# 理解 Spark Job 数量及其影响
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行的选择，它因其高效的并行计算能力而受到青睐。在使用 Spark 处理数据时，我们常会提到“Spark Job”，这是什么呢？了解 Spark Job 的数量及其影响，有助于更好地优化你的数据处理流程。
## 什么是 Spark Job？
在 Spark 中，一个作业（Job）是由一系列算子（如
原创
2024-09-06 04:28:26
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一：再次思考pipeline即使采用pipeline的方式，函数f对依赖的RDD中的数据集合的操作也会有两种方式：1， f(record),f作用于集合的每一条记录，每次只作用于一条记录；2， f(records),f一次性作用于集合的全部数据；Spark采用是是第一种方式，原因：1， 无需等待，可以最大化的使用集群的计算资源；2， 减少OOM的发生；3，&
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2024-06-19 06:03:23
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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
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2024-06-12 05:48:15
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一、应用执行机制一个应用的生命周期即，用户提交自定义的作业之后，Spark框架进行处理的一系列过程。在这个过程中，不同的时间段里，应用会被拆分为不同的形态来执行。1、应用执行过程中的基本组件和形态Driver：
运行在客户端或者集群中，执行Application的main方法并创建SparkContext，调控整个应用的执行。Application：
用户自定义并提交的Spark程序。Job：
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2023-07-18 22:59:42
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## 控制 JupyterLab 中的 Spark Job 数量
在大数据处理的应用场景中，Apache Spark 是一种广泛使用的分布式计算框架。当我们在 JupyterLab 中使用 Spark 时，如何控制 Spark 作业数量是一个重要的问题。本文将为刚入行的小白提供清晰的步骤和代码示例，以帮助其理解如何实现这一功能。
### 整体流程
下面是控制 Spark 作业数量的整体流程，
原创
2024-10-01 11:27:27
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什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和
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2024-03-04 15:23:04
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文章内容调度方式FIFO 调度Fair 调度调度算法设计调度配置资源池实现和构建资源池实现资源池构建FIFO资源池构建Fair资源池构建优先级排序和任务调度总结 调度方式Spark 对于提交到同一个SparkContext的job，有两种调度方式，FIFO 和 Fair。 使用配置项spark.scheduler.mode 进行配置，默认为FIFO。 Spark对于调度算法进行了抽象，有个Sch
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2023-08-28 20:59:04
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Spark 应用程序在提交执行后，控制台会打印很多日志信息，这些信息看起来是杂乱无章的，但是却在一定程度上体现了一个被提交的 Spark job 在集群中是如何被调度执行的，这里将会向大家介绍一个典型的 Spark job 是如何被调度执行的。
我们先来了解以下几个概念：
DAG: 即 Directed Acyclic Graph，有向无环图，这是一个图论中的概念。如果一个有向
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2024-02-04 20:17:06
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调试资源分配 Spark 的用户邮件邮件列表中经常会出现 “我有一个500个节点的集群，为什么但是我的应用一次只有两个 task 在执行”，鉴于 Spark 控制资源使用的参数的数量，这些问题不应该出现。但是在本章中，你将学会压榨出你集群的每一分资源。推荐的配置将根据不同的集群管理系统（ YARN、Mesos、Spark Standalone）而有所不同，我们将主要
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2023-12-27 21:20:28
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先上图： 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，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合并成一个输入分片，称为InputSplit，注意InputSplit不能跨越文件。随后将为这些输入分片生
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2023-10-27 07:24:52
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standalone集群启动后worker向master注册信息， 通过spark-submit提交任务时，在任务提交节点或Client启动driver， 在driver创建并初始化sparkContext对象，包含DAGScheduler和TaskScheduler，TaskScheduler与Master节点通讯申请注册Application，Master节点接收到Application的注册
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2023-12-26 16:07:15
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Overview)并发运行,这是普遍存在的通过网络请求资源，spark在SparkContext内提供资源的公平调度。 Scheduling Across Applications 运行在Spark集群中的每一个Saprk App都会获取到一组独立的Executor线程运行task并且未应用存储数据。如果多个用户需要共享集群资源的话，有如下几种取决于Cluster Manager的不同方式管理资
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2024-01-15 21:52:38
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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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由于spark的懒执行，在驱动程序调用一个action之前，spark应用不会做任何事情。 针对每个action，Spark调度器就创建一个执行图（execution graph）和启动一个Spark Job。 每个job有多个 stage组成，这些stage就是实现最终的RDD所需的数据转换的步骤。一个宽依赖划分为一个stage。 每个stage由多个tasks组成，这些tasks就表示每个并行
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2023-09-23 17:45:06
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Spark应用的执行效率是所有程序员需要关心的问题，单纯从代码层面去了解和优化明显是不够的，本文介绍Spark的底层执行模式，并给出了一些经验性的调优建议。本文是对Cloudera一篇博文的译文。学习调优你的Spark Job获得最优的效率当你通过公共API写Spark代码的时候，你会遇到诸如transformation，action和RDD这些字眼。在这个层面理解Spark对写Spark程序是很
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2024-08-14 19:07:33
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1. 概念站在不同的角度看jobtransaction: Job是由一组RDD上转换和动作组成。stage: Job是由ResultStage和多个ShuffleMapState组成init:由action操作触发提交执行的一个函数 action操作会触发调用sc.runJob方法，Job是一组rdd的转换以及最后动作的操作集合，它是Spark里面计算最大最虚的概念，甚至在spark的任务页面
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2023-12-06 17:13:00
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一、job、stage、Task之间的关系是什么？一个job可以包含多个stage一个stage包含多个task二、job、stage、Task之间的关系是什么？每提交一个任务，就会创建一个job，即调用action算子的时候会创建job【当调用算子之后返回值不是RDD类型的就可以归为Action算子】根据宽依赖和窄依赖划分stage，如果是宽依赖，就新增一个stageTask数量实际上就是分区的
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2023-11-13 16:34:17
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Application用户编写的Spark应用程序。Application的main方法为应用程序的入口，用户通过Spark的API，定义了RDD和对RDD的操作。Job提供给Spark运行的作业，一个Application中以Action为划分边界往往会产生多个Job。Spark采用惰性机制，对RDD的创建和转换并不会立即执行，只有在遇到Action时才会生成一个Job，然后统一调度执行。Sta
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2024-02-22 22:53:30
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作业调度这篇文档简要描述了 Flink 怎样调度作业, 怎样在 JobManager 里描述和追踪作业状态调度Flink 通过 Task Slots 来定义执行资源。每个 TaskManager 有一到多个 task slot，每个 task slot 可以运行一条由多个并行 task 组成的流水线。 这样一条流水线由多个连续的 task 组成，比如并行度为 n 的 MapFunction 和 并
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2024-03-15 11:18:26
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开启动态分区：hive.exec.dynamic.partition=true默认值：false描述：是否允许动态分区hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict默认值：strict描述：strict是避免全分区字段是动态的，必须有至少一个分区字段是指定有值的。读取表的时候可以不指定分区。设置如下参数配置动态分区的使用环境：hive.exec.max.dyn
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2023-09-08 18:34:36
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