在Spark中一个appliation可能包含多个job，每个job都是由SparkContext#runJob(。。。)触发的，一个Job下包含1个或多个Stage，Job的最后一个stage为ResultStage，其余的stage都为ShuffleMapStage。ResultStage会生 ...

共享变量 通常情况下，当向Spark操作(如map,reduce)传递一个函数时，它会在一个远程集群节点上执行，它会使用函数中所有变量的副本。这些变量被复制到所有的机器上，远程机器上并没有被更新的变量会向驱动程序回传。在任务之间使用通用的，支持读写的共享变量是低效的。尽管如此，Spark提供 ...

目录 前言 累加器 广播变量 更新广播变量(rebroadcast) 总结 参考文献 前言 Spark踩坑记——初试 Spark踩坑记——数据库（Hbase+Mysql） Spark踩坑记——Spark ...

收录待用，修改转载已取得腾讯云授权 前言 前面总结的几篇spark踩坑博文中，我总结了自己在使用spark过程当中踩过的一些坑和经验。我们知道Spark是多机器集群部署的，分为Driver/Master/Worker，Master负责资源调度，Worker是不同的运算节点，由Master ...

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一、Spark中的缓存机制： 　　避免spark每次都重算RDD以及它的所有依赖，cache()、persist()、 checkpoint()。 1、cache()：会被重复使用，但是不能太大的RDD，将其cache（）到内存当中，catch（）属于 memory only 。cache ...

一．Spark2.0的新特性Spark让我们引以为豪的一点就是所创建的API简单、直观、便于使用，Spark 2.0延续了这一传统，并在两个方面凸显了优势：　　1、标准的SQL支持；　　2、数据框（DataFrame）/Dataset （数据集）API的统一。　　在SQL方面，我们已经对Spark ...

准备 1、hadoop已部署（若没有可以参考：Centos7安装Hadoop2.7），集群情况如下（IP地址与之前文章有变动）： hostname IP地址 ...