不同用户,对yarn资源队列进行划分,达到资源管控,任务管控的目的 yarn资源队列参数设置 当设置为 true 时,如果未指定池名称,Fair Scheduler 将会使用用户名作为默认的池名称,当设置为 false 时,所有应用程序都在一个名为 default 的共享池中运行,设置成false是为了不根据用户名而自动分配资源池 yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue false 设置为 true 时,将使用默认设置创建在应用程序

背景 在某地市开展项目的时候,发现数据采集,数据探索,预处理,数据统计,训练预测都需要很多资源,现场资源不够用. 目前该项目的资源3台旧的服务器,每台的资源 内存为128G,cores 为24 (core可暂时忽略,以下仅考虑内存即可) . 案例分析 我们先对任务分别分析,然后分类. 数据采集基于DC,接的是Kafka的源,属于流式,常驻任务.kafka来新数据时才需要资源,空闲时可释放.目前占用的资源情况为:28( topic数)*2(线程数)*1G = 56G,且该值会随着带采集增量表数量的

组件:cdh5.14.0 spark是自己编译的spark2.1.0-cdh5.14.0 第一步:确认spark-defaults.conf中添加了如下配置: spark.shuffle.service.enabled true //启用External shuffle Service服务 spark.shuffle.service.port //Shuffle Service服务端口,必须和yarn-site中的一致 spark.dynamicAllocation.enabled true /

1.为什么开启动态资源分配 ⽤户提交Spark应⽤到Yarn上时,可以通过spark-submit的num-executors参数显示地指定executor 个数,随后,ApplicationMaster会为这些executor申请资源,每个executor作为⼀个Container在 Yarn上运⾏.Spark调度器会把Task按照合适的策略分配到executor上执⾏.所有任务执⾏完后, executor被杀死,应⽤结束.在job运⾏的过程中,⽆论executor是否领取到任务,都会⼀直占有

问题: 线上的spark thriftserver运行一段时间以后,ui的executor页面上显示大量的active task,但是从job页面看,并没有任务在跑.此外,由于在yarn mode下,默认情况是一个executor只能有一个active task,但是executor页面的active task却可以有多个.而且在没有任务在跑的情况下,动态资源你分配不能生效,spark thriftserver在空闲的情况下资源得不到释放. 问题排查: 1,看到某个executor有大量的act

微信搜索lxw1234bigdata | 邀请体验:数阅–数据管理.OLAP分析与可视化平台 | 赞助作者:赞助作者 Spark动态资源分配-Dynamic Resource Allocation Spark lxw1234@qq.com 4年前 (2015-12-31) 30544℃ 6评论 关键字:spark.资源分配.dynamic resource allocation Spark中,所谓资源单位一般指的是executors,和Yarn中的Containers一样,在Spark On Y

一.操作场景 对于Spark应用来说,资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素.当一个长期运行的服务,若分配给它多个Executor,可是却没有任何任务分配给它,而此时有其他的应用却资源紧张,这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度. 动态资源调度就是为了解决这种场景,根据当前应用任务的负载情况,实时的增减Executor个数,从而实现动态分配资源,使整个Spark系统更加健康. 二.动态资源策略 1.资源分配策略 开启动态分配策略后,application会在task因没有足够资源被挂

前言 资源是影响 Spark 应用执行效率的一个重要因素.Spark 应用中真正执行 task 的组件是 Executor,可以通过spark.executor.instances 指定 Spark 应用的 Executor 的数量.在运行过程中,无论 Executor上是否有 task 在执行,都会被一直占有直到此 Spark 应用结束. 上篇我们从动态优化的角度讲述了 Spark 3.0 版本中的自适应查询特性,它主要是在一条 SQL 执行过程中不断优化执行逻辑,选择更好的执行策略,从而达到

Spark Streaming揭秘 Day21 动态Batch size实现初探(下) 接昨天的描述,今天继续解析动态Batch size调整的实现. 算法 动态调整采用了Fix-point迭代算法,其本质是一种回归计算,算法如下: 有点类似机器学习,学习当前SparkStreaming的状况,根据状况把Batch Duration调到最小,来获得最高的稳定性. 下面这张图比较重要,是主要描述了算法的实现思想: 基本思想是按100ms一个小的批次,根据处理情况,Job Generator会调整自

Spark Streaming揭秘 Day20 动态Batch size实现初探(上) 今天开始,主要是通过对动态Batch size调整的论文的解析,来进一步了解SparkStreaming的处理机制,因为比较偏理论,么有代码演示. 缘起 从目前的业务发展来看,线上处理目前来看已经越来越重要,而一个突出的矛盾就是,传统框架Oracle+j2ee的框架下,存在一个致命的问题,就是无法突破单台机器的局限,可能容纳此刻流入的数据,于是分布式流处理程序越来越火热. 流处理的核心是追求更快的处理速度.但

C#动态创建和动态使用程序集.类.方法.字段等 分类:技术交流 (3204)  (3)   首先需要知道动态创建这些类型是使用的一些什么技术呢?其实只要相关动态加载程序集呀,类呀,都是使用反射,那么动态创建也一样使用的是反射,是属于反射的技术!也就是将对象或者数据映射成一个对象或者程序集保存起来而已. 首先我们需要了解每个动态类型在.net中都是用什么类型来表示的. 程序集:System.Reflection.Emit.AssemblyBuilder(定义并表示动态程序集) 构造函数:Syste

在做支付项目时,引用动态库,动态库弹出支付宝或者微信的支付码,继而接收.最终将结果返回给调用动态库方法. 首先,动态库接收的是一个string 类型的xml,如 public string Pay(string inputxml){...},继而弹出一个form,可以在动态库项目中新增一个windows窗体项目 在窗体项目中,添加需要返回的支付码,即text需要返回给dll处理的条形码,窗口如下: 代码如下: public partial class ShowDialog : Form { pu

OC 动态类型,动态绑定,动态加载 Objective-C具有相当多的动态特性,基本的,也是经常被提到和用到的有 动态类型(Dynamic typing) 动态绑定(Dynamic binding) 动态加载(Dynamic loading) 动态类型:程序直到执行时才能确定所属的类. id 数据类型 id 通用的对象类型,可以存储任意类型的对象,id后面没有号,它本身就是个指针 类似于void ,但只可以指向对象类型 静态类型与动态类型 编译期检查与运行时检查 静态类型在编译期就能检查出错误

动态数组的分配和释放 new和数组 C++语言和标准库提供了一次分配一个对象数组的方法,定义了另一种new表达式语法.我们需要在类型名后跟一对方括号,在其中指明要分配的对象的数目. int* arr = new int[20]; // arr 指向第一个int 方括号中的大小必须是整数,但不必是常量. 可以使用typedef来表示数组类型的别名: typedef int arrT[42]; int* p = new arrT; // 分配一个42个int的数组,p指向第一个int 虽然我们通常称

C++中也有相应的动态数组.动态链表.映射表的模板类,就是STL中的:vector.list.map 他们属于C++标准中的一部分,对于程序的移植性来说也是不错的,但是在MFC编程中使用 CArray.CList.CMap 会更方便一些! CArray.CList.CMap 的由来?……   ①.数组的基本说明: 数组是固定大小的,相同数据类型的元素的顺序集合,每个元素在数组中有一个固定的位置. 将10个数放入数组中,假设数组的名称为number,可以称数组中第一个元素为 number[0],第

1.执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client,错误如下所示: // :: ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application

[C#] 使用Gsof.Native 动态调用 C动态库 一.背景 使用C# 开发客户端时候,我们经常会调用一些标准的动态库或是C的类库.虽然C# 提供的PInvoke的方式,但因为使用的场景的多变,有些时候可能没办法,固定位置的调用,或是需要按需求调用不同的库. 设置当前目录的方式,有时会有加载不到的问题.CLI的方式又需要用C++做再次的封装. 二.说明 支持根据路径动态加载DLL类库 支持using 销毁加载的类库 调用方便 github: https://github.com/gaosh

参考:https://blog.csdn.net/u014091123/article/details/75433656 https://blog.csdn.net/u013815546/article/details/68944039 Zuul是Netflix开源的微服务网关,他的核心是一系列的过滤器,通过这些过滤器我们可以轻松的实现服务的访问认证.限流.路由.负载.熔断等功能. 基于对已有项目代码零侵入的需求,本文没有将zuul网关项目注册到eureka中心,而是将zuul与springbo

当spark跑在yarn上时 单个executor执行时,数据量过大时会导致executor的memory不足而使得rdd  最后lost,最终导致任务执行失败 其中会抛出如图异常信息 如图中异常所示 对应解决方法可以加上对应的参数调优(这个配置可以在总的处理数据量在几百TB或者1~3PB级别的数据处理时解决executor-memory不足问题) --num-executors=512 --executor-cores=8 --executor-memory=32g --driver-memo

黄衫女子的武功似乎与周芷若乃是一路,飘忽灵动,变幻无方,但举手抬足之间却是正而不邪,如说周芷若形似鬼魅,那黄衫女子便是态拟神仙. 这段描写出自<倚天屠龙记>第三十八回. “九阴神抓”本是<九阴真经>中的上乘武功,但当初梅超风夫妇由于拿到的<九阴真经>不完整,学不到里面的内功心法,硬是把这门上乘武功练到了邪路上,于是就成了“九阴白骨爪”.周芷若为求速成,也练就了这门邪功. 但黄衫女子乃出身武林名门(相传是杨过和小龙女的后人),自然修炼的是正宗的<九阴真经>.虽

关于C#的动态类型与动态编译的简介,主要是一个Demo. 动态类型 关键字: dynamic 这里有详细的介绍:[C#基础知识系列]专题十七:深入理解动态类型 动态类型的应用场景 可以减少强制转换(强制转换其实挺好的,让程序猿清楚地指定自己做了什么,不至于出错时不知所措) 简化反射的写法. 与动态语言交互. // Install-Package IronPython // 需要安装此 Nuget包 // 引入动态类型之后 // 可以在C#语言中与动态语言进行交互 // 下面演示在C#中使用动态语