spark rdd分区与任务关系 rdd是弹性分布式数据集，分区是对rdd数据的划分。分区之后，job并行度增大。一个分区对应一个任务。 什么是任务，任务是job的执行逻辑单元。task会在excutor中执行。 &nb
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2023-11-10 22:42:32
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1. 什么是Task?在前面的章节里描述过几个角色，Driver(Client),Master,Worker(Executor)，Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度，显然这些都不是Task.Spark上的几个关系可以这样理解：Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建
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2024-01-16 05:31:38
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spark很让人迷惑的问题就是分区了。 1.spark可以分成两代，第一代是rdd，主要是用来分析日志文件比较多，rdd里面就涉及到了分区的概念，spark是怎么去执行一个程序的。到了第二代，sparksql，已经没有需要个人自己去分区了，更多是操纵表，写sql。2.spark分区原则： (1)rdd分区的原则是尽量利用集群中的cpu数量，比如一个wordcount任务，一开始根据整个集群中cpu
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2023-08-10 22:28:34
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使用textFile()方法的时候，我们往往会在方法里面传入参数，用于指定分区数。那么我们传入几，就会创建几个分区么？ 一开始我就是这么认为的，但是，通过阅读源码之后，才发现并不是这样的。那个参数名是minPartitions，也就是说最小的分区数，并不是指创建几个分区数。 在阅读这方面的源码的时候，我一开始认为使用t
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2023-09-03 09:59:06
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在大数据处理与计算领域，Apache Spark 作为一种强大的数据分析工具，广泛应用于数据分布、并行计算等任务中。然而，Spark 的分区与任务（task）管理过程常常是性能优化中的关键问题。本文将围绕这一主题，结合协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测及多协议对比，深入探讨如何有效管理 Spark 的分区与任务，以提升计算效率。
## 协议背景
在对 Spark 分区与任务的理解
文章目录概述Spark的分区器（Partitioner）RDD分区数确认窄依赖中分区数宽依赖中分区数源RDD的分区数RDD的重新分区Spark分区编程示例 概述我们知道Task是Spark计算的最小计算单位，一个Partition（分区）对应一个Task，因此Partition个数也是决定RDD并行计算的关键，合理设置Partition个数能够极大的提高Spark程序执行效率。首先我们看下RDD
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2023-11-27 10:54:39
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1. spark 运行原理这一节是本文的核心，我们可以先抛出一个问题，如果看完这一节，或者这一章之后，你能理解你的整个 spark 应用的执行流程，那就可以关掉这个网页了［对了，关掉网页之前记得分享一下哦，哈哈］Problem: How does user program get translated into units of physical execution ?我们用一个例子来说明，结合例
Spark任务的划分和调度一. Job、Stage、Task的概念二. Spark任务执行的流程1. DAGScheduler，TaskScheduler，SchedulerBackend2. Job提交的流程三. DAGScheduler四. TaskScheduler五. TaskScheduler的调度TaskSet和分配Task的原理1. TaskSet的调度2. Task的分配2.1
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2023-09-04 07:17:14
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RDD 的 Shuffle 和分区分区的作用RDD 使用分区来分布式并行处理数据, 并且要做到尽量少的在不同的 Executor 之间使用网络交换数据, 所以当使用 RDD 读取数据的时候, 会尽量的在物理上靠近数据源, 比如说在读取 Cassandra 或者 HDFS 中数据的时候, 会尽量的保持 RDD 的分区和数据源的分区数, 分区模式等一一对应分区和 Shuffle 的关系分区的主要作用是
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2024-06-21 16:21:44
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一、前提 每一个过程的任务数，对应一个inputSplit1, Partition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，（128M切分），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
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2023-08-12 16:54:24
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一.Spark 架构设计架构设计图
二.相关术语名词解释RDD (Resilient Distributed DataSet)
弹性分布式数据集，是对数据集在spark存储和计算过程中的一种抽象。是一组只读、可分区的的分布式数据集合。一个RDD 包含多个分区Partition(类似于MapReduce中的InputSplit)，分区是依照一定的规则的，将具有相同规则的属性的数据记录放在
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2024-02-28 22:03:11
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在Spark中，一个应用程序要想被执行，肯定要经过以下的步骤： 从这个路线得知，最终一个job是依赖于分布在集群不同节点中的task，通过并行或者并发的运行来完成真正的工作。由此可见，一个个的分布式的task才是Spark的真正执行者。下面先来张task运行框架整体的对Spark的task运行有个大概的了解。 task运行之前
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2023-08-11 14:18:10
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在Spark中，一个应用程序要想被执行，肯定要经过以下的步骤： 从这个路线得知，最终一个job是依赖于分布在集群不同节点中的task，通过并行或者并发的运行来完成真正的工作。由此可见，一个个的分布式的task才是Spark的真正执行者。下面先来张task运行框架整体的对Spark的task运行有个大概的了解。 &n
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2023-10-08 10:08:22
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本篇blog讲述实际spark项目中调优的一个小技巧，调节数据本地化的等待时长。 Spark在Driver上，对Application的每一个stage的task，进行分配之前，都会计算出每个task要计算的是哪个分片数据，RDD的某个partition；Spark的task分配算法，优先，会希望每个task正好分配到它要计
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2023-10-24 05:37:16
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一.指定spark executor 数量的公式executor 数量 = spark.cores.max/spark.executor.coresspark.cores.max 是指你的spark程序需要的总核数spark.executor.cores 是指每个executor需要的核数二.指定并行的task数量
spark.default.parallelism参数说明：该参数用于设置每个st
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2023-08-11 10:30:10
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1.什么是并行度并行度，其实就是指，Spark作业中 ，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业在各个阶段（stage）的并行度。2.并行度过低的危害 假如，在spark-submit脚本里面，给Spark作业分配了足够多的资源，比如50个executor，每个executor有10G内存，3个cpu core。基本已经达到了集群
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2023-09-17 13:39:36
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文章目录原理 原理 Executor：def launchTask(context: ExecutorBackend, taskDescription: TaskDescription): Unit = {
//实例化一个TaskRunner对象来执行Task
val tr = new TaskRunner(context, taskDescription)
//将Tas
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2024-09-10 12:38:09
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背景： 分布式计算模型中，如Hadoop的MR，Spark的RDD，在任务处理过程中经常会出现某个Task执行很慢，拖慢了整个批次计算。为解决此问题，Hadoop提出来了Speculative Task方案。思路： 监控每个Task执行情况，对慢于平均进度(或者其它可以衡量进度的指标)的Task重新启动一个Task，结果集用率先完成的
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2023-10-15 19:30:21
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spark集群任务执行过慢。通过运行过程来看，我们发现task比较多，更值得注意的是这些task都在一个stage之中。task和stage的关系,如下图: 通过这个图我们可以看出job-stage-task的对应关系。首先job是通过action操作来划分，然后经过sparkcontext的runjob方法来到DAGscheduler，这个类中它会通过依赖关系划分出stage，一个st
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2023-11-18 10:16:42
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一、概述Spark的分区数对于Spark性能调优很重要，如果分区数少，那么并行执行的task就少，比如分区数为1，即使你分配的Executor很多，而实际执行的Executor只有1个，如果数据量很大的话，那么任务执行的就很慢，因此熟悉各种情况下默认的分区数对于Spark调优就很有必要了，特别是执行完算子返回的结果分区数为1的情况，更需要特别注意。二、默认最小分区数：defaultMinParti
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2023-08-12 16:54:30
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