Spark-On-YARN 1.官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html2.配置安装安装hadoop：需要安装HDFS模块和YARN模块，HDFS必须安装，spark运行时要把jar包存放到HDFS上。 安装Spark：解压Spark安装程序到一台服务器上，修改spark-env.sh配置文件，spark程序将作为YA
转载
2024-08-22 19:29:06
11阅读
Spark 任务执行的流程四个步骤1.构建DAG（调用RDD上的方法）2.DAGScheduler将DAG切分Stage（切分的依据是Shuffle），将Stage中生成的Task以TaskSet的形式给TaskScheduler3.TaskScheduler调度Task（根据资源情况将Task调度到相应的Executor中）4.Executor接收Task，然后将Task丢入到线程池中执行&nb
转载
2023-06-16 19:38:33
148阅读
1.概述本文是基于spark on yarn的执行分析spark整体执行流程是怎么样的。我们知道spark程序提交的任务，会拆分成ShuffleMapStage,ResultStage。首先会执行ShuffleMapStage，再执行ResultStage，那么问题来了：1）当Executor执行SchuffleMapstage任务的时候 driver端在做什么？2）当一个ShuffleMapSt
转载
2023-09-20 16:37:09
73阅读
Spark的原理解析 文章目录前言一. Spark简介Spark与MapReduce对比二.基本概念和架构设计Spark运行的基本流程（这里以YARN为例）RDD的一个基本运行概述RDD的典型执行过程如下RDD的依赖关系总结 前言今天主要学习的是一个Spark框架的原理解析，spark的运行流程，RDD的一个执行过程，依赖关系的一个介绍一. Spark简介Spark是由scala开发的，scala
转载
2023-06-19 17:07:10
156阅读
每个action对应一个job，每个job里面会有很多个阶段（stage），其实每个stage都是一个算子（Operation），可能是transformation，可能是action；但是action一定是一个job的最后一个stage， 其实action之前的stage都是做DAG而已，真正触发
转载
2017-12-10 21:53:00
217阅读
2评论
# Spark 查询流程详解
Spark 是一个功能强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。对于刚入行的小白来说，理解 Spark 的查询流程尤为重要。本篇文章将逐步引导您通过 Spark 查询的流程，包括每一步所需的代码和详细解释。
## Spark 查询的整体流程
我们可以将 Spark 查询的整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-22 03:37:46
45阅读
## Spark on YARN流程
### 整体流程
首先，我们来了解一下"Spark on YARN"的整体流程，如下图所示：
```mermaid
graph LR
A(启动Spark应用程序) --> B(创建SparkContext)
B --> C(将应用程序代码打成jar包)
C --> D(提交应用程序到YARN)
D --> E(启动ApplicationMaster)
E
原创
2023-08-26 07:27:17
87阅读
在当今数据处理的世界中，Apache Spark成为了一种不可或缺的工具。Spark作业流程的管理和运行效率，直接关系到数据处理任务的成败。本文将详细记录如何成功解决Spark作业流程问题的过程，涵盖从环境准备到排错指南的各个方面。
## 环境准备
为了顺利运行Spark作业，我们首先需要做好环境的搭建。具体的软硬件要求如下：
- **软件要求**：
- Apache Spark 3.0
首先，用户编写好的 spark 应用程序之后，打包成 Jar 包，通过 spark-submit 进行提交。最终转交给 SparkSubmit.class，通过提交模式可以找到对应的客户端启动类。这个客户端类启动好了之后，执行一些参数解析，执行 Jar 包处理等相关准备动作之后，就发送请求（Appl ...
转载
2021-10-31 21:22:00
566阅读
2评论
## Spark处理流程介绍
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 数据处理
A[数据读取] --> B[数据清洗]
B --> C[数据转换]
C --> D[数据分析]
end
subgraph 后续操作
D --> E[结果保存]
E -->
原创
2023-10-08 07:03:15
96阅读
# Spark调度流程
## 简介
Apache Spark是一个快速而通用的集群计算系统，它提供了丰富的API，用于分布式数据处理和大规模数据处理任务。Spark的调度流程是其核心部分，用于管理和分配计算资源，优化任务执行顺序，以及提供高效的数据处理能力。
本文将介绍Spark的调度流程，并提供示例代码以帮助读者更好地理解。
## Spark调度流程
Spark的调度流程包括以下几个步
原创
2023-07-20 04:31:23
80阅读
文章目录Spark核心组件DriverExecutorSpark通用运行流程图Standalone模式运行机制Client模式流程图Cluster模式流程图On-Yarn模式运行机制Client模式流程图Cluster模式流程图源码解读（多图版）Spark On-Yarn Cluster模式示例1.SparkSubmit2.Client3.ApplicationMaster4.CoarseGrai
转载
2023-08-28 16:28:58
21阅读
概述SparkStreaming是流式处理框架，是Spark API的扩展，支持可扩展、高吞吐量、容错的实时数据流处理，实时数据的来源可以是：Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets，并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据。例如：map,reduce,join,window 。最终，处理后的数据可以存放在文件系统，数据库等，方便实时展现。一个简单的示
转载
2024-08-07 14:43:56
50阅读
基本概念 Spark是一个分布式的内存计算框架，其特点是能处理大规模数据，计算速度快。Spark延续了Hadoop的MapReduce计算模型，相比之下Spark的计算过程保持在内存中，减少了硬盘读写，能够将多个操作进行合并后计算，因此提升了计算速度。同时Spark也提供了更丰富的计算API。 MapReduce是Hadoop和Spark的计算模型，其特点是Map和Reduce过程高度可并行化；
转载
2023-09-26 14:50:27
63阅读
一、基本流程1.构建Spark Application的运行环境（启动SparkContext），SparkContext向资源管理器（可以是Standalone、Mesos或YARN）注册并申请运行Executor资源；2.资源管理器分配Executor资源并启动StandaloneExecutorBackend，Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上；3.SparkContext
转载
2023-07-13 14:20:26
76阅读
SparkRDD(resilient distributed dataset):RDD是Spark对分布式数据和计算的基本抽象。spark会自动将函数发到各个执行器节点上，这样，你就可以在单一的驱动器程序中编程，并且让代码自动运行在多个节点上。A.快速入门1.创建方式： 1.1 读取外部数据集 1.2 在驱动器程序中对一个集合进行并行化2.RDD支持两种操作 2.1 转化操作 返回仍然
转载
2023-10-08 15:47:01
84阅读
002-源码spark-2.1.1版SparkOnYarn部署流程-ApplicationMasterSparkOnYarn部署流程-CoarseGrainedExecutorBackend SparkOnYarn部署流程-ApplicationMaster如果走集群模式的话，bin/java org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster当该命令提
转载
2024-02-23 12:28:42
44阅读
spark-submit->SparkSubmit->main->submit->doRunMain->RunMain->通过反射，创建我们编写的主类的实例对象，调用main方法->开始执行我们的代码->初始化sparkContext对象->创建初始rdd->出发action算子->提交job->worker执行任务->
转载
2023-09-01 11:45:07
135阅读
文章目录Spark是什么DAG有向无环图spark环境搭建Spark开发pyspark使用pythonSpark初始化创建RDD数据的读取和保存文本文件Json文件RDD的转换操作RDD的行动操作集合操作mysql读取 Spark是什么整个Hadoop生态圈分为分布式文件系统HDFS、计算框架MapReduce以及资源调度框架Yarn。但是随着时代的发展，MapReduce其高强度的磁盘IO、网
转载
2023-08-11 15:18:04
142阅读
一、Spark提交应用任务的四个阶段： 总共提交的任务分为四个阶段，提交+执行： 1、在分配完毕executor以后，解析代码生成DAG有向无环图； 2、将生成的DAG图提交给DAGScheduler，这个组件在driver内，DAGScheduler负责切分阶段，按照DAG图中的shuffle算子进行stage阶段的切分，切分完毕阶段以后，按照每个阶段分别生成对应t
转载
2024-01-07 15:09:50
353阅读
