目录 调度模式调度时机可调度任务任务级别Schedulable属性方法SchedulableBuilder排序算法FIFOSchedulingAlgorithm.comparatorFairSchedulingAlgorithm.comparator任务调度器PreferredLocationPending TaskTask调度器可用资源调度源码延迟调度Hadoop提出了任务的延迟调度算
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2024-03-12 13:20:37
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# Spark作业定时执行的简单介绍
在大数据处理中，Apache Spark 是一个广为使用的集群计算框架，其强大的数据处理能力使得很多企业在大数据分析、机器学习和实时数据处理等场景中选择了它。有时，我们需要在特定的时间段内自动执行 Spark 作业，这时作业定时调度便显得尤为重要。
## 定时作业的需求
你可能会问，为什么需要定时执行 Spark 作业？以下是一些典型的场景：
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在数据处理的领域，Apache Spark 是一个强大的工具，能够轻松处理大规模数据集。为了有效运行 Spark 作业，尤其是在生产环境中，定时执行 Spark 作业成为了一项必要的任务。本文将详细阐述如何布局定时执行 Spark 的解决方案，并提供实际操作步骤。
## 环境预检
在部署前，首先需要确认环境的硬件和软件配置，以确保满足 Spark 的运行要求。以下是需要检查的要素：
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# 使用 Spark SQL 实现定时任务
随着大数据技术的快速发展，Spark SQL 已成为数据处理的主流工具之一。如果你是一名刚入行的小白，想要实现 Spark SQL 的定时任务，本文将为你详细介绍实现流程及每一步的具体操作。
## 实现流程概览
为了更好地理解，我们将整个过程分解为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
Spark的job触发机制1.Spark运行的基本概念1.1 Driver1.2 Cluster Manager1.3 Executor1.4 Worker2. Spark Job触发机制2.1 Job的逻辑执行2.2 Job的物理执行3. Job触发流程源代码解析 1.Spark运行的基本概念本博客讲解的内容都是基于Spark的Standalone部署模式。在Standalone部署模式下，
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2023-10-23 11:24:49
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Spark Streaming基础： Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. Spark Streaming使得大规模容错型的流失计算应用变得十分容易 它的特点： (1)支持多种语言：java scala python sql (2)容易集成：当部署好spark的时
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2023-08-10 21:32:58
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在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，尤其是在处理长时间运行的流式数据任务时，checkpoint 机制显得尤为重要。Spark checkpoint 用于保存中间状态，以便在故障发生时能恢复数据。然而，有时我们希望实现对 Spark checkpoint 的定时删除，这可以有效地管理存储空间，避免不必要的成本。
### 环境准备
为了顺利实现 Spark checkpoin
# Spark定时调度：实现高效的批处理作业
随着大数据技术的快速发展，Apache Spark 逐渐成为数据处理的首选框架之一。其优秀的性能和丰富的功能使得开发者在处理大规模数据时更加高效。而在许多业务场景下，我们经常需要对 Spark 作业进行定时调度以满足数据处理和分析的实时性要求。本文将为你介绍如何在 Apache Spark 中实现定时调度。
## 什么是定时调度？
**定时调度*
Spark基本运行原理 ： 通过spark-submit 提交spark作业之后，作业会启动一个Driver, 它首先会相集群资源管理器（Yarn）去申请资源 （内存 ，core ）， 这个时候资源指的就是Executor. 集群资源管理器根据spark设置的资源配置信息，启动一定数量的Executor分布到不同节点，每个Executor会有一定的core和内存 。 在申请到了作业执行所需的资源之
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2023-10-05 16:16:07
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spark sql 执行的流程图： SQL 语句经过 SqlParser 解析成 Unresolved LogicalPlan;使用 analyzer 结合数据数据字典 (catalog) 进行绑定, 生成 resolved LogicalPlan;使用 optimizer 对 resolved LogicalPlan 进行优化, 生成 optimized LogicalPl
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2023-06-14 22:00:58
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概述：任务调度：是指系统在某个时间执行特定的命令或程序。任务调度分类：系统工作：有些重要的工作必须周而复始的执行，如病毒扫描等个别用户工作：个别用户可能希望执行某些程序，比如对mysql数据库执行备份等。基本语法crontab [选项]常用选项：-e : 编辑crontab定时任务-l : 查询列出定时任务-r : 删除当前用户所有的cr
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2024-08-11 09:07:50
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# Spark 定时任务设置的指南
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和实时分析。在许多企业中，定时任务是数据处理和分析的一个重要组成部分。本文将介绍如何在 Spark 中设置定时任务，并提供相应的代码示例。
## 什么是定时任务？
定时任务是指在特定时间间隔内自动执行的任务。例如，每天午夜自动运行的 ETL（提取、转换和加载）任务或每小时汇总报表的分
# 使用 Apache Spark 实现定时任务
在大数据处理的场景中，定时任务执行是一项非常重要的功能。作为一名新手开发者，在学习如何使用 Apache Spark 执行定时任务时，我们可以按以下步骤进行。
## 流程概述
下面是实现 Spark 定时任务的基本流程概述：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
实现定时任务有5种方式：使用线程创建定时任务使用 TimerTask 创建定时任务使用线程池创建定时任务使用 Quartz 框架实现定时任务使用 @Scheduled 注解实现定时任务
xxl-job 实现分布式定时任务一、使用线程创建定时任务public class ThreadTask {
public stati
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2024-07-13 09:51:50
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当使用spark-submit提交一个作业之后，这个作业就会启动一个对应的driver进程。 根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。 driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而driver进程要做的第一件事，就是向集群管理器（可以是Spark S
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2023-10-24 08:19:40
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Spark 可以在各种各样的集群管理器（Hadoop YARN、Apache Mesos，还有Spark 自带的独立集群管理器）上运行，所以Spark 应用既能够适应专用集群，又能用于共享的云计算环境。在分布式环境下，Spark 集群采用的是主/ 从结构。在一个Spark 集群中，有一个节点负责中央协调，调度各个分布式工作节点。这个中央协调节点被称为驱动器（Driver）节点，与之对应的工作节点被
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2023-08-11 19:46:40
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0.前言大家好，我是小林！《大数据面试突击系列之 Spark》最近更新有点慢，我最近懒癌太严重了，当热也和近期疫情有关系。随着疫情逐渐消散，生活也慢慢走向正常，相信你们都已经开工。我始终认为，工作才是我们的常态，所以这个系列，我后续会加快更新频率。今天给大家聊聊 Spark 调度系统是如何通力协作，完成一个个 Job 的计算？本文概览如下：1.Spark 调度系统包含哪些组件?在 第三篇 文章中，
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2024-08-13 13:15:45
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# 使用Spark实现定时任务的指南
在数据处理和分析的世界中，Apache Spark是一种强大的工具。定时任务可以帮助我们自动化数据处理流程。本文将逐步指导你如何在Spark中实现一个定时任务。
## 流程概述
以下是实现Spark定时任务的大致流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-18 05:05:09
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# 利用Spark进行定时任务
在许多数据处理任务中，我们需要定时执行一些操作，比如定时拉取数据、定时计算指标等。而Apache Spark作为一个强大的数据处理框架，也可以很好地支持定时任务的执行。本文将介绍如何使用Spark进行定时任务，并提供代码示例。
## Spark定时任务的实现
Spark本身并没有提供内置的定时任务功能，但我们可以利用其强大的计算能力和灵活的编程接口，结合第三方
原创
2024-06-10 04:13:36
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关于driver用户提交的应用程序代码在spark中运行起来就是一个driver，用户提交的程序运行起来就是一个driver，他是一个一段特殊的excutor进程，这个进程除了一般excutor都具有的运行环境外，这个进程里面运行着DAGscheduler Tasksheduler Schedulerbackedn等组件。这段计算π值的程序代码在spark上运行起来就是一个driver，可以看到这
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2024-09-20 20:49:42
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