[发明专利]一种任务处理的方法、装置及存储介质在审
申请号: | 202010187951.X | 申请日: | 2020-03-17 |
公开(公告)号: | CN113407331A | 公开(公告)日: | 2021-09-17 |
发明(设计)人: | 李军;许晋晗;邓文通;吴超楠;刘梵;胡聪 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F9/50 | 分类号: | G06F9/50;G06F9/54 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 李娟 |
地址: | 518044 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 任务 处理 方法 装置 存储 介质 | ||
本申请实施例提供一种任务处理的方法、装置及存储介质,用以降低任务处理的时延。在本申请中,驱动节点根据Yarn调度器的启动指示执行预启动,其中,驱动节点是Yarn调度器根据客户端发送的虚拟任务请求从Spark集群中选择的;驱动节点从可执行任务的消息队列中获取目标任务,并执行获取的目标任务,其中消息队列中的可执行任务是客户端发送的;驱动节点将目标任务的执行结果发送到消息队列中,以使客户端从消息队列中获取目标任务的执行结果。驱动节点是Yarn调度器根据客户端发送的虚拟任务请求预先从Spark集群中选取的,因此在有目标任务时,驱动节点直接执行,节省Yarn调度器选择驱动节点的时间,降低任务处理的时延。
技术领域
本发明涉及大数据技术领域,尤其涉及一种任务处理的方法、装置及存储介质。
背景技术
当客户端有实际任务需求时,客户端启动实际任务,并向Yarn调度器发送执行实际任务的请求。Yarn调度器接收到实际任务请求后,从Yarn调度器管理的Spark集群中选择空闲的计算节点,由空闲的计算节点执行实际任务;若此时没有空闲的计算节点,则实际任务需要等待,直至有空闲的计算节点,才可执行该实际任务。导致实际任务处理不及时,增加实际任务的处理时间。
发明内容
本申请提供一种任务处理的方法、装置及存储介质,用以降低任务处理的时延。
第一方面,本申请实施例提供一种任务处理的方法,应用于包含有Spark on Yarn架构的服务器中,该方法包括:
驱动节点根据Yarn调度器的启动指示执行预启动,其中,驱动节点是Yarn调度器根据客户端发送的虚拟任务请求从Spark集群中选择的;
驱动节点从可执行任务的消息队列中获取目标任务,并执行获取的目标任务,其中消息队列中的可执行任务是客户端发送的;
驱动节点将目标任务的执行结果发送到消息队列中,以使客户端从消息队列中获取目标任务的执行结果。
第二方面,本申请实施例提供一种任务处理的方法,应用于客户端中,该方法包括:
客户端将可执行任务作为目标任务发送到消息队列中,以使驱动节点从消息队列中获取目标任务;
客户端检测消息队列,接收驱动节点反馈的目标任务的执行结果。
第三方面,本申请实施例提供一种任务处理的装置,该装置包括:预启动单元、执行单元及第一发送单元;其中:
预启动单元,用于根据Yarn调度器的启动指示执行预启动,其中,驱动节点是Yarn调度器根据客户端发送的虚拟任务请求从Spark集群中选择的;
执行单元,用于从可执行任务的消息队列中获取目标任务,并执行获取的目标任务,其中消息队列中的可执行任务是客户端发送的;
第一发送单元,用于将目标任务的执行结果发送到消息队列中,以使客户端从消息队列中获取目标任务的执行结果。
在一种可能的实现方式中,执行单元还用于:实时检测可执行任务的消息队列;当可执行任务的消息队列中有可执行任务时,获取可执行任务作为目标任务。
在一种可能的实现方式中,执行单元还用于:对目标任务进行分析;当目标任务的数据类型为RDD(Resilient Distributed Dataset,分布式数据集)数据类型,将目标任务分发给执行节点,使驱动节点和执行节点共同执行目标任务;
其中,执行节点是在确定目标任务的数据类型为RDD数据类型后,向Yarn调度器发送资源请求获得的。
第四方面,本申请实施例提供一种任务处理的装置,该装置包括:第二发送单元及接收单元,其中:
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