Spark Executor

为 SparkContext 分配 Executor 时，需要考虑内存和 CPU 资源。内存分配应避免过度分配，导致内存溢出或数据溢出。CPU 分配应根据实际计算需求调整，可根据 CPU 使用率进行观察。

当前使用的是hadoop版本3.2.1，自带的Container-executor在配置yarn-kerberos时存在问题，并且在配置cgroup时，需要将container-executor.cfg的上级目录所有者改为root，这给使用带来了一些不便。因此，我们提供了重新编译好的Container-executor文件，使用默认加载配置文件路径/etc/hadoop/container-executor.cfg。具体使用方法包括：1. 替换/$HADOOP_HOME/bin/下的container-executor文件；2. 创建/etc/hadoop目录，并将container-exec

Azkaban 是实用的大数据工作流管理系统，尤其在任务调度和执行方面表现突出。这个编译好的azkaban web 和 exec.zip文件，简化了部署过程，不用再自己编译，直接下载就能用。它包含了Web Server和Executor两个核心部分。Web Server是用户交互的部分，可以让你上传项目、设计工作流、设置定时任务，还能实时查看执行状态。Executor则负责接收指令，实际执行任务。通过这个压缩包，你只需要按照步骤解压、配置、启动，就可以快速开始工作流调度了。Web Server的操作挺直观，工作流定义是用 XML 格式来写的，简单易懂。而且它支持任务依赖、调度和权限控制，功能也

黑色 UI 风格的Azkaban安装包，集成了web 服务和executor 模块，用来跑Hadoop 任务蛮方便的。支持任务依赖配置，页面操作直观，适合新手快速上手。嗯，2.5 版本虽然不算新，但稳定性还不错，踩过的坑也比较少。你要是平时写MapReduce或者搞ETL 流程，用它来做调度挺省心的。不用像 Airflow 那么重，也不需要搞复杂的配置。上传 zip 包、建个 Flow，一顿点击就能跑起来。安装的话也不复杂，我打包好的是 web+executor 的整合版，解压完改下azkaban.properties就能用，连上数据库后启动就能访问 UI 了。嗯，响应也快，页面上看日志也挺方

深入掌握 Spark 和 Spark Streaming 技术 课程资料囊括代码示例和环境配置指导。 授课内容基于经典案例，助您构建扎实的理论基础与实战经验。 欢迎共同探讨学习心得，交流技术问题。

Spark 的零基础思维导图，整理得蛮清楚的，主线就是spark-core、spark-streaming 和 spark-sql，框架清晰，一眼就知道从哪儿下手。适合刚上手 Spark 的同学，像拿来复习也挺方便。 spark-core的部分，基本覆盖了 RDD 的操作方式、分区、累加器啥的，点到为止但挺有用，配合SparkCore 分区与累加器详解看更透彻。 流就看spark-streaming，对流式应用的开发思路有点，像什么 DStream、窗口操作、实时数据统计这些都带到了。嗯，建议搭配SparkStreaming 应用开发指南，能直接跟着做几个小 demo。 spark-sql那块

Spark 程序适用于对静态的历史数据进行一次性处理，它利用单个 Spark 应用实例完成计算。 Spark Streaming 则用于处理连续不断的实时数据流，它将数据流分割成多个批次，并利用一组 Spark 应用实例进行并行处理。

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