这里以count操作为例，一步步解析Spark在执行一个Job时如何进行DAG图的解析。Spark在遇到Action类型算子时，会使用SparkContext进行一系列的runJob方法调用，最终会调用DAGScheduler的runJob方法来划分DAG图。一、runJob方法调用// 计算RDD中包含的键值对
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2023-08-24 08:28:45
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# Spark如何划分Stage
Apache Spark是一个快速的通用型大数据处理引擎，它支持实时处理和批处理。在Spark中，任务被划分为不同的阶段（Stage），以便进行优化和并行执行。本文将介绍Spark如何划分阶段，并通过一个实际问题和示例来说明。
## Spark中的Stage划分
在Spark中，一个Stage是由一组相同的任务组成，这些任务具有相同的计算逻辑和依赖。在Spa
指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，和两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区 任务被称为一个Stage就像Map Stage， Reduce Stage。
原创
2023-05-06 15:11:40
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一、前述RDD之间有一系列的依赖关系，依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。Spark中的Stage其实就是一组并行的任务，任务是一个个的task 。二、宽窄依赖窄依赖父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的。或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的。不会有shuffle的产生。父RDD的一个分区
这里主要讲解的是stage的划分。stage的划分工作是在DAGScheduler中完成的，在DAGScheduler中会将一个job根据宽窄依赖划分为多个stage。下面会详细介绍stage的划分过程。1.首先你需要有一个spark2.X源码，因为你可以在源码的基础上进行注释，方便你后期的学习。双击shift->输入RDD2.进入到RDD的源码，你会发现我们调用的spark算子都在这里，算
前言我们知道，Spark是惰性计算的，只有遇到Action算子时，才会发生计算过程，那么这个计算过程是如何发生的呢？首先，DAG Scheduler会通过shuffle操作来划分Stage，所以在一个Stage中的任务一定是窄依赖，也就是说，它们不需要依赖其他节点的计算就能完成自己的任务，即一个Stage里的任务可以并行计算。注：本人使用的Spark源码版本为2.3.0，IDE为IDEA2019，
一、任务流程我们以生产中常用的yarn环境为例提交任务到yarnyarn申请分配资源根据RDD流程构建DAG（有向无环图）DAGsheduler将dag划分及分解stage根据分解的stage生成不同的task将task提交到不同的Executor上执行执行完毕，释放资源二、线程模型Spark任务的线程模型特点：每个节点上可以运行一个或多个Executor服务。每个应用程序在一个工作者节点上只会有
窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区。宽依赖指子RDD的每个分区都要依赖于父RDD的所有分区，这是shuffle类操作Stage:一个Job会被拆分为多组Task，每组任务被称为一个Stage就像Map Stage， Reduce Stage。Stage的划分，简单的说是以shuffl
Spark Application中可以有不同的Action触发多个Job,也就是说一个Application中可以有很多的Job，每个Job是由一个或者多个Stage构成的，后面的Stage依赖于前面的Stage，也就是说只有前面依赖的Stage计算完毕后，后面的Stage才会运行。 然而Stage划分的依据就是宽依赖，什么时候产生宽依赖（产生shuffle）呢？例如reduceByKey，g
Spark在接收到提交的作业后，会进行RDD依赖分析并划分成多个stage，以stage为单位生成taskset并提交调度。这里stage划分是一个设计的亮点，这两天学习一下。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
spark的任务调度 在上次我们讲了 Spark Job的提交，我们提到，当rdd触发action操作之后，会调用SparkContext的runJob方法，最后调用的DAGScheduler.handleJobSubmitted方法完成整个job的提交。然后DAGScheduler根据RDD的lineage进行Stage划分，再生成TaskSet，由T
Spark中对RDD的操作大体上可以分为transformation级别的操作和action级别的操作，transformation是lazy级别的操作，action操作(count、collect等)会触发具体job的执行，而每个job又会被划分成一个或者多个Stage，后面的Stage会依赖前面的Stage，而Stage划分的依据就是是否为宽依赖(Spark中RDD的依赖关系分成宽依赖和窄依赖
1）使用lsof命令
lsof是一个非常强大的linux工具，她被用来查找哪些程序使用了那些文件。在linux系统下，基本上所有的东西都可以被当作文件来用。socket当然也是一种文件了。所以lsof可以用来查找谁用了某一个端口。具体方法：
lsof -i :port_number |grep "(LISTEN)"
-i是用来查找和网络相关的文件，":"号是必须的，它是标志你查找的是一个端口。po
我们开发一个应用后，把这个应用提交到集群，那么这个应用就交Application，这个应用里面我们开发了好多代码，这些代码凡是遇到一个action操作，就会产生一个job任务，也意味着，一个Application有一个或者一个以上的job任务，然后这些job任务划分为不同的stage去执行，这个stage里面就是运行不同的task任务，task计算的就是分区上面的数据。...
原创
2022-01-14 14:15:00
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文章目录1.Shuffle 核心要点1.1 ShuffleMapStage 与 FinalStage1.2 Shuffle中的任务个数1.3 reduce端数据读取2.HashShuffle解析2.1 未经优化的HashShuffleManager2.2 经过优化的HashShuffleManager3.SortShuffle解析3.1 普通运行机制3.2 bypass运行机制 1.Shuffl
先说job、stage、task的关系一个job ——> 一或多个stage ——> 一或多个taskjob所谓一个 job，就是由一个 rdd 的 action 触发的动作，可以简单的理解为，当你需要执行一个 rdd 的 action 的时候，会生成一个 job。stagestage的划分依靠宽、窄依赖，遇到一个宽依赖shuffle，就划分为一个stage。spark 划分 stag
一、RDD分区的含义RDD 内部的数据集合在逻辑上和物理上被划分成多个子集合分布到集群的节点中，这样的每一个子集合我们将其称为分区(Partitions)分区个数的多少涉及对该RDD进行并行计算的粒度spark会为每个分区起一个单独的任务进行计算，因此并行任务的个数，也是由分区的个数决定的分区是一个逻辑概念，变换前后的新旧分区在物理上可能是同一块内存或存储，这种优化防止函数式不变性导致的内存需求无
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2023-09-16 15:36:24
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前言DAGSchedule 划分 Stage划分 Stage 源码说明创建 ResultStage创建 JobsubmitStage 提交 finalStage获取父 StageStage 划分提交 Stage 前言本篇主要阐述 DAGSchedule 划分 Stage 的过程，其主要目的是为了了解 Stage 划分的原理；同时对源码分析更能清楚过程，当某个任务出现运行时间较长时；如果可以清楚其
原创
2021-07-02 10:14:51
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窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为 一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区 两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区。 宽依赖指子RDD的每个分区都要依赖于父RDD的所有分区，这是shuffle类操作 一个Job会被拆分为多组Task，每组任务被称为一个Stag
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2018-08-18 16:08:00
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