Spark UI里面executor的Task time包含调度延迟吗
时间: 2023-02-26 17:05:45 浏览: 75
是的,Spark UI 中的 executor 的 Task time 包含了调度延迟。 Task time 是指从 task 开始执行到执行完成的时间,其中包括调度延迟和实际执行的时间。调度延迟是指 task 被调度到 executor 上执行之前的等待时间,它是由资源限制和 Spark 任务调度策略等因素导致的。因此,在 Spark UI 中,Task time 包含了调度延迟。
相关问题
sparkstreaming task是在executor上均匀分布的吗
不一定。在 Spark Streaming 中,任务的分配取决于多种因素,例如资源的可用性和任务的大小等。默认情况下,Spark Streaming 会尽量保证任务的均匀分配,但是如果某些 Executor 上的资源不够,或者某些任务比其他任务大得多,那么 Spark Streaming 可能会不均匀地分配任务。因此,如果需要确保任务的均匀分配,需要对 Spark Streaming 进行特定的设置。
spark driver和executor
Spark Driver和Executor是Spark中的两个重要组件。
Spark Driver是Spark应用程序的主要组件,它负责协调和管理整个应用程序的执行过程。它负责将应用程序分解成任务,并将这些任务分配给不同的Executor进行执行。Spark Driver还负责维护应用程序的状态,包括任务的进度、数据的分布和执行结果等。
Spark Executor是Spark应用程序的工作节点,它负责执行Spark任务。每个Executor都是一个独立的进程,它可以在集群中的任何节点上运行。Executor负责从Driver接收任务,并将任务分解成更小的任务单元,然后将这些任务单元分配给线程池进行执行。Executor还负责将执行结果返回给Driver。
总之,Spark Driver和Executor是Spark应用程序的两个核心组件,它们共同协作完成Spark应用程序的执行过程。