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搜索关键字:taskscheduler    ( 92个结果
hadoop运行原理之Job运行(五) 任务调度
接着上篇来说。hadoop首先调度辅助型task(job-cleanup task、task-cleanup task和job-setup task),这是由JobTracker来完成的;但对于计算型task,则是由作业调度器TaskScheduler来分配的,其默认实现为JobQueueTas.....
分类:其他好文   时间:2014-11-09 19:22:52    阅读次数:183
win8.1 磁盘老是100%
原因:windown的自动维护引起,我的解决方法: <1>禁用服务: 打开控制面板—〉管理工具—〉任务计划程序—〉 然后找到?\Microsoft\Windows\TaskScheduler 禁用Idle?Maintenance、Regular?Maintenance两项任务...
分类:Windows程序   时间:2014-10-20 11:57:04    阅读次数:256
Spark Core源代码分析: Spark任务运行模型
DAGScheduler面向stage的调度层,为job生成以stage组成的DAG,提交TaskSet给TaskScheduler运行。每个Stage内,都是独立的tasks,他们共同运行同一个compute function,享有同样的shuffledependencies。DAG在切分stag...
分类:其他好文   时间:2014-10-14 23:37:19    阅读次数:344
Hadoop Job 按组分资源池执行的方式
hive在生产环境中由于用户数量和身份的不同,难免会对用户按组进行划分,根据不同组的优先级划分hadoop资源,hadoop fairscheduler支持按用户组划分资源池,每个group对应一个组pool,然后根据pool优先级划分mapreduce资源,在map-site.xml中添加以下配置即可实现按组划分:       mapred.jobtracker.taskScheduler...
分类:其他好文   时间:2014-09-16 17:29:10    阅读次数:286
MapReduce剖析笔记之五:Map与Reduce任务分配过程
在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程。中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的。任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类:Capaci...
分类:其他好文   时间:2014-08-30 05:36:19    阅读次数:359
Spark分析之Job Scheduling Process
经过前面文章的SparkContext、DAGScheduler、TaskScheduler分析,再从总体上了解Spark Job的调度流程1、SparkContext将job的RDD DAG图提交给DAGScheduler;2、DAGScheduler将job分解成Stage DAG,将每个Sta...
分类:其他好文   时间:2014-08-02 04:07:42    阅读次数:1266
通过 TaskScheduler 新建windows计划
需要引用Microsoft.Win32.TaskScheduler.dll 类库记得using Microsoft.Win32.TaskScheduler; /// /// 创建windows计划任务 /// /// 任务名称 ...
分类:Windows程序   时间:2014-07-16 15:23:09    阅读次数:307
live555源码研究(二)------TaskScheduler类
一、TaskScheduler类作用 1, 2二、TaskScheduler 1, 2
分类:其他好文   时间:2014-07-14 23:15:51    阅读次数:197
Spark分析之DAGScheduler
DAGScheduler的主要功能1、接收用户提交的job;2、将job根据类型划分为不同的stage,并在每一个stage内产生一系列的task,并封装成TaskSet;3、向TaskScheduler提交TaskSet;以如下示例描述Job提交过程:val sc = new SparkConte...
分类:其他好文   时间:2014-07-05 21:16:38    阅读次数:198
利用TaskScheduler处理Queue、Stack等类型的操作队列(生产者消费者场景)
我们经常会遇到生产者消费者模式,比如前端各种UI操作事件触发后台逻辑等。在这种典型的应用场景中,我们可能会有4个业务处理逻辑(下文以P代表生产者,C代表消费者): 1. FIFO(先进先出)      P产生1,2,3,4,5,6,3,2      C处理顺序应为1,2,3,4,5,6,3,2 2.LIFO(后进先出)      P产生1,2,3,4,5,6,3,2      C处...
分类:其他好文   时间:2014-06-04 21:51:08    阅读次数:421
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