1.简介输入DStream代表了来自数据源的输入数据流。在之前的worldcount 例子中，lines 就是一个输入DStream （JavaReceiverInputDstream）,代表了从netcat 服务接收到数据流，除了文件数据流之外，所有输入的DStream 都会绑定成一个Receiver 对象，该对象是一个关键的组件，用来从数据源接收数据，并将其存储到Spark 内存中，以供后续处
原文地址：http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html spark在0.6.0及以后的版本支持部署在Yarn模式下Hadoop nextgen 在Yarn模式下部署Spark首先保证HADOOP_CONF_DIR和YARN_CONF_DIR 指向的文件夹包含hadoop集群的 配置文件。这些配置文件用于写HDFS文件和连接到Y
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2024-07-05 20:13:47
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在一个提交的一个Application中，如果遇见Shuffle算子的时候，那么就会发生任务的调度，当我们初始化SparkContext的时候，就会为我们创建两个对象，一个是DAGScheduler，一个是TaskSchedulerDAGScheduler中的实现 在DAGScheduler中的doOnReceive()方法中 ，通过case 进行匹配事件类型 ，当匹配到JobSubmitted（
写在前面、、、WordCount为例直接执行这个段代码，根据执行结果，进行分析object WCApp {
def main(args:Array[String]) = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("WCApp")
val sc = new SparkContext(conf)
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2024-06-25 22:13:49
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1 spark中的宽依赖算子spark的rdd基本操作包括transformation和action，rdd都是懒加载的，通过DAGGraph生成一个有向无环链来代表rdd的生成关系，只有遇到action以后才会真正的去执行。在执行过程中会根据宽/窄依赖进行stage划分，常见的宽依赖包括groupByKey/reduceByKey/partitionBy……以reduceByKey为例，调用re
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2024-06-11 23:04:57
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目录正文原文链接 正文最近面试时我被问到 Hive 是如何划分 stage （阶段）的。简明扼要的讲，就是以执行这个 Operator 时，它所依赖的数据是否已经“就绪”为标准。一个 Hive 任务会包含一个或多个 stage，不同的 stage 间会存在着依赖关系，越复杂的查询通常会引入越多的 stage (而 stage 越多就需要越多的时间时间来完成)。用户提交的 Hive QL 经过词法
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2023-09-08 19:04:06
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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
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2023-11-01 20:20:46
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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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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
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2023-10-20 15:09:54
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ResNet问题一：在反向传播过程中梯度 x > 1 梯度爆炸，梯度x < 1 梯度消失解决方案1.权重初始化2.数据标准化bn3.batch norm问题二：累加Conv后，并不是网络越深，效果越好解决方案1.残差结构残差结构1.左侧的残差结构适用于浅层网络，ResNet342.右侧的残差结构适用于深层网络，ResNet50/101等下采样残差结构针对ResNet34针对ResNet
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2024-03-21 15:19:38
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写在前面、、、WordCount为例直接执行这个段代码，根据执行结果，进行分析object WCApp {
def main(args:Array[String]) = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("WCApp")
val sc = new SparkContext(conf)
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2024-07-23 21:18:31
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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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Resnet背景bottleneck为什么有用参考资料 背景提出假设：网络只要加深就能得到优化吗？ 发现问题：随着网络的加深，会出现退化问题，精度随着网络的加深不再提高甚至反而降低。随着网络的加深，训练集上loss也在不断增大，说明这种退化不完全是由于过拟合引起的。bottleneck为什么有用根据上图，copy一个浅层网络的输出加给深层的输出，这样当网络特征达到optimal的时候更深层恒等映
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2024-09-23 16:20:12
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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
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2023-12-09 14:09:38
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1.RDD是什么？RDD(Resilient Distributed Datasets) ,弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而
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2023-10-11 08:14:39
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在生产环境中，spark 部署方式一般都是 yarn-cluster 模式，本文针对该模式进行讲解，当然大体思路也适用于其他模式 基础概念一个 spark 应用包含 job、stage、task 三个概念job：以 action 方法为界，一个 action 触发一个 jobstage：它是 job 的子集，以 RDD 宽依赖为界，遇到宽依赖即划分 stagetask：它是 stage
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2023-08-09 10:21:59
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Spark中的一个Stage只不过是物理执行计划其中的一个步骤，它是物理执行计划的一个执行单元。一个Job会被拆分为多组Task，每组任
原创
精选
2024-04-30 14:59:57
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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
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2024-06-02 10:47:31
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什么是Spark？
Spark是处理大数据常用的计算引擎。Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。和MapReduce相比，spark支持内存计算，一般比MapReduce更高效。
一般我们在提交spark任务的时候，都会去其UI界面查看任务运行状况。其中就有job、stage、task
原创
2021-07-02 10:15:46
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# 理解 Spark 任务中 Stage 的串行执行
在大数据处理环境中，Apache Spark 通常会将处理任务分为多个阶段（Stage），以实现高效的数据处理。在某些情况下，我们可能需要确保这些 Stage 是串行执行的。本文将指导你如何实现这一目标，通过详细的步骤和示例代码，来确保在 Spark 任务中所有 Stage 串行执行。
## 任务流程
我们将按照下表展示完成这一任务的步骤
原创
2024-09-24 06:57:25
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