1.Spark源码分析——yarn-cluster模式下Application提交源码实现
2.yarn源码分析(二)创建Application
3.python的源码应用领域有哪些
Spark源码分析——yarn-cluster模式下Application提交源码实现
Spark源码深入解析:yarn-cluster模式下Application提交的详细流程 Spark客户端在yarn-cluster模式下的核心入口是org.apache.spark.deploy.yarn.Client,这个客户端主要职责是剖析向ResourceManager提交并监控Application的运行。以下是源码对submit源码的深入剖析: 1. 客户端入口与主要方法: Client的main方法首先创建Client实例并执行run()方法,run()方法是剖析核心操作。 2. submitApplication()核心实现: run()方法中的源码关键步骤是submitApplication(),它包含了以下内容:初始化Yarn客户端,剖析wince源码下载通过org.apache.hadoop.yarn.client.api.YarnClient实现,源码向RM申请新应用,剖析生成YarnClientApplication。源码
检查用户提交的剖析资源(如executorMemory、driverMemory)是源码否合法,确保不超过单个container的剖析最大资源。
创建ContainerLaunchContext,源码包括上传依赖资源到HDFS,剖析设置Java执行命令(包含ApplicationMaster入口类)和环境变量。源码
设置application的详细信息,如名称、ios源码虚拟化队列、资源需求等,然后提交至RM启动ApplicationMaster进程。
3. 资源验证与container创建: 验证用户设置的资源是否满足container限制,并创建执行环境,包括打包依赖文件到HDFS,构建启动ApplicationMaster的Java命令。 4. 监控与报告: 客户端通过monitorApplication()持续监控应用状态并报告给用户,如:Application report for $appId (state: $state)。 总结来说,yarn-cluster模式下,Client执行的步骤包括:创建Client实例,连接ResourceManager。
提交申请,获取applicationId和最大资源。
检查并确保资源请求合法。开源中国后端源码
构建ContainerLaunchContext,准备application的运行环境。
设置并提交application信息,启动ApplicationMaster。
持续监控并报告application状态。
这个过程完成后,ApplicationMaster的运行和Driver的控制将作为后续分析的重点。yarn源码分析(二)创建Application
深入剖析YARN源码中的Application创建机制,核心在于通过client向ResourceManager发起请求。这一过程中,Hadoop RPC协议作为桥梁,确保了客户端与ResourceManager间通信的高效与可靠。客户端通过调用接口ApplicationClientProtocol来执行操作。以`yarnClient.createApplication()`与`yarnClient.submitApplication(appContext)`为例,揭示了创建Application的主要流程。
关注点集中于两个关键步骤:初始化Application及提交Application至ResourceManager。致一棋牌源码初始化通过`createApplication()`完成,此过程在`YarnClientImpl`类中实现。此方法内部调用`getNewApplication()`以获取ApplicationID,作为后续操作的基础。
获取ApplicationID是创建过程的基石,而其实现细节则深藏于`RMClientService`中。在理解这一部分时,我们需关注`RMClientService`对于长期对象的服务化处理,以及在`YarnClientImpl`中对`submitApplication`调用的具体实现。
当ApplicationID获得后,便正式步入提交阶段。通过`submitApplication()`,客户端与ResourceManager间建立联系,资源分配与应用状态监控得以实现。此过程中的关键在于`rmClient.submitApplication`方法的调用,之后通过轮询`ApplicationReport`来监控提交状态,ATV荡寇志源码确保应用成功部署。
深入探究`submitApplication`方法的内部逻辑,我们会发现它在`RMClientService`中调用`rmAppManager.submitApplication`,接着通过事件调度器对新建的Application进行处理。这一处理阶段主要负责保存应用信息,同时引入了YARN中的状态机与事件模型概念,将在后续文章中进行详尽解析。
python的应用领域有哪些
Python是一门简单、易学并且很有前途的编程语言,很多人都对Python感兴趣,但是当学完Python基础用法之后,又会产生迷茫,尤其是自学的人员,不知道接下来的Python学习方向,以及学完之后能干些什么?以下是Python十大应用领域!
1. WEB开发
Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库,可以实现web开发,搭建web框架,目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习,从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
2. 网络编程
网络编程是Python学习的另一方向,网络编程在生活和开发中无处不在,哪里有通讯就有网络,它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然,所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
3. 爬虫开发
在爬虫领域,Python几乎是霸主地位,将网络一切数据作为资源,通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等,并针对Scrapy框架源码进行深入剖析,从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
4. 云计算开发
Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言,目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的,如果想要深入学习并进行二次开发,就需要具备Python的技能。
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python,为Python积累了丰富的科学运算库,当AI时代来临后,Python从众多编程语言中脱颖而出,各种人工智能算法都基于Python编写,尤其PyTorch之后,Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。
6. 自动化运维
Python是一门综合性的语言,能满足绝大部分自动化运维需求,前端和后端都可以做,从事该领域,应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。
7. 金融分析
金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习,学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等,以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。
8. 科学运算
Python是一门很适合做科学计算的编程语言,年开始,NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算,随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发,使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
9. 游戏开发
在网络游戏开发中,Python也有很多应用,相比于Lua or C++,Python比Lua有更高阶的抽象能力,可以用更少的代码描述游戏业务逻辑,Python非常适合编写1万行以上的项目,而且能够很好的把网游项目的规模控制在万行代码以内。
. 桌面软件
Python在图形界面开发上很强大,可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!