当前spark任务都是运行在yarn上，因为不用启动长进程worker，也没有master的HA问题，所以出现的主要问题会在任务执行层面。 作业故障分类 故障主要分为版本，内存和权限三方面。 - 各种版本不一致 - 各种内存溢出 - 其他问题 1.版本不一致 1）java版本不一致报错：java.lang.UnsupportedClassVersionError: com/immomo/reco
一、什么是高可用？nginx做负载均衡，能达到分发请求的目的，但是不能很好的避免单点故障。1、nginx集群单点问题分发器宕机怎么处理？
假如nginx服务器挂掉了，那么所有的服务也会跟着瘫痪 。
一种方法是人为监控，发现主分发器宕机后，立马登录备分发器，并给它分配虚ip。
另一种办法是用软件来替代人来监控，自动登录备分发器，分配虚ip。数据服务器宕机怎么处理？
分发器可以自动判断数据服务器的存活
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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线程池、Lambda表达式第一章 等待唤醒机制1.1 线程间通信概念：多个线程在处理同一个资源，但是处理的动作（线程的任务）却不相同。比如：线程A用来生成包子的，线程B用来吃包子的，包子可以理解为同一资源，线程A与线程B处理的动作，一个是生产，一个是消费，那么线程A与线程B之间就存在线程通信问题。为什么要处理线程间通信：多个线程并发执行时, 在默认情况下CPU是随机切换线程的，当我们需要多个线程来
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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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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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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【Spark2运算效率】【Spark2运算效率】第四节 影响生产集群运算效率的原因之数据倾斜前言倾斜实例治理过程结语跳转 前言当ETL调度任务所能拥有的资源能够满足其在较为资源冗余的状况下实施运算，长时间的运算过程中可能是涉及了数据倾斜的现象；数据倾斜可以说是分布式运算中不可避免的一种现象，这种现象带来的后果就是任务执行时长会随着倾斜度的增加而变长，甚至会有Fail的风险（任务重跑）； 不管是任
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2023-08-24 11:19:18
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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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2024-04-21 08:11:26
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Spark中Task，Partition，RDD、节点数、Executor数、core数目的关系和Application，Driver，Job，Task，Stage理解
有部分图和语句摘抄别的博客，有些理解是自己的 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、co
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2024-04-15 23:10:19
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# Spark Partition Task
## Introduction
In Apache Spark, partitioning is a technique used to divide data among multiple nodes in a cluster, allowing for parallel processing and improved performance. S
原创
2023-11-10 09:14:34
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# Spark任务划分指南
在大数据处理的世界中，Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，允许开发者处理大规模的数据集。理解如何在Spark中划分任务是一个新手开发者的基本技能。本文将详细介绍这一过程，并提供实例代码和示例图表。
## 流程概述
以下是划分Spark任务的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
# Spark Task调度的概述及示例
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，它能够在集群中并行处理数据。为了高效地利用集群资源，Spark采用了任务调度的方式，将计算任务划分为多个小任务并分配给集群中的不同节点。本文将深入探讨Spark任务调度的工作原理，并提供示例代码和图示以帮助理解。
## Spark作业的执行流程
在Spark中，一个作业（Job）通常是由多个阶段（S
原创
2024-10-19 08:12:48
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# Spark Task 太少的探讨与解决方案
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，性能和资源利用效率通常是我们关注的重点。其中，Spark 的任务（Task）数量和分配对于作业的并行处理能力起着至关重要的作用。当我们遇到 "Spark task 太少" 的问题时，数据处理的性能可能会受到很大影响。本文将深入探讨该问题，并提供解决方案及代码示例。
## 什么是 Spark
原创
2024-10-03 04:35:45
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典型问题：Hadoop如何判断一个任务失败？失败了怎么做？分析：实际情况下，用户代码存在软件错误、进程崩溃、机器故障等都会导致失败。Hadoop判断的失败有不同级别类型，针对不同级别的失败有不同的处理对策，这就是MapReduce的容错机制。下面是几个不同级别失败的分类：一、任务失败分为3种情况：Task失败、子进程JVM退出、超时检测被关闭。1.任务失败。最常见的是Map或Reduce任务的失败
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2023-11-03 23:58:39
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前面已经分析到了 driver 进程成功在某台 worker 上启动了，下面就开始执行我们写的那些代码了。以一个 wordcount 程序为例，代码如下：val conf = new SparkConf()
.setAppName("WordCount")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
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2024-06-27 10:33:58
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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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# 了解Spark任务中的垃圾回收（GC）
在Spark应用程序中，垃圾回收（Garbage Collection，GC）是一项非常重要的操作。当我们执行Spark任务时，内存管理和垃圾回收对于确保应用程序的性能和稳定性至关重要。本文将介绍Spark任务中的垃圾回收机制，以及如何优化和监控GC的过程。
## 什么是垃圾回收（GC）？
垃圾回收是一种自动内存管理机制，用于回收不再被使用的内存。
原创
2024-06-07 06:17:24
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“Spark lost task”是一个常见的Apache Spark集群任务失败问题，通常由节点故障、资源不足或网络问题引起。解决这个问题需从多个方面入手，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展。接下来，我们将详细解析这些内容。
## 版本对比
由于"Spark lost task"可能和不同版本的特性及性能模型差异相关，了解这些是解决问题的第一步。
**特性差异
