在spark中，我们可以设置executor编号。在mapreduce中，如何设置executor编号？不设置map或reducetasknum，而是设置executornum。我知道如何设置每个map的vcores和mem或reducetask使用。但是maptask太多了，我不希望我的mr作业占用太多资源。 最佳答案 mappers的数量取决于输入数据的splits数量，这取决于InputFormat，用户可以给出提示通过mapreduce.job.maps关于mappers的数量，但是InputFormat可能会选择忽略它。r
我提出了一个关于Spark的非常愚蠢的问题，因为我想消除我的困惑。我是Spark的新手，仍在尝试了解它的内部工作原理。比如说，如果我有一个输入文件列表(假设1000个)，我想在某处处理或写入，并且我想使用合并将我的分区数减少到100。现在我用12个执行器运行这个作业，每个执行器有5个核心，这意味着它运行时有60个任务。这是否意味着每项任务都将独立地在一个分区上工作？Round:112executorseachwith5cores=>60tasksprocess60partitionsRound:28executorseachwith5cores=>40tasksprocessthere
我想了解SparkStreaming中的一个基本知识。我有50个Kafka主题分区和5个执行程序，我使用的是DirectAPI，所以没有。RDD分区的数量将为50。如何在5个执行程序上处理该分区？将在每个执行器上一次启动1个分区，或者如果执行器有足够的内存和内核，它将在每个执行器上并行处理超过1个分区。 最佳答案 Willsparkprocess1partitionatatimeoneachexecutorsoriftheexecutorhasenoughmemoryandcoresitwillprocessmorethan1par
我们已经有一个小的spark集群运行了一个月，它已经成功地执行了作业，或者让我为集群启动一个spark-shell。无论我是向集群提交作业还是使用shell连接到集群，错误总是相同的。root@~]$$SPARK_HOME/bin/spark-shellSparkassemblyhasbeenbuiltwithHive,includingDatanucleusjarsonclasspath14/11/1020:43:01INFOspark.SecurityManager:Changingviewaclsto:root,14/11/1020:43:01INFOspark.Security
我试图了解在YARN上运行Spark作业时核心数量与执行程序数量之间的关系。测试环境如下:数据节点数:3数据节点机器规范:CPU:Corei7-4790(核心数:4，线程数:8)内存:32GB(8GBx4)硬盘:8TB(2TBx4)网络:1GbSpark版本:1.0.0Hadoop版本:2.4.0(HortonworksHDP2.1)Spark作业流程:sc.textFile->filter->map->filter->mapToPair->reduceByKey->map->saveAsTextFile输入数据类型:单个文本文件大小:165GB行数:454,568,833输出第二次过
我对基本的正则表达式没问题，但我对正/负向前/向后看有点迷茫。我正在尝试从中提取id#:[keywordstuff=otherstuffid=123morestuff=stuff]Therecouldbeunlimitedamountsof"stuff"beforeorafter.I'vebeenusingTheRegexCoachtohelpdebugwhatI'vetried,butI'mnotmovingforwardanymore...SofarIhavethis:\[keyword(?:id=([0-9]+))?[^\]]*\]它处理id之后的任何额外属性，但我不知道如何忽略
我写了一个类，它的一系列实例旨在从AsyncTask中调用，它将从方法runReport()返回结果。它很好地创建了一个工作线程，但出于某种原因，它随后不执行Callable的call()方法。我做错了什么？//Problem:doStuff()nevergetscalled,eventhoughtheworkerthreadgetscreated.@OverridepublicReportResultrunReport()throwsInterruptedException,ExecutionException{Callablereport=newCallable(){@Overri
我使用ExecutorService为我的应用编写了一个惰性图像下载器。它让我可以很好地控制在什么时间并行运行多少下载等等。现在，我遇到的唯一问题是，如果我提交任务，它最终会排在队列尾部(FIFO)。有谁知道如何将其更改为后进先出法？ 最佳答案 您可以通过两个或三个简单的步骤完成:创建一个LifoBlockingDeque类:publicclassLifoBlockingDequeextendsLinkedBlockingDeque{@Overridepublicbooleanoffer(Ee){//Overridetoputobj
我正在使用ListenableFuture来自Guava，关于他们的一件好事是一次通行证Executor到Futures.addCallback方法，即要求在给定线程/执行程序上执行回调。在我的Android应用程序中，我希望能够在UI线程中启动基于ListenableFuture的异步执行，并安排也在UI线程上执行的回调。因此，我想以某种方式将UI线程执行器提交给上面提到的Futures.addCallback方法。如何实现？或者，换句话说，我想要一个UI线程的执行器。它是否已经在Android中可用，或者，如果我必须创建自己的，我该怎么做？编辑:作为对这个问题的扩展，是否可以做同样
我的问题与thisonehere密切相关.正如在那里发布的那样，我希望主线程等到工作队列为空并且所有任务都已完成。然而，我的情况的问题是，每个任务都可能递归地导致提交新任务进行处理。这使得收集所有这些任务的future有点尴尬。我们当前的解决方案使用忙等待循环来等待终止:do{//Waituntilwearedonetheprocessingtry{Thread.sleep(200);}catch(InterruptedExceptione){thrownewRuntimeException(e);}}while(!executor.getQueue().isEmpty()||numT
