Driver Program, Job和Stage是Spark中的几个基本概念。Spark官方文档中对于这几个概念的解释比较简单,对于初学者很难正确理解他们的涵义。 官方解释如下(http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html ...
Spark 将任务以 shuffle 依赖 宽依赖 为边界打散,划分多个 Stage. 最后的结果阶段叫做 ResultStage, 其它阶段叫 ShuffleMapStage. .从后往前推理,遇到宽依赖就断开,遇到窄依赖就把当前RDD加入到该Stage .每个Stage里面Task的数量是由该Stage中最后一个RDD的Partition的数量所决定的。 .最后一个Stage里面的任务类型是R ...
2019-08-15 20:48 1 481 推荐指数:
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1. spark 如何执行程序? 首先看下spark 的部署图: 节点类型有: 1. master 节点: 常驻master进程,负责管理全部worker节点。 2. worker 节点: 常驻worker进程,负责管理executor 并与master节点通信 ...
1.1 例子,美国 1880 - 2014 年新生婴儿数据统计 目标:用美国 1880 - 2014 年新生婴儿的数据来做做简单的统计 数据源: https://catalog.da ...
1、Application application(应用)其实就是用spark-submit提交的程序。一个application通常包含三部分:从数据源(比方说HDFS)取数据形成RDD,通过RDD的transformation和action进行计算,将结果输出到console或者外部存储 ...
Spark任务调度机制论述 在生产环境下,Spark集群的部署方式一般为YARN-Cluster模式。 Driver线程主要是初始化SparkContext对象,准备运行所需的上下文,然后一方面保持与ApplicationMaster的RPC连接,通过ApplicationMaster申请 ...
Spark Job-Stage-Task实例理解 基于一个word count的简单例子理解Job、Stage、Task的关系,以及各自产生的方式和对并行、分区等的联系; 相关概念 Job:Job是由Action触发的,因此一个Job包含一个Action和N个Transform操作 ...
看了spark的原始论文和相关资料,对spark中的一些经常用到的术语做了一些梳理,记录下。 1,Application application(应用)其实就是用spark-submit提交的程序。比方说spark examples中的计算pi的SparkPi。一个application通常 ...
Allocation 在CACHE中发现一个位置,并把新的cache数据存到这个位置的过程。这个处理过程可能包括evicting(驱逐)cache中已存在的数据,从而为新的数据腾出 ...