大数据计算框架Spark之任务调度

发布时间：2019-04-09 01:14:05 所属栏目：教程来源：甜橙很酸

导读：副标题#e# Spark有几种资源调度设施。每个Spark Application(SparkContext实例)独立地运行在一组executor进程内。cluster manager为应用间的调度提供设施。在每个Spark应用内，如果将多个job(多个spark action)提交给不同的线程，那么他们会并行运行。 1 Ap

每个池一个,在XML文件中没有配置的池使用默认配置(调度模式 FIFO, weight 1, minShare 0)，例如：

<?xml version="1.0"?><allocations>  
<pool name="production">  
<schedulingMode>FAIR</schedulingMode>  
<weight>1</weight>  
<minShare>2</minShare>  
</pool> 
 
<pool name="test">  
<schedulingMode>FIFO</schedulingMode>  
<weight>2</weight>  
<minShare>3</minShare>  
</pool></allocations>

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