Spark中的调度模式主要有两种:FIFO和FAIR.默认情况下Spark的调度模式是FIFO(先进先出),谁先提交谁先执行,后面的任务需要等待前面的任务执行.而FAIR(公平调度)模式支持在调度池中为任务进行分组,不同的调度池权重不同,任务可以按照权重来决定执行顺序.对这两种调度模式的具体实现,接下来会根据spark-1.6.0的源码来进行详细的分析.使用哪种调度器由参数spark.scheduler.mode来设置,可选的参数有FAIR和FIFO,默认是FIFO. 一.源码入口 在Sched

Spark程序在运行的时候,总是输出很多INFO级别内容 查看了网上的一些文章,进行了试验. 发现在 /etc/spark/conf 目录下,有一个 log4j.properties.template $cp log4j.properties.template log4j.properties 然后,修改下面的这一个行:log4j.rootCategory=INFO, console 改成:log4j.rootCategory=ERROR, console 再次运行时,不再出现大量的INFO 信

LODOP中从PRINT_INIT(或PRINT_INITA)到最后PRINT(或PREVIEW等),是一个任务,关于Lodop中一个任务,以及一个任务中可以包含哪些语句,详细可查看本博客另一篇博文:Lodop打印语句最基本结构介绍(什么是一个任务) 一个任务中,可以有多页,可以是自动分页或手动分页得来的,例如:Lodop打印控件 超文本自动分页,Lodop强制分页LODOP.NewPage()和LODOP.NewPageA() 如果一个任务中页数过多,会因为一次性占用太多的系统资源而需要等待很

resolv.conf文件简介 /etc/resolv文件是系统指定dns服务器地址的配置文件.下面简称resolv.conf 当系统进行域名解析时,会先读取resolv.conf文件中设置的DNS地址,若DNS地址设置错误或没有resolv.conf文件都会导致域名解析失败. 通过ifcfg-eth0文件设置dns地址,将生成resolv.conf文件(若存在则覆盖),若想不覆盖/etc/resolv.conf设置,在ifcfg-eth0中添加PEERDNS=no(系统默认设置为yes), 若

消息队列的属性保存在系统维护的数据结构msqid_ds中,用户可以通过函数msgctl获取或设置消息队列的属性. int msgctl(int msqid, int cmd, struct msqid_ds *buf); msgctl:系统调用对msgqid标识的消息队列执行cmd操作,系统定义了3种cmd操作: IPC_STAT:该命令用来获取消息队列对应的msqid_ds数据结构,并将其保存到buf指向的地址空间 IPC_SET:该命令用来设置消息队列的属性,要设置的属性存储在buf中,可设

1.在xampp\apache\conf\httpd.conf设置路径DocumentRoot和Directory 必须与xampp\apache\conf\extra\httpd-vhosts.conf 保持一致 DocumentRoot "D:/www/"<Directory "D:/www/">. ....</Directory>. 2.httpd-vhosts.conf <VirtualHost *:80> Documen

可以通过以下几种方式设置: 1)bin/spark-submit 可以直接读取conf/spark-defaults.conf文件 每一行为一个key和valuespark.master            spark://5.6.7.8:7077spark.executor.memory   4gspark.eventLog.enabled  truespark.serializer        org.apache.spark.serializer.KryoSerializerSpark

import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import scala.collection.mutable object DStream_RDDqueue { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf=new SparkConf()

->>>配置参数优化 SparkConf sc = new SparkConf().setAppName("com.sp.test.GroupTop3").setMaster("local") .set("spark.shuffle.consolidateFiles", "true")//优化1:开启shuffleGroup,避免shuffleMapTask创建过多的bucket文件 //优化2:设置并行度(

因为看到我参考的Hadoop/spark集群搭建的文档中的都没有对 /spark-default.conf 的配置 合理地对 /spark-default.conf  进行配置,能够提高执行效率 --------------------------------------------------------------------------------------- 先cp复制模板文件 然后添加配置信息 spark.master spark://master:7077 spark.defaul

1.spark.hadoop.validateOutputSpecs 若设置为true,saveAsHadoopFile会验证输出目录是否存在.虽然设为false可直接覆盖文件路径

在SparkConf上设置的属性具有最高的优先级,其次是传递给spark-submit或者spark-shell的属性值,最后是spark-defaults.conf文件中的属性值

jrhdpt01:/root# cat /etc/security/limits.conf  * soft nofile 65535  * hard nofile 65535  * soft nproc 65535  * hard nproc 65535

; ; set spark.executor.memory=5G;

http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/fair_scheduler.html fair-scheduler.xml文档 <?xml version="1.0"?> <allocations> <pool name="test_pool"> <minMaps>5</minMaps> <minReduces>5</minReduces> <max

httpd-vhosts.conf <virtualhost *:80> ServerName 123.123.123.123   ServerAlias 123.123.123.123   </virtualhost>

http://blog.csdn.net/bon_mot/article/details/72461318

来源:https://www.cnblogs.com/arachis/p/spark_parameters.html 摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考

推测执行机制 推测任务是指对于一个Stage里面拖后腿的Task,会在其他节点的Executor上再次启动这个task,如果其中一个Task实例运行成功则将这个最先完成的Task的计算结果作为最终结果,同时会干掉其他Executor上运行的实例.spark推测式执行默认是关闭的,可通过spark.speculation属性来开启 推测机制的设置 --conf spark.speculation=true--conf spark.speculation.interval=100--conf spa

设置队列的过期时间非常简单,在声明队列时,设置x-expires参数即可.当队列的生存周期超时后,RabbitMQ server会自动将该队列删除. 代码如下: channel.QueueDeclare("q.test", true, false, false, new Dictionary<string, object> { { } //设置当前队列的过期时间为10000毫秒 }); 参考文献:http://www.rabbitmq.com/ttl.html#queue-

#import "ViewController.h" @interface ViewController ()<NSURLConnectionDataDelegate> @end @implementation ViewController -(void)touchesBegan:(NSSet<UITouch *> *)touches withEvent:(UIEvent *)event { [self newThreadDelegate2]; } -(void