standalone模式下:提交spark-submit任务，会先在client端启动driver，driver就是我们写的spark程序，driver进程启动后,首先会构建sparkcontext，sparkcontext主要包含两部分：DAGScheduler和 TaskScheduler,然后TaskScheduler会寻找集群资源管理器(Master/Worker)的Ma
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2023-10-25 13:24:53
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Client 提交应用，Master节点启动DriverDriver向Cluster Manager申请资源，并构建Application的运行环境，即启动SparkContextSparkContext向ClusterManager申请Executor资源，Worker会先实例化ExecutorRunner对象，在ExecutorRunner启动中会创建进程生成器ProcessBuilder，然
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2023-08-26 16:37:22
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概述Spark Application在遇到action算子时，SparkContext会生成Job，并将构成DAG图将给DAG Scheduler解析成Stage。Stage有两种： ShuffleMapStage 这种Stage是以Shuffle为输出边界 其输入边界可以是从外部获取数据，也可以是另一个ShuffleMapStage的输出 其输出可以是另一个Stage的开始 Shuf
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2023-10-05 16:25:28
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# Spark 任务进度监控与优化
Apache Spark 是一个强大的大规模数据处理引擎。在处理大量数据时，了解和监控任务进度至关重要。这不仅可以帮助开发者及时发现潜在问题，还能优化系统性能。在本文中，我们将探讨如何查看 Spark 任务的进度，并给出相关的代码示例。
## Spark 任务进度概述
Spark任务的进度通常可以通过 Spark UI 进行监控。Spark UI 是一个W
# 理解 Spark UI 中的任务进度
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理。当我们运行 Spark 作业时，理解任务进度对优化和调试至关重要。Spark 提供了一个丰富的用户界面（UI）来帮助我们实时监控作业的执行过程。本文将为您介绍如何在 Spark UI 中查看任务进度，并提供一些代码示例，以帮助您更好地理解这一过程。
## Spark UI 的基
# Spark任务进度监控
## 背景介绍
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，它提供了丰富的API供用户进行数据处理和分析。在实际应用中，我们通常会构建复杂的数据处理任务，这些任务可能需要花费较长的时间来完成。为了更好地监控和管理这些任务的进度，Spark提供了丰富的工具和API来帮助用户实时监控任务的执行情况。
## 监控任务进度
在Spark中，我们可以通过Spark U
原创
2024-07-13 07:28:30
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Spark原理第一篇1 观察执行流程Explain 查看日志
也可以webUI 界面里面观察2 资源调优资源上限的估算
资源内存的估算
资源内存比例调整的估算
例如 sparkSQL 默认 shuffle 并行度是 200，将设数据量为 100 G，那么每个 task 的数据量为 100G/200 = 500 mb。
如果每个 executor core 数量为4，则需要的执行内存为 4*500
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2023-10-05 16:27:06
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文章目录一.RDD 任务划分二.持久化操作三.RDD 序列化四.零散知识点五.代码架构六.groupByKey和reduceByKey的区别七.aggregate和aggregateByKey的区别八.SparkSQL广播 join 一.RDD 任务划分RDD 任务划分中间分为：Application、Job、Stage 和 TaskApplication：初始化一个 SparkContext
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2023-09-22 11:03:48
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我们现在需要监控datapre0这个任务每一次执行的进度，操作如下：1. 如图所示，打开spark管理页面，找到对应的任务，点击任务名datapre0 2. 进去之后，获得对应IP和端口 3. 访问api（linux直接通过curl访问）http://ip:4040/api/v1/application/Job_id 4. 其他API说明(对应spark官
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2023-07-03 15:25:34
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有时候Spark任务莫名会在某个Stage卡住，然后一直停在那里，如果任务重新跑的话又是没有问题的，在实际项目中如果这样的任务出现了，需要仔细分析Spark的log，这样的情况一般是数据不均衡导致的某个节点任务量偏大，而这个节点分配不到太多内存（其他还有很多任务都在这里运行）导致任务卡顿。有几个参数非常有效，主要是Spark的任务推测执行参数，任务推测执行默认是不开启的，因为开启了是会浪费资源的，
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2023-09-27 20:00:58
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# Spark任务执行进度监控
在使用Apache Spark进行数据处理时，监控任务的执行进度是非常重要的。这不仅可以帮助开发者了解任务的执行状态，还能在出现问题时快速定位并解决。本文将详细介绍如何实现Spark任务执行进度的监控，包括整件事情的流程、所需的代码和相关图表展示。
## 整体流程
为了实现Spark任务执行进度监控，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|--
# Spark任务运行进度监控
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，广泛应用于数据分析、机器学习和流处理等领域。随着数据量的不断增大，监控Spark任务的运行进度变得愈发重要。本文将探讨如何监控Spark任务的运行进度，并通过一些代码示例来说明如何实现这一目标。
## Spark任务的执行过程
Spark任务的执行通常涉及多个阶段（stages）和任务（tasks）。每
1.什么是Sparkspark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，基于内存的计算框架2.spark的生态？spark core: Spark 的核心 实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。spark sql: 使用sql对历史数据做交互式查询，用来操作结构化数据spark Streaming: 近实时计算 对实时数据进行流式计算的组件s
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2023-07-28 13:26:31
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监控和工具监控Spark应用有很多种方式：web UI，metrics 以及外部工具。Web界面每个SparkContext都会启动一个web UI，其默认端口为4040，并且这个web UI能展示很多有用的Spark应用相关信息。包括：一个stage和task的调度列表一个关于RDD大小以及内存占用的概览运行环境相关信息运行中的执行器相关信息你只需打开浏览器，输入 http://<driv
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2024-08-14 15:54:43
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1> 将我们编写好的代码打成jar包，提交到集群上运行。2> 执行spark-submit脚本3> 调用sparkSubmit这个类的main方法，在main方法中通过反射的方式， 创建我们自己spark作业的主类实例对象。 然后调用main方法，开始执行我们自己写的代码。4> 开始初始化sparkContext对象，在初始化sparkContext对象时会创建 两个重要的
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2024-03-04 01:19:19
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在应用spark时，经常要获取任务的执行进度，可以参照jobProgressListener的设计来完成该功能。以下代码仅供参考，欢迎交流。 效果显示：代码： package org.apache.spark.zpc.listener
import org.apache.spark.Logging
import org.apache.spark.scheduler._
import
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2023-11-27 10:29:39
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前言本文基于structured streaming开展。spark应用部署后因集群资源不足等问题导致应用出现‘卡住’现象，如下图所示。我们在应用部署后不可能时时关注应用的运行状况，应用可能卡住一晚、一天甚至更长时间，那么及时发现应用‘卡住’现象，排查卡住原因，也是很有必要的。参考1.spark官网提供了Monitoring Streaming Queries板块。有两种用于监视和调试active
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2023-09-05 15:04:38
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在本文中，我将探讨如何解决“spark任务打印进度条关闭”的问题。随着数据处理技术的不断发展，Apache Spark 逐渐成为业界广泛使用的数据处理框架之一。然而，在某些情况下，Spark 任务的进度条可能会关闭，从而影响我们对任务执行过程的监控。本篇文章将详细介绍这一问题的背景、抓包的方法、报文结构、交互过程、工具链的集成，以及与其他协议的对比等内容。
### 协议背景
在数据处理的场景中
## 使用YARN监控Spark任务执行进度的指南
在大数据处理的领域，Apache Spark是一种强大的工具，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是用于管理Spark任务的资源调度框架。监控Spark任务的执行进度不仅可以帮助我们了解任务的执行状态，还可以提高我们运营Spark应用的效率。本文将为您提供一个详细的指南，帮助您实现YARN监控Spark
原创
2024-09-02 06:20:57
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# DolphinScheduler 查询Spark任务运行进度
## 简介
在大数据处理中，Spark是一个非常流行的分布式计算框架。而DolphinScheduler是一个分布式任务调度系统，可以用来管理和调度Spark任务。在任务执行过程中，我们常常需要查询任务的运行进度，以便及时监控任务的执行情况。本文将介绍如何使用DolphinScheduler来查询Spark任务的运行进度。
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原创
2024-06-03 07:06:53
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