Spark中的task是运行在executor中的一个线程,同一个executor内部的TASK可以共享
时间: 2023-12-06 11:41:44 浏览: 42
同一个executor内部的多个task可以共享executor的资源,例如内存和CPU核心。但是每个task实际上是运行在一个独立的Java虚拟机进程中,因此它们之间是相互独立的。这意味着它们不能直接共享数据,而必须通过共享存储器(如HDFS或Spark的分布式内存系统)来交换数据。另外,每个task也有自己的任务上下文,因此它们之间也是相互独立的。
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 streaming如何设置才能保证task在executor上均匀分布
Spark Streaming 中可以通过以下方法来设置 task 在 executor 上的均匀分布:
1. 设置 executor 数量:通过调整 `spark.executor.instances` 参数来设置 executor 的数量,从而确保 task 在 executor 上得到均匀分配。
2. 设置每个 executor 的 CPU 数量:通过调整 `spark.executor.cores` 参数来设置每个 executor 的 CPU 数量,从而控制 task 在 executor 上的分配。
3. 使用固定的分区数:通过指定固定的分区数来确保 task 在 executor 上的均匀分配。例如,在对 DStream 进行操作时,可以指定固定的分区数,以便在 executor 上得到均匀分配。
4. 使用算法进行负载均衡:通过使用一些负载均衡算法,如轮询、随机等,来确保 task 在 executor 上得到均匀分配。
通过结合使用这些方法,可以确保 Spark Streaming 中 task 在 executor 上得到均匀分配。