executor
-
Redis 中spark参数executor-cores引起的异常解决办法
针对Redis中Spark出现executor-cores参数异常问题，需采取相应解决措施。
-
如何进行Worker中Executor启动过程源码分析
答：线程池可以减少线程创建和销毁的开销，提高系统性能，线程池可以限制最大并发线程数，避免过多的线程导致系统资源耗尽，问题2：如何向线程池提交任务？答：可以在任务的回调函数中使用try-except语句捕获异常，如果捕获到异常，可以使用线程池的`shutdown()`方法关闭线程池，并重新提交任务，问题4：如何获取线程池中的任务结果？
-
Worker、Executor、Task的关系是什么「work和task」
A：任务队列是一种用于存储待执行任务的数据结构，当一个任务被提交给Executor时，Executor会将任务放入任务队列中，Executor会根据一定的策略从任务队列中取出任务，并将其分配给一个或多个Worker执行，任务队列可以是一个内存队列，也可以是一个持久化队列，如RabbitMQ、Kafka等，4. Q：什么是任务的提交者？
