Spark Stage 的划分
Spark作業調度 對RDD的操作分為transformation和action兩類，真正的作業提交運行發生在action之后，調用action之后會將對原始輸入數據的所有transformation操作封裝成作業並向集群提交運行。這個過程大致可以如下描述 ...
原文：用實例說明Spark stage划分原理
注意：此文的stage划分有錯，stage的划分是以shuffle操作作為邊界的，可以參考 spark大數據處理技術 第四章page rank例子 參考：http: litaotao.github.io deep into spark exection model 我們用一個例子來說明，結合例子和運行截圖來理解。 . 例子，美國 年新生嬰兒數據統計 目標：用美國 年新生嬰兒的數據來做做簡單的統計 ...
2016-11-07 16:37 1 14933 推薦指數：
相關推薦
【Spark篇】--Spark中的寬窄依賴和Stage的划分
一、前述 RDD之間有一系列的依賴關系，依賴關系又分為窄依賴和寬依賴。 Spark中的Stage其實就是一組並行的任務，任務是一個個的task 。 二、具體細節 窄依賴 父RDD和子RDD partition之間的關系是一對一的。或者父RDD一個partition只對 ...
Spark Job-Stage-Task實例理解
Spark Job-Stage-Task實例理解 基於一個word count的簡單例子理解Job、Stage、Task的關系，以及各自產生的方式和對並行、分區等的聯系； 相關概念 Job：Job是由Action觸發的，因此一個Job包含一個Action和N個Transform操作 ...
spark 源碼分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分
上篇文章 spark 源碼分析之十八 -- Spark存儲體系剖析 重點剖析了 Spark的存儲體系。從本篇文章開始，剖析Spark作業的調度和計算體系。 在說DAG之前，先簡單說一下RDD。 對RDD的整體概括 文檔說明如下： RDD全稱Resilient Distributed ...
spark（17）DAG有向無環圖、stage划分、spark任務調度及運行架構
DAG有向無環圖生成 DAG是什么 DAG(Directed Acyclic Graph) 叫做有向無環圖（有方向,無閉環,代表着數據的流向），原始的RDD通過一系列的轉換就形成了DAG。 下圖是基於單詞統計邏輯得到的DAG有向無環圖 DAG划分stage（★★★★★) stage ...
[Spark內核] 第34課：Stage划分和Task最佳位置算法源碼徹底解密
本課主題 Job Stage 划分算法解密 Task 最佳位置算法實現解密 引言 作業調度的划分算法以及 Task 的最佳位置的算法，因為 Stage 的划分是DAGScheduler 工作的核心，這也是關系到整個作業有集群中該怎么運行；其次就是數據本地性，Spark ...
spark shuffle內在原理說明
在MapReduce框架中，shuffle是連接Map和Reduce之間的橋梁，Map的輸出要用到Reduce中必須經過shuffle這個環節，shuffle的性能高低直接影響了整個程序的性能和吞吐量。Spark作為MapReduce框架的一種實現，自然也實現了shuffle的邏輯 ...
021 RDD的依賴關系，以及造成的stage的划分
一：RDD的依賴關系 1.在代碼中觀察 val data = Array(1, 2, 3, 4, 5) val distData = sc.parallelize(data) val re ...