Spark作业调度 对RDD的操作分为transformation和action两类，真正的作业提交运行发生在action之后，调用action之后会将对原始输入数据的所有transformation操作封装成作业并向集群提交运行。这个过程大致可以如下描述 ...

Spark Job调度 1、概览 Spark有几种用于在计算之间调度资源的工具。首先，回想一下，如集群模式概述中所述，每个Spark应用程序（SparkContext的实例）都运行一组独立的executor进程。Spark运行的集群管理器提供了跨应用程序的调度工具。其次， 在每个Spark ...

本文翻译之cloudera的博客，本系列有两篇，第二篇看心情了 概论 当我们理解了 transformation,action和rdd后，我们就可以写一些基础的spark的应用了，但是如果需要对应用进行调优就需要了解spark的底层执行模型，理解job,stage,task等概念 ...

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 ...

生产环境的 Spark Job 都是跑在集群上的，毕竟 Spark 为大数据而生，海量的数据处理必须依靠集群。但是在开发Spark的的时候，不可避免我们要在本地进行一些开发和测试工作，所以如何在本地用好Spark也十分重要，下面给大家分享一些经验。 首先你需要在本机上安装好了Java ...

　　由于streaming流程序一旦运行起来，基本上是无休止的状态，除非是特殊情况，否则是不会停的。因为每时每刻都有可能在处理数据，如果要停止也需要确认当前正在处理的数据执行完毕，并且不能再接受新的数 ...

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4129481.html 一、问题 使用spark join两张表（5000w*500w）总是出错，报的异常显示是在shuffle阶段。 14/11/27 12:05:49 ERROR ...

注意：此文的stage划分有错，stage的划分是以shuffle操作作为边界的，可以参考《spark大数据处理技术》第四章page rank例子！ 参考：http://litaotao.github.io/deep-into-spark-exection-model 我们用一个 ...