# Java 查看Executor线程占用情况
在Java中，`Executor`是一个功能强大的接口，用于执行异步任务。它是线程池的抽象，可以帮助我们更好地管理和控制线程的执行。然而，当我们使用`Executor`时，有时候需要了解线程池中的线程占用情况，以便做出相应的调整和优化。本文将介绍如何查看`Executor`线程占用情况，并提供相关代码示例。
## Executor简介
在开始之
原创
2023-10-07 08:47:18
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.Excutor 这个只是一个简单的接口 执行程序的意思public interface Executor { /** * Executes the given command at some time in the future. The command * may execute in a new thread, in a pooled thread, or in
原创
2021-08-24 09:49:52
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.Excutor 这个只是一个简单的接口 执行程序的意思public interface Executor { /** * Executes the given command at some time in the future. The command * may execute in a new thread, in a pooled thread, or in
原创
2022-02-23 16:51:33
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在Java编程中，线程池是一个至关重要的概念，它允许我们管理和复用线程，从而优化系统性能。下面我将从技术难点、面试官关注点以及回答吸引力三个方面，详细谈谈Java中的线程池及其使用场景。技术难点线程池的配置：线程池的配置涉及多个参数，如核心线程数、最大线程数、线程空闲时间、队列容量等。这些参数的设置需要根据实际业务场景和服务器资源进行权衡，如果配置不当，可能会导致资源浪费、响应延迟或线程耗尽等问题
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2024-06-24 13:45:50
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# 如何实现Yarn Container Executor
## 1. 引言
Yarn是Apache Hadoop生态系统中的一个开源资源调度和作业调度框架。它通过将计算资源分配给不同的应用程序来实现集群的资源管理。Yarn Container Executor是Yarn中的一个重要组件，负责在集群中启动和管理应用程序的执行容器。本文将教你如何实现Yarn Container Executor。
原创
2023-09-10 11:35:14
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# 教你实现 Spark Executor Core
作为一名刚入行的开发者，你可能对“Spark Executor Core”这个概念感到陌生。没关系，这篇文章将带你一步步实现它。首先，我们来了解一下 Spark Executor Core 的基本概念。
## 什么是 Spark Executor Core？
在 Apache Spark 中，Executor 是负责执行任务的进程。每个
原创
2024-07-18 03:50:41
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什么是SpringBoot?
Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来为了简化Spring应用的创建、运行、调试、部署等而出现的，使用它可以做到专注于Spring应用的开发，而无需过多关注XML的配置。从本质上来说，Spring Boot就是Spring,它只是做了那些没有它你也会去做的Spring Bean配置。它使用“习惯优于配置”（项目中存在大量的配置，
SparkMLlib学习之线性回归(一)回归的概念1，回归与分类的区别分类模型处理表示类别的离散变量，而回归模型则处理可以取任意实数的目标变量。但是二者基本的原则类似，都是通过确定一个模型，将输入特征映射到预测的输出。回归模型和分类模型都是监督学习的一种形式。2.回归分类线性回归模型：本质上和对应的线性分类模型一样，唯一的区别是线性回归使用的损失函数、相关连接函数和决策函数不同。MLlib提供了标
本文基于spark2.11 1. 前言1.1 基本概念RDD关于RDD已经有很多文章了，可以参考一下理解Spark的核心RDD依赖依赖分为窄依赖和宽依赖，下图描述了两种依赖(图片出自spark窄依赖和宽依赖) 20160913233559680.jpeg
从途中可以看
# 如何计算Spark CPU Executor的使用情况
Apache Spark是一个流行的分布式计算框架，它提供了强大的内存计算能力和快速的数据处理速度。在Spark中，Executor是用来执行任务的计算节点，它负责处理数据并进行计算。了解Executor的CPU使用情况对于优化Spark应用程序的性能非常重要。本文将介绍如何计算Spark CPU Executor的使用情况，并提供一个
原创
2024-05-18 04:14:52
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Kyuubi 简介Kyuubi 是网易有数的大数据开源项目，于2021年6月全票通过进入世界顶级开源基金会 Apache Software Foundation 孵化器。Kyuubi 的命名源自中国神话《山海经》，意为“九尾狐”。狐会喷火，象征Spark；狐有九尾，类比多租户，在Spark上实现多租户是系统设计之初的主要目的。然后取了动漫《火影忍者》中角色九尾的罗马音['kju:bi:]
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2024-09-10 23:20:53
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更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearningSpark生态之Alluxio学习 版本：alluxi
原创
2023-01-04 10:52:41
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目录并行度问题解析解决方法设置前设置后本篇文章记录算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题。并行度之前说过，并行度是自己可以调节，或者说是设置的。1、spark.default.parallelism 2、textFile()，传入第二个参数，指定partition数量（比较少用）在项目代码中，没有设置并行度，实际上，在生产环境中，是最好自己设置一下的。官网有推
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2024-10-19 21:00:11
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刚从LoadRunner转到JMeter，对JMeter的各种概念比较懵。在这里记录下。欢迎大家关注我的个人微信号：测试杂货铺。JMeter的各个功能都是它的组件来完成或实现的，下面来对JMeter的基础组件进行一些简单的入门介绍。 1 TestPlan测试计划 TestPlan是JMeter脚本的根节点，包含了JMeter脚本和场景执行的所有动作。JMeter与L
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2024-02-25 10:31:35
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# 在 Spark 中理解算子在 Executor 中的执行
作为一个大数据处理框架，Apache Spark 提供了强大的计算能力，能够处理大规模的数据集。在了解 Spark 的执行过程时，理解算子在 Executor 中的执行是至关重要的一步。本文将带你了解这一过程，逐步说明其步骤及代码实现。
## Spark 执行流程概述
在 Spark 中，整个执行流程大致分为以下几个步骤：
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原创
2024-09-03 04:37:27
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在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的工具。了解 Spark 的架构，特别是 `driver`、`executor`、`master` 和 `slave` 的关系，对于提高性能和解决问题至关重要。下面我将详细介绍这些组件的工作原理及其如何影响业务，帮助你更深入地理解 Spark 的生态系统。
> 用户反馈：“我们的 Spark 作业经常出现性能瓶颈，有时还会失败。能否提供一
# 如何实现Spark分布式计算Driver和Executor
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现Spark分布式计算中的Driver和Executor。这是一个非常重要的基础知识，对于理解Spark的工作原理和优化代码性能非常有帮助。
## 流程
首先，让我们看一下实现Spark分布式计算Driver和Executor的整个流程。我们可以用一个表格来展示
原创
2024-03-23 04:08:29
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通过上一篇文章的分析我们，我初步了解了它是如何创建sessionFactory的（地址：Mybatis源码分
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2021-07-09 13:06:38
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通过上一篇文章的分析我们，我初步了解了它是如何创建sessionFactory的（地址：Mybatis源码分析之SqlSessionFactory（一）），今天我们分析下...
原创
2021-07-14 17:23:02
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# spark.driver.maxResultSize是所有executor吗？
在Apache Spark中，`spark.driver.maxResultSize`是一个重要的配置参数，它被用于限制驱动程序与执行器之间传输的结果的大小。它控制着驱动程序节点能够接收的最大结果大小，以防止驱动程序由于过大的结果集而耗尽内存。
然而，`spark.driver.maxResultSize`只是
原创
2023-07-15 09:13:08
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