logs test-job-hsl9z hello k8s job!...提高Job的执行效率 我们可以在Job.spec字段下加上parallelism选项。表示同时运行多少个 Pod执行任务。 我们可以在Job.spec字段下加上completions选项。...将上述Job任务进行更改。提示，更改Job任务的时候，需要先将原来的Job资源对象删除。...kubectl api-versions ................. batch/v2alpha1 注意:此时仍然不能正常运行指定时间的cronJob，这是因为K8s官方 在cronjob这个资源对象的支持中还没有完善此功能...跟Job资源一样在cronjob.spec.jobTemplate.spec下同样支持并发Job参数：parallelism，也支持完成Pod的总数参数：completions
keepalived做HA时，经常会遇到抢占式的master和backup之间的切换 example: 通常如果master服务死掉后backup会变成master，但是当master服务又好了的时候...master此时会抢占VIP，这样就会发生两次切换对业务繁忙的网站来说是不好的。...所以我们要在配置文件加入 nopreempt 非抢占，但是这个参数只能用于state 为backup，故我们在用HA的时候最好master 和backup的state都设置成backup 让其通过priority... virtual_router_id 151 priority 100 advert_int 1 nopreempt --设置 nopreempt 防止抢占资源
对于运行各种负载（如Service、Job）的中等规模或者大规模的集群来说，出于各种原因，我们需要尽可能提高集群的资源利用率。...Kubernetes 1.8版本引入了基于Pod优先级 抢占Pod Priority Preemption的调度策略，此时Kubernetes会尝试释放目标节点上低优先级的Pod，以腾出空间（资源）安置高优先级的...Pod，这种调度方式被称为“抢占式调度”。...优先级抢占的调度方式可能会导致调度陷入“死循环”状态。...因此，一旦发生资源紧张的局面，首先要考 虑的是集群扩容，如果无法扩容，则再考虑有监管的优先级调度特性， 比如结合基于Namespace的资源配额限制来约束任意优先级抢占行为。
今天被同事问了一个简单又不简单的问题，一个spark app里面有两个job，那么，他们可以并行执行吗？...理论上，我们写spark core都不会用到多线程，那个代码的执行确实是一条线下去，当遇到action算子时会被阻塞，开始解析并执行这个spark任务，当任务执行完才会继续往下走。...我们可以想想平时提交多job的任务，在webui上是不是一开始只看见一个job，一个执行完了才会有下一个。 那么如何并行呢？...这样一来spark streaming就不局限于单个线程执行了，因为所有job都解析好了，我只是要去执行job，那我当然可以开启一个线程池，直接去执行任务了，而事实上，如果你看它底层实现，也确实是这样，...并且提供了spark.streaming.concurrentJobs参数给我们配置job的并发度，也就不用我们自己去写多线程了，当然，默认是1，也就是串行执行。
针对每个 action, Spark 调度器就创建一个执行图(execution graph)和启动一个 Spark job 每个 job 由多个stages 组成, 这些 stages 就是实现最终的...注意：Application->Job->Stage-> Task每一层都是1对n的关系。 一....Spark 的顶层调度层使用 RDD 的依赖为每个 job 创建一个由 stages 组成的 DAG(有向无环图)....这是因为一个 Spark job 的执行是被 DAG 来处理. ...Jobs Spark job 处于 Spark 执行层级结构中的最高层. 每个 Spark job 对应一个 action, 每个 action 被 Spark 应用中的驱动所程序调用.
Spark 官网：Spark Overview，需要注意的是选择哪个版本，一般就选最新的吧 Spark repo：apache/spark，官方仓库，配合上面的讲解，敲一遍下来，主要是examples/...src/main/scala/org/apache/spark/examples/这个目录下的例子 博客：Jacek Laskowski，大佬给我推荐的 Scala A Tour of Scala 这个比较基础...为什么要学Scala，因为不想用Python去写Spark 怎么学 首先需要掌握的就是SQL语法和Scala语法，然后就跟着官网案例去敲代码，了解RDDs，DataFrame、Datasets的基本操作...我会把学习Spark的过程都放在这个repo里：learning-spark ? 微信没链接，可以在阅读原文中找到
Spark Job-Stage-Task实例理解 基于一个word count的简单例子理解Job、Stage、Task的关系，以及各自产生的方式和对并行、分区等的联系； 相关概念 Job：Job是由Action...Task ''' # 初始化spark环境 from pyspark import SparkContext,SparkConf conf = SparkConf() conf.setMaster(...collect() print('END') input() # input是方便脚本运行不会终止导致web ui不能正常浏览 可以看到，主要的数据处理逻辑分为三部分，分别是两个word count，以及最后对两个结果的...和Stage 1互相没有依赖关系，因此可以并行，而Stage 2则是依赖于0和1的，因此会最后一个执行； Spark Web UI 下面通过Web UI来进一步查看Job、Stage、Task的关系；...上图是该Job对应的DAG可视化图，它是直接的对Stage以及Stage间的依赖关系进行展示，也验证了我们之前的分析，这里每个Stage还可以继续点进去； ?
Job 逻辑执行图 General logical plan GeneralLogicalPlan.png 典型的 Job 逻辑执行图如上所示，经过下面四个步骤可以得到最终执行结果： 从数据源（可以是本地...RDD 和 RDD 之间 partition 的依赖关系可以不是 1 对 1，如上图既有 1 对 1 关系，也有多对多的关系。...逻辑执行图的生成 了解了 Job 的逻辑执行图后，写程序时候会在脑中形成类似上面的数据依赖图。然而，实际生成的 RDD 个数往往比我们想想的个数多。...因此，Spark 设计了一个非常复杂的算法来解决该问题（算法部分我还没有深究）。...Discussion 至此，我们讨论了如何生成 job 的逻辑执行图，这些图也是 Spark 看似简单的 API 背后的复杂计算逻辑及数据依赖关系。
MapReduce 整个执行流程没有问题，但不能直接套用在 Spark 的物理执行图上，因为 MapReduce 的流程图简单、固定，而且没有 pipeline。...firstParent 表示该 RDD 依赖的第一个 parent RDD，iterator() 表示 parentRDD 中的 records 是一个一个流入该 RDD 的，map(f) 表示每流入一个 recod 就对其进行...第三列是 resultHandler()，定义如何对从各个 partition 收集来的 results 进行计算来得到最终结果。...这就是 Spark 称 driver 程序为 application（可能包含多个 job）而不是 job 的原因。...ComplexJob 的源代码 package internals import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext
Executor Driver资源调度小结 。...Job 例子 我们使用 Spark 自带的 examples 包中的 GroupByTest，假设在 Master 节点运行，命令是 /* Usage: GroupByTest [numMappers]...import java.util.Random import org.apache.spark....与 MapReduce 不同的是，Spark 中一个 application 可能包含多个 job，每个 job 包含多个 stage，每个 stage 包含多个 task。...Discussion 到这里，我们对整个系统和 job 的生成与执行有了概念，而且还探讨了 cache 等特性。
Spark On Yarn 资源申请流程 Client 模式 因为是Client模式，所以当我们 Spark-Submit 提交Spark任务的时候， 会直接走到我们的main方法，进行Spark...Spark Context 初始化的时候会生成两个比较重要的对象DAGSchedule 和 TaskSchedule, TaskSchedule 会进行任务资源的申请，因为我们这里是用 Yarn 作为资源调度器...AM 启动后，会根据我们提交任务时申请的资源向 RM 进行资源申请用来启动 Container， 当然这里用来处理的是Spark任务，实际上启动的是 Excutor....到这里我们也基本讲明白了 Yarn-Client 模式的资源申请了， 但是说的比较浅，没有涉及到很多细节， 说来也比较惭愧，Spark 的 Standalone 模式源码倒是看过， 但是到目前为止...因为是Cluster模式，所以当我们 Spark-Submit 提交Spark任务的时候， 首先是直接去向 RM 申请启动Driver的资源 Yarn 还是会首先选一台空闲的 NodeManager
Spark 作者：章华燕 编辑：龚 赛 概述 1 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。...因此我们必须对Spark作业的资源使用原理有一个清晰的认识，并知道在Spark作业运行过程中，有哪些资源参数是可以设置的，以及如何设置合适的参数值。 Spark作业基本原理 2 ?...而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器（可以是Spark Standalone集群，也可以是其他的资源管理集群，美团•大众点评使用的是YARN作为资源管理集群）申请运行Spark作业需要使用的资源...资源参数调优 3 了解完了Spark作业运行的基本原理之后，对资源相关的参数就容易理解了。...所谓的Spark资源参数调优，其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。
上图是根据源码画出的为 batch 分配 blocks 的流程图，这里对 『获得 batchTime 各个 InputDStream 未分配的 blocks』作进一步说明： 在文章 『文章链接』 中我们知道了各个...你可能会疑惑，为什么 DStreamGraph#generateJobs(time: Time)为什么返回 Seq[Job]，而不是单个 job。...我们结合上图对执行流程进一步分析。...例如，对于 FileInputDStream，其 compute 实现逻辑如下： 先通过一个 findNewFiles() 方法，找到多个新 file 对每个新 file，都将其作为参数调用 sc.newAPIHadoopFile...并返回 Step2中得到了定义 Job 要干嘛的函数-jobFunc，这里便以 jobFunc及 batchTime 生成 Job 实例： Some(new Job(time, jobFunc)) 该
下面是报错信息 image.png 可以看到这个task在这个机器执行失败了，时间是下午四点，我登陆到cm上看看机器的负载，发现激增 image.png 问了租户使用的队列，发现： 在这个时间就4个job
【队列间的抢占】 ---- 容量调度中的资源抢占，最通用的方式就是在多个队列之间进行资源的抢占，保证每个队列的最小资源（队列的capacity配置）得以满足。...资源抢占的整个过程可以概括为如下步骤： 监测线程根据队列当前已使用资源大小、实际配置使用资源大小、是否允许抢占等因素，重新计算出每个队列最终分配的资源大小，需要抢占的资源大小，以及哪些container...-- 即队列当前已使用资源超过了capacity,但还未超过(1+0.1)*capacity，则对该队列进行抢占 --> yarn.resourcemanager.monitor.capacity.preemption.max_ignored_over_capacity... 0.1 此外，还可以单独对队列进行设置，例如指定某个队列不允许抢占。...【总结】 ---- 小结一下，本文讲述了容量调度中的资源抢占，包括队列间的资源抢占和队列内的资源抢占的配置使用，对抢占的原理、相关配置、使用上一些场景的FAQ也简单进行了简要说明。
[:500]) except: print('爬取失败')if __name__ == '__main__': spider_jd() 如果你依然在编程的世界里迷茫， 不知道自己的未来规划， 对python
一、前述 Spark的资源调度是个很重要的模块，只要搞懂原理，才能具体明白Spark是怎么执行的，所以尤其重要。 自愿申请的话，本文分粗粒度和细粒度模式分别介绍。...二、具体 Spark资源调度流程图： ?...Spark资源调度和任务调度的流程： 1、启动集群后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master掌握了集群资源情况。 ...粗粒度资源申请(Spark） 在Application执行之前，将所有的资源申请完毕，当资源申请成功后，才会进行任务的调度，当所有的task执行完成后，才会释放这部分资源。 ...细粒度资源申请（MapReduce） Application执行之前不需要先去申请资源，而是直接执行，让job中的每一个task在执行前自己去申请资源，task执行完成就释放资源
背景 一般公司的大数据项目基础设施都是建立在hdfs之上，所以在大部分的公司里，Spark都是跑在Yarn之上，yarn作为一个资源调度器并不能感知Spark作业具体需要分配多少资源，那就需要程序员在提交...Spark作业的时候，设置作业所需要的资源向Yarn申请。...因此我们必须对Spark作业的资源使用原理有一个清晰的认识，并知道在Spark作业运行过程中，有哪些资源参数是可以设置的，以及如何设置合适的参数值。...而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器申请运行Spark作业需要使用的资源，这里的资源指的就是Executor进程。...（与上图有些出入），对这些参数的调优有些淡化，但是如果针对某个业务场景程序员非常了解其execution与cache之间的比例，适当调整参数也可以起到意想不到的性能提升！！
Spark UDF加载外部资源 前言 由于Spark UDF的输入参数必须是数据列column，在UDF中进行如Redis查询、白/黑名单过滤前，需要加载外部资源(如配置参数、白名单)初始化它们的实例。...因此，整体的思路是：在Driver端初始化可以被序列化的资源，在Excutor端利用资源构建不可序列化对象，从而分布完成整个对象的构建。 同时结合单列的思想，在每个Excutor端仅完成一次构建。...在UDF的call方法中加载外部资源 UDF的静态成员变量lazy初始化 用mapPartition替换UDF 本文以构建字典树为进行说明，Redis连接可以参考文章1 准备工作 本部分介绍AtKwdBo...Spark UDF在注册时就需要实例化，之后有且仅会(自动)调用call方法。...参考文献 1 Spark中redis连接池的几种使用方法 http://mufool.com/2017/07/04/spark-redis/ 2 java机制:类的加载详解 https://blog.csdn.net
8Clocal%E7%9A%84spark-sql-hive/ 4、Apache Spark学习：利用Scala语言开发Spark应用程序 http://dongxicheng.org/framework-on-yarn.../01/spark-install-and-usage/# （二）spark 架构、原理与编码 1、理解Spark的核心RDD http://www.infoq.com/cn/articles/spark-core-rdd...最佳实践 避免使用 GroupByKey 不要将大型 RDD 的所有元素拷贝到请求驱动者 常规故障处理 Job aborted due to stage failure: Task not serializable...2、 （四）YARN & spark 1、Apache Spark探秘：多进程模型还是多线程模型？...6、Spark将计算结果写入到Mysql中 http://www.iteblog.com/archives/1275 7、Spark Streaming 1.3对Kafka整合的提升详解 http
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