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张小明 2026/1/13 10:38:40
it外包 源码,中文seo wordpress 插件,乌海做网站,合肥黄页Spark执行流程中#xff0c;Executor 是分布式计算的核心组件#xff0c;其作用可归纳为以下关键点#xff1a; 1. 任务执行 执行计算任务#xff1a;接收由 Driver 分配的 Task#xff08;如 map、reduce 等算子#xff09;#xff0c;在数据分区上执行具体计算逻辑。…Spark执行流程中Executor是分布式计算的核心组件其作用可归纳为以下关键点1. 任务执行执行计算任务接收由Driver分配的Task如map、reduce等算子在数据分区上执行具体计算逻辑。多线程并行每个 Executor 可同时运行多个Task通过线程池实现提升计算效率。2. 数据存储与管理内存管理缓存数据存储RDD的缓存如persist()或cache()的数据减少重复计算。堆内/堆外内存通过统一内存模型管理内存平衡计算与存储需求如spark.memory.fraction配置。Shuffle 数据在Shuffle阶段暂存中间数据如reduceByKey的中间结果供下游任务读取。3. 资源分配资源隔离在集群管理器如YARN、Kubernetes分配的资源CPU、内存内运行避免资源冲突。动态分配支持运行时动态调整 Executor 数量通过spark.dynamicAllocation.enabled配置。4. 与 Driver 通信心跳机制定期向Driver发送心跳信号汇报任务状态及资源使用情况。结果返回将任务计算结果返回给Driver如collect()操作。5. 容错机制数据重算若任务失败Driver可重新调度该任务到其他 Executor利用RDD的血缘Lineage恢复数据。黑名单机制对频繁失败的 Executor 标记为黑名单避免重复分配任务。Executor 生命周期启动由集群管理器在 Worker 节点上启动。运行接收任务并执行直至所有任务完成或超时。销毁任务结束后由集群管理器回收资源。示例查看 Executor 信息from pyspark import SparkContext sc SparkContext(local, Executor Demo) # 获取当前活跃的 Executor 列表 executors sc._jsc.sc().getExecutorMemoryStatus().keySet() print(f活跃 Executor: {list(executors)})总结Executor 是 Spark 分布式计算的执行引擎负责任务运行、数据存储、资源管理与容错其高效协作是 Spark 高性能的关键。
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