1. 什么是Task?在前面的章节里描述过几个角色，Driver(Client),Master,Worker(Executor)，Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度，显然这些都不是Task.Spark上的几个关系可以这样理解：Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建
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2024-01-16 05:31:38
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spark rdd分区与任务关系 rdd是弹性分布式数据集，分区是对rdd数据的划分。分区之后，job并行度增大。一个分区对应一个任务。 什么是任务，任务是job的执行逻辑单元。task会在excutor中执行。 &nb
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2023-11-10 22:42:32
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spark很让人迷惑的问题就是分区了。 1.spark可以分成两代，第一代是rdd，主要是用来分析日志文件比较多，rdd里面就涉及到了分区的概念，spark是怎么去执行一个程序的。到了第二代，sparksql，已经没有需要个人自己去分区了，更多是操纵表，写sql。2.spark分区原则： (1)rdd分区的原则是尽量利用集群中的cpu数量，比如一个wordcount任务，一开始根据整个集群中cpu
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2023-08-10 22:28:34
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使用textFile()方法的时候，我们往往会在方法里面传入参数，用于指定分区数。那么我们传入几，就会创建几个分区么？ 一开始我就是这么认为的，但是，通过阅读源码之后，才发现并不是这样的。那个参数名是minPartitions，也就是说最小的分区数，并不是指创建几个分区数。 在阅读这方面的源码的时候，我一开始认为使用t
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2023-09-03 09:59:06
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在大数据处理与计算领域，Apache Spark 作为一种强大的数据分析工具，广泛应用于数据分布、并行计算等任务中。然而，Spark 的分区与任务（task）管理过程常常是性能优化中的关键问题。本文将围绕这一主题，结合协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测及多协议对比，深入探讨如何有效管理 Spark 的分区与任务，以提升计算效率。
## 协议背景
在对 Spark 分区与任务的理解
作者：文卡特·安卡姆（Venkat Ankam）3.2 学习Spark的核心概念在本节，我们要了解 Spark 的核心概念。Spark 提供的主要抽象是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD）。因此，我们要了解 RDD 是什么，以及提供内存级性能和容错的 RDD 中包含的运算。但是，首先我们要学习使用 Spark 的方法。3.2.1 使用 Spark
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2024-08-02 11:13:35
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在Apache Spark中，`distribute by rand`用于随机分发数据。这一特性与分区策略密切相关，因为它可以生成不均匀的数据分布。为了深入理解“spark distribute by rand和分区的关系”，我将详细阐述如何制订备份策略、恢复流程、应对灾难场景，工具链的集成，以及日志分析和最佳实践。
## 备份策略
为了确保数据安全，我们必须考虑如何备份由`spark dis
sparkstreaming 与 kafka重分区的场景应用昨天线上发现个bug，导致数据的重复，原因如下线上场景是二个sparkstreaming程序。程序1主要是用来接收数据放入kafka集群，程序2读取数据进行处理，redis数据缓存。因为数据量很大，所以在程序1上先用reduceByKey去重。程序1发送使用的是Avro序列化对象，要把固定条数一批数据都放在一个Avro对象然后传输到Kaf
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2023-11-20 11:38:56
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# 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数# 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系。 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。
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2023-10-26 15:49:18
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# 理解 Spark 核数、内存与 Task 关系
在大数据处理中，Apache Spark 是一种广泛应用的框架，而理解 Spark 的核数、内存与 Task 之间的关系是每个开发者必须掌握的基础知识。本文将逐步引导你，帮助你清晰地理解这一主题。
## 工作流程
下面的表格展示了调整 Spark 的核数和内存与 Task 关系所需的步骤：
| 步骤 | 说明
文章目录概述Spark的分区器（Partitioner）RDD分区数确认窄依赖中分区数宽依赖中分区数源RDD的分区数RDD的重新分区Spark分区编程示例 概述我们知道Task是Spark计算的最小计算单位，一个Partition（分区）对应一个Task，因此Partition个数也是决定RDD并行计算的关键，合理设置Partition个数能够极大的提高Spark程序执行效率。首先我们看下RDD
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2023-11-27 10:54:39
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There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things (计算科学中只有两件事最难：命名和缓存失效) —— Phil Karlton本文就是讨论一个命名的问题。作为开发者，我们经常看到Task和Job这两个词，而他们的中文翻译都是“任务”，很难分清这两者的区别，所以作者针对这两
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2024-01-03 15:05:41
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大数据技术之Spark 内核解析一：Spark的内核概述Spark 内核泛指 Spark 的核心运行机制， 包括 Spark 核心组件的运行机制、 Spark任务调度机制、 Spark 内存管理机制、 Spark 核心功能的运行原理等， 熟练掌握Spark 内核原理，能够帮助我们更好地完成 Spark 代码设计，并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在。核心组件Driver：驱动S
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2023-10-24 06:37:21
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1. spark 运行原理这一节是本文的核心，我们可以先抛出一个问题，如果看完这一节，或者这一章之后，你能理解你的整个 spark 应用的执行流程，那就可以关掉这个网页了［对了，关掉网页之前记得分享一下哦，哈哈］Problem: How does user program get translated into units of physical execution ?我们用一个例子来说明，结合例
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.data.gov 数据格式： 每年的新生婴儿数据在一个文件里面 每个文件的每一条数据格式：姓名,性别,新生人数 1.2 运行流程概览上面的 22 行代码，就已经把构建一个 spark app 的三大步骤...
原创
2022-07-25 06:12:08
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task是什么？task只是对activity来说的，其本质就是一组相互关联的Activity的集合，是framework层的一个概念，是用来控制activity的跳转的。task 是可以跨应用和进程的： 比如我们一个应用的activity可以开启另一个应用的activity,根据Activity 的启动模式的不同，当activity被开启时，会放存在不同的task 中。Activity的四中启动
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2023-11-01 20:44:29
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Spark中主要用的分区模式有Hash分区或者RangePartitioner分区两种，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，hash分区主要是通过Key对于分区数求余来进行实现，Rang分区主要是通过水塘抽样算法进行实现，让每一个分区数据尽可能数据一致，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程，判断属于哪个分区和Reduce的个数注意：
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2023-12-12 17:05:05
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Spark任务的划分和调度一. Job、Stage、Task的概念二. Spark任务执行的流程1. DAGScheduler，TaskScheduler，SchedulerBackend2. Job提交的流程三. DAGScheduler四. TaskScheduler五. TaskScheduler的调度TaskSet和分配Task的原理1. TaskSet的调度2. Task的分配2.1
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2023-09-04 07:17:14
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Activity是Android的四大组件之一，也可以说是出镜率最高的一个类，里面的知识点可以说是非常多，也是面试官必问的，接下来我们就通过学习提问的方式，来学习源码，顺便看看可能有哪些在面试中可能问到，因为Activity的知识点太多，所以可能涵盖不全，还请见谅。Activity的生命周期 Activities在Android系统中是由一个叫做Activity 栈的来管理的，当一个新的Acti
Spark并行度指的是什么？并行度：其实就是指的是，Spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业的在各个阶段（stage）的并行度。如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？假设，现在已经在spark-submit脚本里面，给我们的spark作业分配了足够多的资源，比如50个executor，每个executor有10G内存，每个executor有3个cpu core
