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  • Spark executor 模块③ - 启动 executor

    本文为 Spark 2.0 源码分析笔记,由于源码只包含 standalone 模式下完整的 executor 相关代码,所以本文主要针对 standalone 模式下的 executor 模块,文中内容若不特意说明均为,这时会向指定的 worker 发送 LaunchExecutor 消息,本文将对 worker 接收到该消息后如何启动 executor 进行剖析。至此,Executor 创建完毕(Executor 在 Mesos、YARN、Standalone 模式下都是相同的,不同的只是资源的分配方式)driver 端调用 CoarseGrainedSchedulerBackend.DriverEndpoint进程退出后,向 worker 发送 ExecutorStateChanged(Executor 状态变更为 EXITED) 消息通知其 Executor 退出其中,在创建、启动或等待 CoarseGrainedExecutorBackend方法来结束 CoarseGrainedExecutorBackend 进程至此,我们完成了对 executor 启动过程的分析。
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  • Java并发之Executor引入Executor创建Executor创建固定大小的线程Executor

    引入Executor创建Executor创建固定大小的线程Executor引入Executor我们在开发Java多线程程序的时候,往往会创建很多个Runnable对象,然后创建对应的Thread对象来执行它们这套新的框架就是执行器框架(Executor Framework),围绕着Executor接口和它的自接口的ExecutorService,以及实现这两个接口的ThreadPoolExecutor类。使用Executor,只要将Runnable对象,直接丢给执行器就可以了。Executor会自己创建线程,来负责这些Runnable对象任务的执行。创建Executor使用Executor的第一步就是创建一个线程池对象,java提供了Executors的工厂类,可以帮我们创建不同的线程池对象?: Pool Size : + executor.getPoolSize()); System.out.println(Server : ActiveCount : + executor.getActiveCount
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  • Executor

    JavaSE5 的 java.util.concurrent 包中的执行器( Executor ) 管理Thread对象。从而简化了并发编程。Executor在客户端和任务执行之间提供了一个间接层;与客户端直接执行任务不同,这个中介对象将执行任务。 Executor允许你管理异步任务的执行,而无须显式地管理线程的生命周期。Executor在JavaSE56中是启动任务的优选方法 ---节选《Java编程思想》 CachedThreadPool()创建 ExecutorServicenewCachedThreadPool(Executor用来创建和管理系统中的所有任务 * ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool(); for(int i = 0; i <5; i++){ exec.execute(new LiftOff()); } exec.shutdown(); 对shutdown的调用可以防止新任务提交给Executor,运行完Executor中所有任务后会尽快退出
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  • Executor框架

    将所有任务放在单个线程中串行执行:糟糕的响应时间和吞吐量为每个任务分配一个线程:资源管理的复杂性Executor框架:Public interface Executor{    void execute类似与Timer通过使用Executor,可以实现各种调优、管理、监视、记录日志、错误报告和其他功能。Executor的生命周期:如何关闭Executor?如果不关闭Executor,那么JVM将永远不会结束(JVM在所有非守护线程结束后太会退出)。Callable和Future:Executor使用Runnable作为其基本的任务表达形式。CompletionService: Executor 与 BlockingQueue完成任务(CompletionService):如果向Executor提交了一组计算任务,并希望在计算完成后获得结果
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  • Executor源码分析

    Executor源码的最主要代码是TaskRunner,TaskRunner是一个多线程,首先看其runner方法:对序列化的task数据,进行反序列化Executor.taskDeserializationProps.settaskDescription.addedFiles, taskDescription.addedJars)1、CoarseGrainedExecutorBackendworker中为application启动的executorexitExecutor(1, sCannot register with driver: $driverUrl, e, notifyDriver = false) }(ThreadUtils.sameThread)}2、ExecutorTaskRunner(context, taskDescription) runningTasks.put(taskDescription.taskId, tr) threadPool.execute(tr)}在Executor
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  • 关于 Executor 和 ExecutorService

    一、Executor: 是一个接口 用于执行提交的任务 解耦任务提交和执行(线程的创建及调度) Executor的实现可以根据实际需求延展不同的逻辑:1、对于提交的任务同步或者异步执行,如下同步执行:classThreadPerTaskExecutor implements Executor { public void execute(Runnable r) { new Thread(r).start();}2、另起线程执行任务,如下: class ThreadPerTaskExecutor implements Executor { public void execute(Runnable r) { newThread(r).start(); }3、对于执行的任务添加限制:class SerialExecutor implements Executor { final Queue tasks = newArrayDeque(); final Executor executor; Runnable active; SerialExecutor(Executor executor) { this.executor
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  • Java Concurrent Executor

    前言在说Executor前, 先来看一下线程创建的几种方式: 1、继承Thread类创建线程 2、 实现Runable接口创建线程 3、使用Callable和Future 创建线程 4、使用Executor而Executor 了为了解决这些类似的问题而实现的。Executor使用Executor有这个几个经典的实现类:ThreadPoolExecutor、ScheduledThreadPoolExecutor。 看一下UML图应该就一目了然了。最上层的Executor :提供了可以接受Runable对象的executor方法。 ExecutorService:主要提供了可返回Future对象的方法。Executor的两级调度模型以上是使用的内容,下面来看看Executor的两级调度模型:?
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  • 快速学习-Saturn Executor部署

    Saturn Executor部署Executor是作业的执行器。这一节将介绍如何将调试好的作业部署到Executor上面运行。关于如何开发调试作业,见“入门”一章。Executor启动时,需要指定所属的域。目录结构如下:saturn-executor-{version} -bin -demo_script -lib -logs -saturn-executor.jarbin: 存放executor的启动脚本(saturn-executor.sh) bin: 存放executor的启动脚本(saturn-executor.sh)demo_script: 一些演示用的脚本(4个php脚本)lib: 存放executor2.5 单台物理机启动多个executor建议在一台物理机启动一个executor。
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  • Executor的使用

    在实际的开发中,我们用的最多的线程框架其实不是线程池而是Executor。它为我们创建一个线程池提供了更方便的方法。Executor是一个接口,它是Executor框架的基础,它使任务的提交与任务的执行分离。底层仍然使用的是线程池。通过Executor框架的工具类Executors,可以创建3种类型的线程池它们分别是:FixedThreadPool、SingleThreadExecutor、CachedThreadPool。
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  • 快速学习-Saturn Executor运维

    Executor运维Saturn 3.0.0致力于让用户做到自运维:一方面为用户trouble shooting提供便利,另外一方面希望作为一站式平台去管理executor。直接重启executor比较粗暴,更优雅的做法是先把executor上的其他作业转移到其他executor再进行重启,这就是我们说的流量摘取。操作很简单,进入“Executor总览页面”找到特定的executor,然后点击摘取流量按钮。如下图所示。?对于executor版本大于3.0.0(包括3.0.0-Mx),我们也会把jstack和gc log备份到executor日志目录下。具体操作如下所示:?3 Executor重启Executor版本大于(包括)3.0.0,支持在Console重启executor。?
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  • Mybatis之Executor

    图1    Executor是个接口,具体实现是在BaseExecutor和4个子类中。stmt); handler.batch(stmt); return BATCH_UPDATE_RETURN_VALUE; } ...2.ReuseExecutor    ReuseExecutor与其它executor    CachingExecutor有点特殊,使用了Delete模式,此外用到了Cache,如下List-3 List-3public class CachingExecutor implements Executor(); public CachingExecutor(Executor delegate) { this.delegate = delegate; delegate.setExecutorWrapper在没有特殊设置的情况下,mybatis中,如下List-6,默认使用的executor是SimpleExecutor,StatementHandler是RoutingStatementHandler,内部委托给
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  • Mybatis源码分析之-Executor

      mybatis的源代码相对于spring的来说简单了很多,对于初学者,可以先了解了mybatis的源码后再去了解spring的源码,本文主要来分析下Executor的内容Executor介绍  Executor它实现了Executor接口,实现了执行器的基本功能。具体使用哪一个Executor则是可以在 mybatis 的 config.xml 中进行配置的。ExecutorType.SIMPLE : executorType; Executor executor; if (ExecutorType.BATCH == executorType) { executor(cacheEnabled) { executor = new CachingExecutor(executor); } 如果有拦截器 则会返回对应的代理类 executor = (Executorpublic class CachingExecutor implements Executor { 持有的 Executor,最终的操作都由该对象实现 private final Executor
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  • strom之Worker、executor、task详解

    Executor(线程) 3. Task 下图简要描述了这3者之间的关系: 上图和下面这张图一样 ?1个worker进程会启动1个或多个executor线程来执行1个topology的component(spout或bolt)。executor是1个被worker进程启动的单独线程。每个executor只会运行1个topology的1个component(spout或bolt)的task(注:task可以是1个或多个,storm默认是1个component只生成1个task,executortopology启动后,1个component(spout或bolt)的task数目是固定不变的,但该component使用的executor线程数可以动态调整(例如:1个executor线程可以执行该
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  • spark系列——Executor启动过程分析

    前言本篇文章将以问答的方式对Executor的启动进行分析。1. executor在什么时候开始启动?或者 worker 上允许启动多个 executor3.一个worker上可以启动几个Executor?当设置了 --executor-cores为 Executor 指定了 cores 的时候, 一个 worker 可以启动多个 Executor, 否则一个 worker 只会为 app 启动一个 executor轮询可用的work分配给 Executor 所需的 CPU 核数,即你指定的--executor-cores , 以及内存,即你指定的--executor-memory,如果 spark.deploy.spreadOut16个 CPU 核数, 这样就能够正常启动 Executor 。
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  • org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutor?

    最近遇到一个问题org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutor 具体问题如下: 我通过java调用yarn api去提交spark任务。但是在生产环境(有kerberos认证)中,同一份代码,通过yarn api去提交任务就出现问题,问题的日志主要是executor container启动不起来。。通过日志查看到APPmaster已经启动,但是在启动executor的container时报出 org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend
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  • 聊聊storm worker的executor与task

    executor = LocalExecutor.mkExecutor(workerState, e, initCreds); execs.add(executor); for (int i = 0;i < executor.getTaskIds().size(); ++i) { workerState.localReceiveQueues.put(executor.getTaskIds().get(i), executor.getReceiveQueue()); } } else { Executor executor = Executor.mkExecutor(workerState, e,(executor.getTaskIds().get(i), executor.getReceiveQueue()); } execs.add(executor); } } List newExecutors= new ArrayList(); for (Executor executor : execs) { newExecutors.add(executor.execute()); } executorsAtom.set
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  • Rust Async: smol源码分析-Executor篇

    本文分析其中的Executor部分,借助于async_task(之前的文章已经详细分析过了)打下的基础,executor的实现非常清晰简洁,整个代码几个小时就能分析完毕。下面分别分析各个executor的实现细节。smol整体结构图?内部又创建executor),容易引发丢失通知导致死锁等问题.为了检测这种情况,通常的做法是设置一个线程局部变量,在进入executor前设置该变量,这样就可以检测嵌套的情况。(cannot run an executor inside another executor); } EXECUTOR.set(self,f)} ThreadLocalExecutor::spawnspawnEXECUTOR.is_set(){ panic!
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  • MyBatis 核心配置概述之 Executor

    Executor的继承结构 ?如图所示,位于继承体系最顶层的是 Executor 执行器,它有两个实现类,分别是BaseExecutor和 CachingExecutor。Executor 的执行过程。executor = (Executor) interceptorChain.pluginAll(executor); return executor; }ExecutorType 的选择:ExecutorTypeExecutor接口的主要方法 Executor 接口的方法还是比较多的,这里我们就几个主要的方法和调用流程来做一个简单的描述大致流程Executor 中的大部分方法的调用链其实是差不多的,下面都是深入源码分析执行过程Executor 的现实抽象 在上面的分析过程中我们了解到,Executor 执行器是 MyBatis 中很重要的一个组件,Executor 相当于是外包的 boss,它定义了甲方(SQL)需要干的活(
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  • Future与Executor模型

    Callable { V call() throws Exception; } executorexecutor为执行器,通过执行器来执行任务并得到预执行结果对象future public interface Executorcallable); } SynchronizedExecutor使用synchronized关键字实现的执行器public class SynchronizedExecutor implements Executor
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  • 【Spark on Kubernetes】Executor环境变量

    今天在给 Executor 配置环境变量的时候,以为 Executor 环境变量跟 Driver 一样是通过 spark.kubernetes.driverEnv.XXX=YYY,最后发现其实是 spark.executorEnv,要注意 Env 的大小写,都是细节… 可以看到下图,其实 Spark on Kubernetes 的文档,并没有写,所以 Executor 环境变量就是普通的参数即可。
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