Spark中各种组件、概念之间具备一定的数量关系，本篇博文主要整理一下这些内容，并且从弹性、分布式、数据集这三个方面来解释RDD的概念。目录一、Spark数量关系1. 分区数 Partition2. 阶段数量 Stage3. 任务数量 Task4. Executor数量5. 并行度数量二、RDD的概念剖析1. 弹性2. 分布式3. 数据集一、Spark数量关系1. 分区数 Partition（1）
转载
2023-11-23 17:10:50
243阅读
Spark是一个通用的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的并行计算任务。在Spark中，任务数量的设置对于作业的执行效率和性能至关重要。本文将介绍任务数量是如何决定的，并提供相应的代码示例。
任务数量是由以下几个因素决定的：
1. 数据分区：Spark将数据划分为多个分区，每个分区都由一个任务处理。数据分区的数量决定了任务的数量。默认情况下，Spark会根据数据源的大小和集群中的节点数量自动
原创
2024-01-05 09:32:15
881阅读
问题导读： 1、Spark Job Stage划分算法有哪些？ 2、Task最佳计算位置算法如何理解？ 3、Task任务本地算法运用场景有哪些？一、Stage划分算法 由于Spark的算子构建一般都是链式的，这就涉及了要如何进行这些链式计算，Spark的策略是对这些算子，先划分Stage，然后在进行计算。 由于数据是分布式的存储在各个节点上的，所以为了减少网络传输的开销，就必须最大化的追求数据本地
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
转载
2024-06-11 23:04:57
22阅读
RDD在计算的时候，每个分区都会起一个task，所以rdd的分区数目决定了总的的task数目。申请的计算节点（Executor）数目和每个计算节点核数，决定了你同一时刻可以并行执行的task。比如的RDD有100个分区，那么计算的时候就会生成100个task，你的资源配置为10个计算节点，每个两2个核，同一时刻可以并行的task数目为20，计算这个RDD就需要5个轮次。 如果计算资源不变，你有10
转载
2023-10-07 10:13:22
110阅读
话说在《Spark源码分析之五：Task调度（一）》一文中，我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法。这个方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理。代码如下：
1. // Make fake resource offers on all executors
2. // 在所有的executors上提供假的资源（抽象
优化 Spark 应用的一个主要手段就是合理设置任务执行的并行度，尽可能的利用集群资源 ，从而提高执行效率。而影响 spark 并行度的因素主要有如下几个：RDD 的分区数（Partition ）Spark 应用默认会为每一个 RDD 分区创建一个 Task, 所以输入 RDD 的分区数直接影响待 分配的 Task 总数，Task 任务数如果少于分配的计算资源（cores ），则可能造成部分资 源
转载
2023-09-26 14:27:30
287阅读
1. 了解shuffle代码HashShuffleSortShuffle改进的主要原因 Linux最大一次能打开的文件数量是1024个,所以优化的方向就是减少文件数量hash shuffle 文件数=executor数量* core数* map task数* 分区数
改进后的hashshuffle文件数=executor数量* core数* 1*分区数
sorshuffle文件数=executor
转载
2023-09-30 12:08:26
103阅读
大家好我是小蕉。今天跟大家分享一下Spark的运行机制以及运行模式。从运行机制来看，长下面这样子。Spark任务由Driver提交Application给Master，然后由Master将Application切分成多个JOB,然后调度DAG Scheduler将Task切分成多个stage，分配给多个Worker，每个Work接收到TaskSet任务集后，将调度Executor们进行任务分配，每
转载
2024-05-14 20:19:04
50阅读
摘要spark的调度一直是我想搞清楚的东西，以及有向无环图的生成过程、task的调度、rdd的延迟执行是怎么发生的和如何完成的，还要就是RDD的compute都是在executor的哪个阶段调用和执行我们定义的函数的。这些都非常的基础和困难。花一段时间终于弄白了其中的奥秘。总结起来，以便以后继续完善。spark的调度分为两级调度：DAGSchedule和TaskSchedule。DAGSchedu
转载
2024-08-05 21:39:39
62阅读
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)
转载
2024-06-25 22:13:49
92阅读
前面我们提到spark中夸依赖存在2种shuffle，一种是hashshuffle，另一种是sortshuffle1>hashshuffle的核心思想 a:hashshuffle的maptask端会根据shufflereduceTask的数量在maptask端创建对应数量的bucket文件,bucket文件数量:n = n(map数量) * n(reduce 数量)&
转载
2023-09-28 15:28:26
144阅读
Spark 源码分析之ShuffleMapTask处理<iframe width="800" height="500" src="//player.bilibili.com/player.html?aid=37442139&cid=66008946&page=22" scrolling="no" border="0" frameborder="no" framespacing
Spark Shuffle 原理 文章目录Spark Shuffle 原理Shuffle 中的两个 stageShuffle 中的任务数reduce 拉取数据的过程HashShuffle未经优化的 HashShuffleManager优化的 HashShuffleManagerSortShuffleSortShuffleManagerBypassSortShuffleManager Shuffle
转载
2024-04-02 06:39:38
379阅读
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。当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一
转载
2023-08-08 18:05:51
171阅读
spark是master-worker结构的，master负责资源调度，类似RM，worker掌握所在节点的信息，类似于NM。执行时候物理结构分为driver-executor， driver负责执行mian方法，将程序转为job；负责在executor之间调度任务；负责在UI上展示运行情况 executor是一个工作节点，负责在spark作业中运行任务，并返回任务信息给driver，任务键互相独
刚开始接触hadoop平台的时候 部分初学者对于mapreduce中的maptask的数量是怎么确定的 可能有点迷惑，如果看了jobclient里面的maptask初始化的那段源码，那么就比较清楚了，MapTask的数量是由InputFormat来指定的，InputFormat生成多少个InputSpilt就会有多少个task。 因此，如果剩余Map slot的数量大于InputSpil
转载
2024-02-23 11:09:33
128阅读
概述本文描述了Spark2的job的实现框架，并对其各个组成部分进行了介绍。spark的Job介绍从前面的文章中我们知道：一般来说Spark RDD的转换函数(transformation)不会执行任何动作，而当Spark在执行RDD的action函数时，Spark调度程序(scheduler)会构建执行图(graph)并发起一个Spark作业(Job)。Job由很多的Stage构成，这些Stag
转载
2024-06-12 05:48:15
57阅读
如何划分stagedef dataAnalysis() = {
val lines = wordCountDao.readFile("datas/word.txt")
val words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordToOne = words.map(word=>(word,1))
val wordT
转载
2024-06-17 21:16:09
36阅读
文章目录Spark概述Spark生态系统Spark SQLSpark StreamingSpark的部署和应用方式补充：Scala语言 Spark概述▍Spark初见Spark诞生于美国加州大学伯克利分校Spark是基于内存计算的大数据并行、实时计算框架Spark最大的特点是基于内存的实时计算2013年Spark加入Apache孵化器后发展迅
转载
2024-06-26 16:05:10
36阅读
