首先了解几个概念1. 串行最基本的程序执行方式，串行程序的整个运行时，只有一个调用栈和一个运行时上下文。 2. 并发多线程出现后比较常见的程序执行方式，多线程程序运行时，会有多个运行时上下文和对应的多个调用栈。逻辑上多个线程同时发生，物理上是由操作系统调度，CPU某一时刻依然只执行一个线程的任务。3. 并行多核处理器出现后会越来越常见的程序执行方式，物理上多个任务可以同时运行，这个概念介
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2024-08-30 21:52:51
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目录Yarn 生产环境核心参数配置案例需求修改yarn-site.xml配置分发重启集群执行WordCount程序Yarn 生产环境核心参数配置案例调整下列参数之前要拍摄Linux快照(就是保留之前的状态)，否则后续的案例，还需要重写集群右键-拍摄快照
右键-恢复到快照需求从1G数据中，统计每个单词出现次数。服务器3台，每台配置4G内存，4核CPU，4线程。1G/128M=8个MapTask 1个
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2024-03-04 21:51:18
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# 如何实现 Yarn Script 并行执行
随着前端开发的不断发展，构建工具的选择与使用变得越来越重要。在这些构建工具中，Yarn 是一个流行的包管理器，它有着快速、可靠和方便的特性。在这个过程中，许多开发者需要同时运行多个脚本，这就是我们今天要讨论的主题：如何在 Yarn 中实现脚本的并行执行。
## 整体流程
我们将通过以下几个步骤来实现 Yarn Script 的并行执行。以下是整
加速比性能定律Amdahl定律在实时性要求很高的应用类型中，计算负载W固定不变，随着处理器的数目的增加，计算时间将同时缩短。其中计算负载W包含可并行化部分，即并行分量Wp和串行分量Ws。即W=Wp+Ws。加速比Sp=(最快的串行算法最坏的运行时间)/(并行算法最快的运行时间)。假设：串行比例因子f=Ws/W并行比例因子1-f所以加速比Sp为：Sp=(Ws+Wp)/(Wp/p+Ws)=(f+(1-f
Hadoop之Yarn案例目录Hadoop之Yarn案例一、Yarn生产环境核心参数配置案例二、容量调度器多队列提交案例向Hive队列提交任务一、Yarn生产环境核心参数配置案例1）需求：从1G数据中，统计每个单词出现次数。服务器3台，每台配置4G内存，4核CPU，4线程。2）需求分析：1G / 128m = 8个MapTask；1个ReduceTask；1个mrAppMaster平均每个节点运行
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2023-12-18 13:25:26
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# 理解和实现 Yarn 中的并行任务数
在现代前端开发中，Yarn 是一个非常流行的包管理工具，广泛用于项目依赖的管理。通过 Yarn，我们可以提升构建和测试的效率，其中一个重要的功能就是能够设置并行任务数。本文将带领你了解如何在 Yarn 中实现并行任务数，从而提高开发效率。
## 整体流程
实现过程可以分为几个主要步骤，下面的表格展示了整个流程：
| 步骤 | 描述
《Spark快速大数据分析》 8.4 关键性能考量 并行度RDD的逻辑表示其实是一个对象的集合。在物理执行期间，RDD会被分为一系列的分区，每个分区都是整个数据的子集。当Spark调度并运行任务时，Spark会为每个分区中的数据创建出一个任务，该任务在默认情况下会需要集群中的一个计算节点来执行。Spark也会针对RDD直接自动推断出合适的并行度，这对于大多数用例来说已
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2024-04-24 23:26:34
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在现代计算机系统中，多任务和并发编程是非常重要的概念和技术。它们允许系统同时执行多个任务，并能够处理并发的数据访问和操作。在本文中，我们将详细介绍多任务和并发编程的基本概念，以及如何设计和实现并发安全的系统。多任务编程是指系统能够同时执行多个任务，每个任务相互独立且有自己的执行路径。在多任务环境中，任务之间的切换由操作系统负责，它根据调度算法将CPU时间片分配给不同的任务。多任务编程可以提高系统的
注意：调整下列参数之前尽量拍摄Linux快照，否则后续的案例还需重写集群。一、Yarn生产环境核心参数配置案例1）需求：从 1G 数据中，统计每个单词出现次数。服务器 3 台，每台配置 4G 内存，4 核 CPU，4 线程。 2）需求分析： 1G / 128m = 8 个 MapTask；1 个 ReduceTask；1 个 mrAppMaster 平均每个节点运行 10 个 / 3 台 ≈ 3
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2023-11-15 19:33:05
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目录一.什么是yarn二.yarn的基本架构和角色三.yarn的工作机制四.任务提交流程五.资源调度器FIFO容量调度器公平调度器六.容量调度器多队列提交案例实操1.案例：配置default、hive多队列①增加队列，添加队列的属性配置②分发配置文件到集群，重启Yarn③测试，向default ，hive队列分别提交任务2.配置Hive的默认提交队列一.什么是yarn Yarn是一个资源调度平台，
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2023-09-06 14:50:32
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Hadoop学习(九)1.Yarn生产环境核心参数2. Yarn 生产环境核心参数配置案例①：案例一Yarn 生产环境核心参数配置案例（1）需求：从 1G 数据中，统计每个单词出现次数。服务器 3 台，每台配置 4G 内存，4 核 CPU，4 线程。（2）需求分析： 1G / 128m = 8 个 MapTask；1 个 ReduceTask；1 个 mrAppMaster 平均每个节点运行 10
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2024-08-30 11:42:37
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Yarn 案例实操1. Yarn 生产环境核心参数配置案例2. 容量调度器多队列提交案例2.1 需求2.2 配置多队列的容量调度器2.3 向 Hive 队列提交任务2.4 任务优先级3. 公平调度器案例3.1 需求3.2 配置多队列的公平调度器3.3 测试提交任务4. Yarn 的 Tool 接口案例 1. Yarn 生产环境核心参数配置案例注：调整下列参数之前尽量拍摄 Linux 快照，否则后
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2023-12-01 12:29:53
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概念worker一个实体机可以运行一个或者多个worker一个worker只能运行一个topology上的部分或全部component一个worker是一个独立的进程在运行过程中可以调整worker的数量executor一个worker中可以运行多个executor一个executor是一个线程一个executor可以运行一个或者多个task，这些task必须是同一类型executor的数量<
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2024-08-02 23:53:22
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一.Flink的Parallelism并行度Flink的Parallelism并行度在flink-conf.yaml中通过parallelism.default配置项给所有execution nvironments指定系统级的默认parallelism；在ExecutionEnvironment里头可以通过setParallelism来给operators、data sources、data si
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2024-01-10 17:34:16
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C# For循环中并发的思路问题1、能不能同时下载多个网页？2、等待所有异步方法结束3、控制Task的并发数量4、for循环中执行固定数量的并行 问题最开始的问题，是我需要对一组的网页链接进行下载，一开始单线程的时候，就是一个网页下载，保存，结束，然后下载第二个网页。 结果当然是没有问题的，可是这效率也太低了啊，那就想了几个问题：1、能不能同时下载多个网页？这个是多线程问题，我一开始使用的是as
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2024-07-17 21:41:04
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前言我们知道，Hadoop常见的三种调度器：FIFO调度器（几乎不用，因为它是先来先服务）、容量调度器（Apache Hadoop 默认的调度器）、公平调度器（CDH默认调度器）。其中，容量调度器和公平调度器都是支持多任务队列的，但是我们如果不去指定，它默认把任务都放到一个默认的队列（‘default’队列）当中去，如果提交的任务比较多，那么并发度肯定很低，毕竟每个队列都是一个FIFO队列。这就需
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2023-08-21 18:06:24
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说在前面最近因为项目需要，处理的数据集变大了，用单机处理起来比较费劲，虽然也能得到结果，但是总觉得应该尝试一下新技术。说新技术，其实也不新了。先极简地自我介绍一下。我叫哈明，这是我用了好几年的微信昵称，就不取别的名字了，简单点写这篇文章的目的是为了记录一下自己最近在搭建Spark集群中的点点滴滴，那些莫名其妙的坑。我在想设计者是不是在故意抬高使用门槛，还是说这玩意就得这么设计，没别的法。我去年研究
问题如何并行执行多个任务？(如何在多个任务之间切换执行？)方案思路在中断服务程序中改变 gCTaskAddr 的值注：gCtaskAddr 指向当前执行任务中的 Task 结构体课程目标：创建两个任务并行执行1. 启动时钟中断2. 启动 TaskA 并打开中断开关3. 在时钟中断服务程序中使得 gCTaskAddr 指向 TaskB4. TaskB 执行 (中断开关已打开)5. 在时钟中
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2024-04-09 10:52:42
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前言：无论什么样的并行计算方式，其终极目的都是为了有效利用多机多核的计算能力，并能灵活满足各种需求。相对于传统基于单机编写的运行程序，如果使用该 方式改写为多机并行程序，能够充分利用多机多核cpu的资源，使得运行效率得到大幅度提升，那么这是一个好的靠谱的并行计算方式，反之，又难使用又难直接 看出并行计算优势，还要耗费大量学习成本，那就不是一个好的方式。由于并行计算在互联网应用的业务场景都比较复杂，
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2023-12-11 10:55:45
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并发(Concurrent) vs 并行(Parallel)一谈到并行测试，很多人自然而然的想到了使用多线程来执行测试的方式。其实多线程执行的方式叫做并发，并不能做到完全的并行，特别是针对目前大部分虚拟机都是多核CPU，并发测试并不能完全发挥硬件的计算能力。让我们先看看并发和并行的概念吧：并发：多个任务在同一个 CPU 核上按细分的时间片轮流(交替)执行，从逻辑上来看那些任务是同时执行。针对 CP
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2024-01-29 02:44:30
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