老规矩，先说结论。给各位大兄弟来点总结。想必大家都对这个结论不陌生，但是有许多人其实并不明白具体原因。所以今天就和各位大兄弟一起来探讨一下具体代码。if { // 是否开启二级缓存，这个属性是从配置文件中解析出来的。这段代码，我们可以看出，如果在配置文件

网上看到的关于Executor，Cores和Memory的分配相关博客，先记录下来，再汇总。Spark处理1Tb数据不需要1Tb的内存。具体需要多少内存是根据executor的core数量和每次读取数据集的block大小决定的。以读取hdfs上1tb大文件

--deploy-mode: 是否发布你的驱动到worker节点 或者作为一个本地客户端 *. application-jar: 打包好的应用jar,包含依赖. 这个URL在集群中全局可见。spark-shell提示的，网址，比如hadoop102:40

广播变量只能在Driver端定义，不能在Executor端定义。

我们之前介绍了spark的核心RDD，它是spark操作的基本单元。但是对于spark集群来说你还需要它的其它概念，比如我们操作RDD的时候，资源由谁来管理、任务由谁来执行等等。driver和executor是什么先不用管，总之记住一个基于spark的应用

* 解析文件的每一个信息保存在Configuration中，返回包含Configuration的DefaultSqlSession；* 这一步会创建Executor对象；* getMapper，使用Mappe

在提交任务之后，发现executor运行少量几台nodemanager，而其他nodemanager没有executor分配。spark2-shell --driver-memory 1G --executor-memory 2G --num-execut

什么时候需要调节Executor的堆外内存大小？当出现一下异常时： shuffle file cannot find，executor lost、task lost，out of memory. Executor挂掉了，对应的Executor上面的bloc

= 0 && setTenantId !

appPid=0. start_process(){. appPid=$!}. start_process. echo "pid is"echo $appPid. exit

如果Receiver所在的Executor失败了，那么Spark Streaming会在另外一个Executor上启动这个Receiver. 所以Driver端的容错是非常重要的，我们首先可以配置Driver端的checkpoint，用于定期的保存Driv

Spark on YARN resource manager: Relation between YARN Containers and Spark Executors？When running Spark on YARN, each Spark exec

//一个用来管理已完成任务的service,内部封装了一个队列。

Storm中关于任务执行及通信的三个概念：Worker（进程）、Executor（线程）和Task. A、Disruptor使用了一个RingBuffer替代队列，用生产者消费者指针替代锁。

}从上面我们看到service包含多个Executor和connector，connection接受客户的请求然后交给executor处理

1)从配置中获取Environment；3)从Environment中取得TransactionFactory；5)在取得的数据库连接上创建事务对象Transaction；

spark-env.sh,YARN-—num-executor,—executor-memoryandetc.)}. context....

简介上一篇文章分析了 MyBatis 解析配置文件以及 Mapper 动态代理相关的源码，这一篇接着上一篇探究 SqlSession 的执行流程，另外了解一下 MyBatis 中的缓存。SqlSession 提供了操作数据库的一些方法，如 select、u

Grails(18)GrailswithPlugin-Executor. Installation. >grailsinstall-pluginexecutor. Usage. runAsyncclosure. ExamplesofUsage. Se

Worker worker = new Worker(conf, null, stormId, assignmentId, Integer.parseInt(supervisorPort),LOG.info("Launching worker f