现在项目规模越来越大，业务也是越来越复杂，一个项目经理，需要带一帮人按照既定的时间去完成项目，交付给客户，这就需要使用project来做好项目规划和跟踪，确保项目能有序有效的推进。当然，作为一个合格的项目经理，你要的可能不仅仅只有project，你还要会其他的很多的技能，不过这里我只介绍project的使用。对于我来说，project主要是用来对项目工作进行规划，计算成本，进度跟进。注：这只是一个
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2023-08-18 18:44:14
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DAG在spark里每一个操作生成一个RDD，RDD之间连一条边，最后这些RDD和他们之间的边组成一个有向无环图，这个就是DAG。Spark内核会在需要计算发生的时刻绘制一张关于计算路径的有向无环图，也就是DAG。有了计算的DAG图，Spark内核下一步的任务就是根据DAG图将计算划分成任务集，也就是Stage，这样可以将任务提交到计算（节点进行真正的计算）。Spark计算的中间结果默认是保存在内
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2024-07-27 15:53:42
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Spark GraphX一 为什么需要图计算二 图(Graph)的基本概念三 图的术语1、顶点和边2、有无向图3、有无环图4、度(degrees)四 图的经典表示法-邻接矩阵五 GraphX API1、通过两RDD创建Graph2、通过文件加载方式创建Graph3、构建用户关系属性图4、构建用户社交网络关系六 图的算子1、属性算子mapVertices&mapEdges2、结构算子rev
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2024-09-23 18:45:09
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01 什么是DAG？DAG：Directed Acyclic Graph，中文意为「有向无环图」。DAG原本是计算机领域一种常用数据结构，因为独特的拓扑结构所带来的优异特性，经常被用于处理动态规划、导航中寻求最短路径、数据压缩等多种算法场景。我们直观点来理解：这就要从太阳系说起了，了解太阳系的运转方式有利于大家更加直观的了解什么是DAG。上学时候老师教我们银河系中的星球都是围绕着太阳旋转的，还在课
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2024-01-17 12:33:35
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什么是DAG？ DAG的全称为“Directed Acyclic Graph”，中文意思为：有向无环图，它由有限个顶点和“有向边”组成，从任意顶点出发，经过若干条有向边，都无法回到该顶点，这种图就是有向无环图。 DAG 在图论中的本意？ 先从区块链说起。如果你有编程知识背景，肯定知道链表的概念，链表就是一条很多节点链接成的一条链，每个节点中包含指向前一个节点的链接。区块链
为什么使用spark的原因是早期的编程模式MapReduce缺乏对数据共享的高效元语，会造成磁盘I/O 以及序列号等开销，spark提出了统一的编程抽象---弹性分布式数据集（RDD）,该模型可以令并行计算阶段间高效地进行数据共享。spark处理数据时，会将计算转化为一个有向无环图(DAG)的任务集，RDD能够有效的恢复DAG中故障和慢节点执行的任务，并且
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2023-09-19 22:57:16
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# 如何实现"DAG作用 spark spark的dag是什么"
## 简介
在Spark中，DAG（Directed Acyclic Graph）是一个用来表示作业中不同阶段及其依赖关系的有向无环图。DAG是Spark作业调度的基础，通过优化DAG可以提高Spark作业的性能和效率。
## 整体流程
下面是实现"DAG作用 spark spark的dag是什么"的整体流程：
| 步骤 |
原创
2024-05-31 05:28:07
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DAG ：整个计算链可以抽象为一个DAG(有向无环图) Spark 的 DAG 作用：记录了RDD之间的依赖关系，即RDD是通过何种变换生成的，如下图：RDD1是RDD2的父RDD，通过flatMap操作生成 借助RDD之间的依赖关系，可以实现数据的容错，即子分区(子RDD)数据丢失后，可以通过找寻父分区(父RDD)，结合依赖关系进行数据恢复综上，RDD(弹性分布式数据集)①分区机制②
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2023-06-30 20:12:40
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一.概述GraphX是Spark中用于图形和图形并行计算的新组件。在较高的层次上，GraphX 通过引入新的Graph抽象来扩展Spark RDD：一个有向多重图，其属性附加到每个顶点和边上。为了支持图计算，GraphX公开了一组基本的操作符（例如， subgraph，joinVertices和 aggregateMessages），以及所述的优化的变体Pr
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2023-07-21 11:56:31
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讲说spark的资源调度和任务调度，基本的spark术语，这里不再多说，懂的人都懂了。。。按照数字顺序阅读，逐渐深入理解：以下所有截图均为个人上传，不知道为什么总是显示别人的，好尴尬，无所谓啦，开始吧~~1 宽窄依赖与Stage划分：上熟悉的图： 在 Spark 里每一个操作生成一个 RDD，RDD 之间连一条边，最后这些 RDD 和他们之间的边组成一个有向无环图
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2023-11-16 14:21:28
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Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系，在DAG调度中需要对计算过程划分stage，而划分依据就是RDD之间的依赖关系。针对不同的转换函数，RDD之间的依赖关系分类窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency, 也称 shuffle dependency）.宽依赖与窄依赖窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用，子RDD分区通常对应
图操作如同RDDs有如同map，filter和reduceByKey这些基本操作，属性图也有一些基本操作可以接受用户自定义函数转化属性和结构从而生成新图。优化应用的核心操作定义在Graph中，简便操作是核心的集合并定义在GraphOps中。由于Scala的隐式性GraphOps中的操作可自动的在Graph中获得。例如我们可以计算每个点（定义在GraphOps）的入度如下：val graph: Gr
关于RDD, 详细可以参考Spark的论文, 下面看下源码 A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be operated on in parallel. *
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2024-09-23 19:04:35
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# Spark的DAG图分析
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，它能够有效地处理大规模数据。Spark的核心特性之一是其DAG（有向无环图）执行引擎，DAG是Spark进行任务调度和资源优化的基础。本文将对Spark的DAG图进行深入分析，并给出相关的代码示例，帮助大家更好地理解这一重要概念。
## Spark中的DAG概念
在Spark中，当你提交一个应用程序时，Spar
Spark 运行架构如下图：各个RDD之间存在着依赖关系，这些依赖关系形成有向无环图DAG，DAGScheduler对这些依赖关系形成的DAG，进行Stage划分，划分的规则很简单，从后往前回溯，遇到窄依赖加入本stage，遇见宽依赖进行Stage切分。完成了Stage的划分,DAGScheduler基于每个Stage生成TaskSet,并将TaskSet提交给TaskScheduler。Task
DAG，全称 Directed Acyclic Graph， 中文为：有向无环图。在 Spark 中， 使用 DAG 来描述我们的计算逻辑。什么是DAG?DAG 是一组顶点和边的组合。顶点代表了 RDD， 边代表了对 RDD 的一系列操作。
DAG Scheduler 会根据 RDD 的transformation 动作算子(宽依赖)，将 DAG 分为不同的 stage，每个 stage 中分为
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2023-11-24 22:41:50
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文章目录前言一、Spark GraphX概述1.1图的相关术语1.2图计算模式二、Spark GraphX 基础2.1 GraphX 架构2.2存储模式2.3核心数据结构 前言Spark GraphX是一个分布式图处理框架，它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口，极大的方便了对分布式图处理的需求。一、Spark GraphX概述GraphX是一个新的Spark API，
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2023-12-13 22:01:55
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大数据-Spark（八）DAG有向无环图生成DAG是什么DAG(Directed Acyclic Graph) 叫做有向无环图（有方向,
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2023-11-24 22:33:46
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对近期工作中在spark应用方面做个总结，重点是 spark的基础框架与运行流程。Spark是什么 ？为什么要用Spark ？如何用Spark ？0. 写在前面：必知的一些基本概念RDD：是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称，是分布式内存的一个抽象概念（Spark核心概念），提供了一种高度受限的共享内存模型，表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的
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2024-04-13 07:20:41
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概述Spark的作业调度主要是指基于RDD的一系列操作构成的一个作业，在Executor中执行的过程。其中，在Spark作业调度中最主要的是DAGScheduler和TaskScheduler两个调度器的执行。这两个调度器的主要任务如下：DAGScheduler负责任务逻辑调度，将作业拆分成不同阶段的具有依赖关系的任务集TaskScheduler负责具体任务的调度执行下图是Spark的作业和任务调
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2023-12-06 20:24:17
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