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S。 分解來(lái)看,Spark分成控制端(Driver)和執(zhí)行端(Executor)。控制端負(fù)責(zé)任務(wù)調(diào)度,執(zhí)行端負(fù)責(zé)任務(wù)執(zhí)行。 Spark和YARN的配合關(guān)系 Spark的計(jì)算調(diào)度方式,可以通過(guò)YARN的模式實(shí)現(xiàn)。Spark共享YARN集群提供豐富的計(jì)算資源,將任務(wù)分布式的運(yùn)行起來(lái)。Spark來(lái)自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 任務(wù) 任務(wù) 時(shí)間:2020-12-15 11:23:04 任務(wù)是一個(gè)多意詞,在 MapReduce服務(wù) MRSz中,任務(wù)是指在承載業(yè)務(wù)邏輯的運(yùn)算單元,也是可執(zhí)行的最小工作單位。 華為云推薦: MapReduce服務(wù):https://support.huaweicloud來(lái)自:百科
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Spark SQL作業(yè)的特點(diǎn)與功能 Spark SQL作業(yè)的特點(diǎn)與功能 數(shù)據(jù)湖探索 DLI是完全兼容Apache Spark,也支持標(biāo)準(zhǔn)的Spark SQL作業(yè), DLI 在開(kāi)源Spark基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的性能優(yōu)化與服務(wù)化改造,不僅兼容Apache Spark生態(tài)和接口,性能較開(kāi)源提升了2來(lái)自:專題
華為云計(jì)算 云知識(shí) 定時(shí)任務(wù) 定時(shí)任務(wù) 時(shí)間:2020-12-10 20:07:23 定時(shí)任務(wù)是按照指定時(shí)間周期運(yùn)行的短任務(wù)。使用場(chǎng)景為在某個(gè)固定時(shí)間點(diǎn),為所有運(yùn)行中的節(jié)點(diǎn)做時(shí)間同步。 定時(shí)任務(wù)是基于時(shí)間控制的短時(shí)任務(wù)(Job),類似于Linux系統(tǒng)的crontab文件中的一行,在指定的時(shí)間周期運(yùn)行指定的短時(shí)任務(wù)。來(lái)自:百科
云知識(shí) 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 時(shí)間:2020-08-19 09:58:46 昇騰AI軟件棧任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線模型執(zhí)行過(guò)程中,任務(wù)調(diào)度器接收來(lái)自離線模型執(zhí)行器的具體執(zhí)行任務(wù),這些任務(wù)之間存在依賴關(guān)系,需要先解除依賴關(guān)系,再進(jìn)行任務(wù)調(diào)度等步驟,最后根據(jù)具體的任務(wù)類型分發(fā)給AI來(lái)自:百科
、地理函數(shù)、CEP函數(shù)等,用SQL表達(dá)業(yè)務(wù)邏輯,簡(jiǎn)便快捷實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)。 Spark作業(yè)提供全托管式Spark計(jì)算特性:用戶可通過(guò)交互式會(huì)話(session)和批處理(batch)方式提交計(jì)算任務(wù),在全托管Spark隊(duì)列上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)湖 探索 DLI 數(shù)據(jù)湖探索(Data Lake來(lái)自:百科
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