1.构建master的actor package SparkRPC import akka.actor.{Actor, ActorSystem, Props}import com.typesafe.config.ConfigFactory import scala.collection.mutable /** * Created by hqs on 2018/1/24. * 1.启动master,启动worker * 2.worker启动后连接master,发送注册消息(封装起来) * 3.ma

Master.preStart(){ webUi.bind() context.system.scheduler.schedule( millis, WORKER_TIMEOUT millis, self, CheckForWorkerTimeOut) //定时任务检测是否有DEAD WORKER需要移除 case CheckForWorkerTimeOut => { timeOutDeadWorkers() } /** Check for, and remove, any timed-out

本課主題 Spark Worker 原理 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 Worker 启动 Executor 源码鉴赏 Worker 与 Master 的交互关系 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... Spark Worker 原理图 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 因为 Worker 中有消息的循环体,可以用来接收消息,接上一章介绍当 Master 把一个 LaunchDriver 发送到 Worker 的时候,Wo

本课主题 Spark Worker 原理 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 Worker 启动 Executor 源码鉴赏 Worker 与 Master 的交互关系 Spark Worker 原理图 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 因为 Worker 中有消息的循环体,可以用来接收消息,接上一章介绍当 Master 把一个 LaunchDriver 发送到 Worker 的时候,Worker 接收这个 LaunchDriver 然后创建一个新的 DriverRunner

spark 2.1.1 一 问题重现 问题代码示例 object MethodPositionTest { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("MethodPositionTest") val sc = new SparkContext(sparkConf) val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().getOrCreate() def main(args : Arra

二:Spark Worker启动Driver源码解析 case LaunchDriver(driverId, driverDesc) => { logInfo(s"Asked to launch driver $driverId") val driver = new DriverRunner(//代理模式启动Driver conf, driverId, workDir, sparkHome, driverDesc.copy(command = Worker.maybeUpdate

各组件的注册流程如下图: 注册机制源码说明: 入口:org.apache.spark.deploy.master文件下的receiveWithLogging方法中的case RegisterApplication(注册Application).case RegisterWorker(注册Worker).case RequestSubmitDriver(注册Driver).   状态改变机制源码分析: 入口:org.apache.spark.deploy.master文件下的receiveWith

Spark Master主备切换主要有两种机制,之中是基于文件系统,一种是基于Zookeeper.基于文件系统的主备切换机制需要在Active Master挂掉后手动切换到Standby Master上,而基于Zookeeper的主备切换机制可以实现自动切换Master. 切换流程图 流程说明: Standby Master模式 1. 使用持久化引擎读取持久化的storeApps.storeDrivers.storeWorkers,持久化引擎有FileSystemPersistenceEngin

override def preStart() { logInfo("Starting Spark master at " + masterUrl) webUi.bind() //绑定WEBUI masterWebUiUrl = "http://" + masterPublicAddress + ":" + webUi.boundPort context.system.scheduler.schedule(0 millis, WORKER_TIM

_ 阅读目录 一:页面窗口向 service worker 通信 二:service worker 向所有打开的窗口页面通信 三:service worker 向特定的窗口通信 四:学习 MessageChannel 消息通道 五:窗口之间的通信 六:从sync事件向页面传递消息 回到顶部 一:页面窗口向 service worker 通信 Service Worker 没有直接操作页面DOM的权限.但是可以通过postMessage方法和web页面进行通信.让页面操作DOM.并且这种操作是双向

直接上Master类的代码: case RegisterApplication(description) => { if (state == RecoveryState.STANDBY) { // ignore, don't send response } else { logInfo("Registering app " + description.name) val app = createApplication(description, sender) registerAp

一.情况描述 按照如下配置,使用zookeeper监听 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark" 然后node2执行start-master.sh,预想的结果是node1处于活跃状态,node2处于备用状态,结

资源调度 说明: Application的调度算法有两种,分别为spreadOutApps和非spreadOutApps spreadOutApps 在spark-submit脚本中,可以指定要多少个executor,executor需要多少个cpu及多少内存,基于该机制,最后executor的实际数量,以及每个executor的cpu可能与配置是不一样的. 因为spreadOutApps调度算法的总是基于总CPU总和来分配,比如要求3个executor每个要3个CPU,如果有9个worker每

出现9000端口拒绝访问的情况有可能是防火墙没有开放9000端口,可以选择关闭防火墙或者卸载防火墙,如果还是无法解决这种情况可能是因为hadoop的启动顺序不对. 应该按照如下得顺序启动 Step2: cd #your_hadoop_path Step3: ./bin/hadoop namenode -format Step4: ./sbin/start-all.sh

or SparkSession.master("local")

sw.js 基本写法: function send_message_to_sw(msg){ navigator.serviceWorker.controller.postMessage("Client 1 says '"+msg+"'"); } 广播写法:信息可以同步作用域下所有页面. self.addEventListener('message', function(event){ console.log(event.data); console.log(even

1 节点说明   IP Role 192.168.1.111 ActiveNameNode 192.168.1.112 StandbyNameNode,Master,Worker 192.168.1.113 DataNode,Master,Worker 192.168.1.114 DataNode,Worker HDFS集群和Spark集群之间节点共用. 2 安装HDFS 见HDFS2.X和Hive的安装部署文档:http://www.cnblogs.com/Scott007/p/3614960

一.概述 1.什么是akka Akka基于Actor模型,提供了一个用于构建可扩展的(Scalable).弹性的(Resilient).快速响应的(Responsive)应用程序的平台. 更多入门的基础与介绍,参考:https://www.iteblog.com/archives/1154.html 入门系列推荐:http://www.cnblogs.com/tiger-xc/p/6785575.html akka官网:https://akka.io/ 2.Actor模型 Actor模型:在计算

在本文中,我将介绍一个名为Locust的性能测试工具.我将从Locust的功能特性出发,结合实例对Locust的使用方法进行介绍. 概述 Locust主要有以下的功能特性: 在Locust测试框架中,测试场景是采用纯Python脚本进行描述的.不需要笨重的UI和臃肿的XML 对于最常见的http(s)协议的系统,Locust采用Python的requests作为客户端,使得脚本编写大大简化.除了http(s)协议的系统之外,Locust还支持测试其他系统或协议,只需要我们为测试的内容编写一个客户

Spark的Cluster Manager能够有几种部署模式: Standlone Mesos YARN EC2 Local 在向集群提交计算任务后,系统的运算模型就是Driver Program定义的SparkContext向APP Master提交,有APP Master进行计算资源的调度并终于完毕计算.具体阐述能够阅读<Spark:大数据的电花火石!>. 那么Standalone模式下,Client.Master和Worker是怎样进行通信,注冊并开启服务的呢? 1. node之间的RP