executor

基于JDBC的。 public class JDBCDemo { public static void main(String[] args) throws SQLException { // System.out.println(get(1)); System.out.println(insert(new Test(null, 66, "jdbc insert"))); } public static int insert(Test test) throws SQLException { Connection connection = null; PreparedStatement preparedStatement = null; try { Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/gp?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&useJDBCCompliantTimezoneShift=true&useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=UTC", "root", "123456");

执行任务 ./spark-submit \ --class cn.com.dtmobile.spark.DebugTest \ --master yarn \ --deploy-mode client \ --num-executors 3 \ --executor-cores 2 \ --executor-memory 1G \ /home/etluser/kong/debugTest/pucchSinr.jar ${SPARK_HOME}/bin/spark-submit脚本 if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then source "$(dirname "$0")"/find-spark-home fi # disable randomized hash for string in Python 3.3+ export PYTHONHASHSEED=0 exec "${SPARK_HOME}"/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkSubmit "$@" $@表示所有接收的参数： $@= --class cn.com.dtmobile.spark.DebugTest --master yarn --deploy-mode client --num-executors 3 --executor-cores

Spark(一): 基本架构及原理 Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势： Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求 官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍 目标： 架构及生态 spark 与 hadoop 运行流程及特点 常用术语 standalone模式 yarn集群 RDD运行流程 架构及生态： 通常当需要处理的数据量超过了单机尺度(比如我们的计算机有4GB的内存，而我们需要处理100GB以上的数据)这时我们可以选择spark集群进行计算，有时我们可能需要处理的数据量并不大，但是计算很复杂，需要大量的时间，这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源，并行化地计算，其架构示意图如下： Spark Core：包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的 Spark

第一步：创建一个sqlSessionFactory 第二步：创建sqlSession 第三步：执行具体的sql请求 总结 核心部件： SqlSession Executor StatementHandler ParameterHandler ResultSetHandler TypeHandler MappedStatement Configuration 在分析工作原理之前，首先看一下我的mybatis全局配置文件 PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd"> <configuration> <environments default="development"> <environment id="development"> <transactionManager type="JDBC" /> <dataSource type="POOLED"> <property name="driver" value="com.mysql.jdbc.Driver" /> <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/test?characterEncoding=utf-8" />

I'm implementing a parellel quicksort as programming practice, and after I finished, I read the Java tutorial page on Executors, which sound like they could make my code even faster. Unfortunately, I was relying on join()'s to make sure that the program doesn't continue until everything is sorted. Right now I'm using: public static void quicksort(double[] a, int left, int right) { if (right <= left) return; int i = partition(a, left, right); // threads is an AtomicInteger I'm using to make sure I don't // spawn a billion threads. if(threads.get() < 5){ // ThreadSort's run method just calls

I'm trying to understand the point in specifying separate core and maximum pool sizes for Java 5's ThreadPoolExecutor. My understanding is that the number of threads is only increased once the queue is full, which seems a bit late (at least with larger queues). Isn't it that I'm either happy to allocate a larger number of threads to the tasks, in which case I might just increase the core pool size; or I am not really willing to do so, in which case I should rather have a larger queue? What is a scenario where separate core and maximum pool sizes are useful? sbridges There is a discussion of

微信搜索 lxw1234bigdata | 邀请体验： 数阅–数据管理、OLAP分析与可视化平台 | 赞助作者： 赞助作者 Spark动态资源分配-Dynamic Resource Allocation Spark lxw1234@qq.com 4年前 (2015-12-31) 30544℃ 6评论 关键字：spark、资源分配、dynamic resource allocation Spark中，所谓资源单位一般指的是executors，和Yarn中的Containers一样，在Spark On Yarn模式下，通常使用–num-executors来指定Application使用的executors数量，而–executor-memory和–executor-cores分别用来指定每个executor所使用的内存和虚拟CPU核数。相信很多朋友至今在提交Spark应用程序时候都使用该方式来指定资源。 假设有这样的场景，如果使用Hive，多个用户同时使用hive-cli做数据开发和分析，只有当用户提交执行了Hive SQL时候，才会向YARN申请资源，执行任务，如果不提交执行，无非就是停留在Hive-cli命令行，也就是个JVM而已，并不会浪费YARN的资源。现在想用Spark-SQL代替Hive来做数据开发和分析，也是多用户同时使用，如果按照之前的方式，以yarn

以下是整理的Spark中的一些配置参数，官方文档请参考 Spark Configuration 。 Spark提供三个位置用来配置系统： Spark属性：控制大部分的应用程序参数，可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量：可以通过每个节点的 conf/spark-env.sh 脚本设置。例如IP地址、端口等信息 日志配置：可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置，并且为每个应用程序分别配置它。这些属性可以直接在 SparkConf 上配置，然后传递给 SparkContext 。 SparkConf 允许你配置一些通用的属性（如master URL、应用程序名称等等）以及通过 set() 方法设置的任意键值对。例如，我们可以用如下方式创建一个拥有两个线程的应用程序。 val conf = new SparkConf() .setMaster("local[2]") .setAppName("CountingSheep") .set("spark.executor.memory", "1g") val sc = new SparkContext(conf) 动态加载Spark属性 在一些情况下，你可能想在 SparkConf 中避免硬编码确定的配置。例如

笔者《Qftm》原文发布《合天》： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTYxNjQxOA==&mid=2652852661&idx=1&sn=1dd018a6694b79e18087e31ac44d44fa&chksm=bd592d788a2ea46eae02350200b61e29bb944c5c444bd5c1282d58a3d43557104deb31c1d214&mpshare=1&scene=23&srcid=&sharer_sharetime=1574268683033&sharer_shareid=8f1d1cefeab55e526c6752e59ae2efde#rd 关于《PhpStudy BackDoor》风波已经过去有一段时间了，由于，前段时间一直忙于其它事情QAQ，今天有时间对该事件重新回溯&深度分析。 *严正声明：本文仅限于技术讨论与分享，严禁用于非法途径 背景分析 2019年9月20日，杭州市公安局举行新闻通报会，通报今年以来组织开展打击涉网违法犯罪暨“净网2019”专项行动战果，通报内容中提到国内著名的PHP调试环境程序集成包Phpstudy软件遭受到以马某为首的国内黑客团伙攻击并被植入后门。 Phpstudy集成环境包在国内的使用用户逾百万，据悉，此次后门攻击事件可追溯到2016年