executor启动task

  1. 把接收到的task反序列化
  2. 用executor的launchTask()方法来启动一个task
  3. 对每个task都会创建一个taskrunner,taskrunner实现了Java的runnable接口,把taskrunner放入内存缓存
  4. 把taskrunner线程放进线程池中进行执行,如果线程池内暂时没有空闲的线程,那么丢进来的线程要排队(线程池自动实现排队机制)
时间: 2024-08-06 18:21:15

executor启动task的相关文章

storm源码之理解Storm中Worker、Executor、Task关系【转】

[原]storm源码之理解Storm中Worker.Executor.Task关系 Storm在集群上运行一个Topology时,主要通过以下3个实体来完成Topology的执行工作:1. Worker(进程)2. Executor(线程)3. Task 下图简要描述了这3者之间的关系:                                                    1个worker进程执行的是1个topology的子集(注:不会出现1个worker为多个topology服

storm中worker、executor、task之间的关系

理清一下worker.executor.task.supervisor.nimbus.zk这几个之间的关系 先来看一张图 (图片来自:http://www.cnblogs.com/foreach-break/p/storm_worker_executor_spout_bolt_simbus_supervisor_mk-assignments.html) 首先从微观上来看:worker即进程,一个worker就是一个进程,进程里面包含一个或多个线程,一个线程就是一个executor,一个线程会处理

spark 笔记 12: Executor,task最后的归宿

spark的Executor是执行task的容器.和java的executor概念类似. ===================start executor runs task============================ ->CoarseGrainedExecutorBackend::receiveWithLogging --接收CoarseGrainedSchedulerBackend发来的消息 ->case LaunchTask(data) =>  处理启动task的消息

spark源码分析之Executor启动与任务提交篇

任务提交流程 概述 在阐明了Spark的Master的启动流程与Worker启动流程.接下继续执行的就是Worker上的Executor进程了,本文继续分析整个Executor的启动与任务提交流程 Spark-submit 提交一个任务到集群通过的是Spark-submit 通过启动脚本的方式启动它的主类,这里以WordCount为例子 spark-submit --class cn.itcast.spark.WordCount bin/spark-clas -> org.apache.spar

strom之Worker、executor、task详解

Storm在集群上运行一个Topology时,主要通过以下3个实体来完成Topology的执行工作: 1. Worker(进程) 2. 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 看看官网的对这部分的讲解 Example of a running topology The following illustration shows how a simple topology would look like in operation. The t

spark DAGScheduler、TaskSchedule、Executor执行task源码分析

摘要 spark的调度一直是我想搞清楚的东西,以及有向无环图的生成过程.task的调度.rdd的延迟执行是怎么发生的和如何完成的,还要就是RDD的compute都是在executor的哪个阶段调用和执行我们定义的函数的.这些都非常的基础和困难.花一段时间终于弄白了其中的奥秘.总结起来,以便以后继续完善.spark的调度分为两级调度:DAGSchedule和TaskSchedule.DAGSchedule是根据job来生成相互依赖的stages,然后把stages以TaskSet形式传递给Task

spark内核揭秘-13-Worker中Executor启动过程源码分析

进入Worker类源码: 可以看出Worker本身是Akka中的一个Actor. 进入Worker类的LaunchExecutor: 从源代码可以看出Worker节点上要分配CPU和Memory给新的Executor,首先需要创建一个ExecutorRunner: ExecutorRunner是用于维护executor进程的: 1.进入ExecutorRunner 的start方法: 1.1.进入fetchAndRunExecutor()方法(核心方法): 2.进入 master ! Execu

关于无法启动Task Scheduler 服务的通用解决方案

[方法]: Ctrl+R->cmd->然后选中cmd ,点击右键,以管理员权限运行: 输入:netsh winsock reset 重启电脑后,cmd - services.msc 进去查看Task Scheduler 服务,已经开启来了 原文地址:http://blog.51cto.com/2258868/2124883

task分配算法核心原理描述

把stage生成的每个task创建一个taskset对象 双重for循环,遍历所有taskset,以及每种本地化级别 本地化级别有: 1.process_local:进程本地化RDD的partition和task进入同一个executor中,速度最快 2.node_local:RDD的partition和task不在一个executor上,但是在一个worker上 3.NO_PERF:没有所谓的本地化级别 4.RACK_LOCAL:机架本地化,至少RDD的partition和task在一个机架上