Spark中Task,Partition,RDD、节点数、Executor数、core数目的关系
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...
Spark技术内幕: Task向Executor提交的源码解析
在上文《Spark技术内幕:Stage划分及提交源码分析》中,我们分析了Stage的生成和提交。但是Stage的提交,只是DAGScheduler完成了对DAG的划分,生成了一个计算拓扑,即需要按照顺序计算的Stage,Stage中包含了可以以partition为单位并行计算的Task。我们并没有分析Stage中得Task是如何生成并且最终提交到Executor中去的。 这就是本文的主题。 从o....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
apache spark您可能感兴趣
- apache spark报错
- apache spark任务
- apache spark yarn
- apache spark开源
- apache spark学习
- apache spark架构
- apache spark节点
- apache spark日志
- apache spark程序
- apache spark Python
- apache spark SQL
- apache spark streaming
- apache spark数据
- apache spark Apache
- apache spark Hadoop
- apache spark大数据
- apache spark rdd
- apache spark MaxCompute
- apache spark集群
- apache spark运行
- apache spark summit
- apache spark模式
- apache spark分析
- apache spark flink
- apache spark Scala
- apache spark机器学习
- apache spark应用
- apache spark实战
- apache spark技术
- apache spark操作
Apache Spark 中国技术社区
阿里巴巴开源大数据技术团队成立 Apache Spark 中国技术社区,定期推送精彩案例,问答区数个 Spark 技术同学每日在线答疑,只为营造 Spark 技术交流氛围,欢迎加入!
+关注