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《Spark与Hadoop大数据分析》——3.6 Spark 资源管理器:Standalone、YARN和Mesos
本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第3章,第3.6节,作者 [美]文卡特·安卡姆(Venkat Ankam),译 吴今朝,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
Spark2.1.0之模型设计与基本架构
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18【在线日志分析】之Spark on Yarn配置日志Web UI(HistoryServer服务)
1.进入spark目录和配置文件 [root@sht-sgmhadoopnn-01 ~]# cd /root/learnproject/app/spark/conf [root@sht-sgmhadoopnn-01 conf]# cp spark-defaults.
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来自: 云原生
解密双十一小程序云背后毫秒级伸缩的Serverless计算平台:函数计算
自2017年第一批小程序上线以来,越来越多的移动端应用以小程序的形式呈现。小程序拥有触手可及、用完即走的优点,这大大减少了用户的使用负担,使小程序得到了广泛的传播。在阿里小程序也被广泛地应用在淘宝/支付宝/钉钉/高德等平台上,例如今年双11大家在淘宝/天猫上参加的活动,大部分都是通过小程序提供的。
MapTask并行度决定机制、FileInputFormat切片机制、map并行度的经验之谈、ReduceTask并行度的决定、MAPREDUCE程序运行演示(来自学笔记)
1.3 MapTask并行度决定机制 maptask的并行度决定map阶段的任务处理并发度,进而影响到整个job的处理速度 那么,mapTask并行实例是否越多越好呢?其并行度又是如何决定呢?   1.3.1mapTask并行度的决定机制 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定 而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为: 将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,
Hadoop 2.x 集群环境搭建
基础环境设置: 1.配置/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 绑定ip 2.配置主机名ip解析,编辑 /etc/hosts 3.修改主机名,编辑/etc/sysconfig/network ,添加一行HOSTNAME=hostname 4.
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