本节书摘来自华章社区《Spark核心技术与高级应用》一书中的第2章，第2.1节部署准备，作者于俊 向海 代其锋 马海平，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看2.1 部署准备部署准备工作包括下载Spark、编译Spark和集群部署，接下来会一一阐述。2.1.1 下载Spark无论如何部署Spark，首先必须下载合适的版本。Spark提供源码压缩包和编译好的二进制文件压缩包。本书的内容主
Spark内核泛指Spark的核心运行机制，包括Spark核心组件的运行机制、Spark任务调度机制、Spark内存管理机制、Spark核心功能的运行原理等，熟练掌握Spark内核原理，能够帮助我们更好地完成Spark代码设计，并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在。Spark 内核概述Spark 核心组件回顾DriverSpark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方
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2024-01-11 22:05:06
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1 spark内核架构过程如下：首先： ①、用户通过spark-submit提交自己编写的程序（jar、py）。 ②、一般认为上述的提交方式为Standlone，其会通过反射的方式，创建和构造一个DriverActor进程出来。 ③、Driver执行我们的Application应用程序（我们编写的代码），此时代码里是先构建sparkConf，再构建S
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2023-08-08 14:31:24
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一、前述RDD之间有一系列的依赖关系，依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。Spark中的Stage其实就是一组并行的任务，任务是一个个的task 。二、宽窄依赖窄依赖父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的。或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的。不会有shuffle的产生。父RDD的一个分区
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2023-11-01 20:20:46
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这里以count操作为例，一步步解析Spark在执行一个Job时如何进行DAG图的解析。Spark在遇到Action类型算子时，会使用SparkContext进行一系列的runJob方法调用，最终会调用DAGScheduler的runJob方法来划分DAG图。一、runJob方法调用// 计算RDD中包含的键值对
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2023-08-24 08:28:45
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前言我们知道，Spark是惰性计算的，只有遇到Action算子时，才会发生计算过程，那么这个计算过程是如何发生的呢？首先，DAG Scheduler会通过shuffle操作来划分Stage，所以在一个Stage中的任务一定是窄依赖，也就是说，它们不需要依赖其他节点的计算就能完成自己的任务，即一个Stage里的任务可以并行计算。注：本人使用的Spark源码版本为2.3.0，IDE为IDEA2019，
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2024-04-27 08:57:58
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这里主要讲解的是stage的划分。stage的划分工作是在DAGScheduler中完成的，在DAGScheduler中会将一个job根据宽窄依赖划分为多个stage。下面会详细介绍stage的划分过程。1.首先你需要有一个spark2.X源码，因为你可以在源码的基础上进行注释，方便你后期的学习。双击shift->输入RDD2.进入到RDD的源码，你会发现我们调用的spark算子都在这里，算
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2023-10-20 15:09:54
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Spark中对RDD的操作大体上可以分为transformation级别的操作和action级别的操作，transformation是lazy级别的操作，action操作(count、collect等)会触发具体job的执行，而每个job又会被划分成一个或者多个Stage，后面的Stage会依赖前面的Stage，而Stage划分的依据就是是否为宽依赖(Spark中RDD的依赖关系分成宽依赖和窄依赖
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2023-10-30 11:18:33
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目录1、Spark内核概述1.1 Spark核心组件回顾1.1.1 Driver1.1.2 Executor1.2 Spark通用运行流程概述2、Spark通讯架构2.1 Spark通信架构概述2.2 Saprk通讯架构解析2.3 Spark集群启动3、Spark部署模式3.1 Standalone模式运行机制3.1.1 Standalone Client模式3.1.2 Standalone C
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2023-07-25 00:05:11
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## Spark Job划分的流程
Spark Job划分是指将一个大型Spark作业划分为多个小的任务（Task）并在集群中并行执行，以提高作业的执行效率和并发度。下面将介绍具体的划分流程，并提供相应的代码示例。
### 步骤概览
下表展示了Spark Job划分的主要步骤和对应的代码：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
| 1. 创建Spar
原创
2023-07-23 22:40:02
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# Spark 划分 Job 的流程
在处理大数据任务时，Apache Spark 是一个高效的选择。然而，当任务变得复杂时，我们需要理解如何划分 Job，以便能够更好地管理和优化资源。在本篇文章中，我们将带你逐步了解如何在 Spark 中划分 Job，并提供一系列代码示例帮助你理解这些概念。
## 1. 流程概览
下面是划分 Job 的基本流程：
| 步骤 | 描述
本文介绍了自然语言处理中成分句法分析，包括定义、基本任务、常见方法以及短语结构和依存结构的关系，最后，分享了一些流行的工具以及工具实战例子。01定义维基百科上给的定义如下：The constituency-based parse trees of constituency grammars (= phrase structure grammars) distinguish between term
# Spark Stage 划分的深度解析
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，它为数据处理提供了高效的计算能力。在使用 Spark 进行数据处理时，理解如何对作业进行划分成多个 stages 是至关重要的。本文将详细探讨 Spark 的 Stage 划分过程，并通过代码示例以及流程图帮助读者更好地理解这一概念。
## 1. 什么是 Spark Stage？
在 Apach
原创
2024-09-26 04:48:31
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一 核心属性TaskScheduler taskScheduler: task调度器AtomicInteger nextJobId: 获取下一个jobIdInt numTotalJobs：job总数AtomicInteger nextStageId： 下一个stageIdHashMap[Int, HashSet[Int]] jobIdToStageIds：jobId和对应的所有stageId的映射
窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区。宽依赖指子RDD的每个分区都要依赖于父RDD的所有分区，这是shuffle类操作Stage:一个Job会被拆分为多组Task，每组任务被称为一个Stage就像Map Stage， Reduce Stage。Stage的划分，简单的说是以shuffl
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2024-06-02 10:47:31
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## 如何实现Spark窗口划分
### 一、整体流程
我们首先来看一下整个实现Spark窗口划分的流程。可以通过以下表格展示步骤：
```mermaid
pie
title 实现Spark窗口划分步骤
"1. 初始化SparkSession" : 20
"2. 读取数据" : 30
"3. 定义窗口规范" : 10
"4. 应用窗口函数" : 40
```
原创
2024-04-24 04:20:39
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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 |
| ---- | ---
1.Stage基本概念(1)一个Job被拆分为多组Task。 在Spark中有两类task，一类是shuffleMapTask，一类是resultTask，第一类task的输出是shuffle所需数据，第二类task的输出是result，(2)每组任务被称为一个Stage，就像Map Stage、Reduce Stage。 Stage的
文章目录1.Shuffle 核心要点1.1 ShuffleMapStage 与 FinalStage1.2 Shuffle中的任务个数1.3 reduce端数据读取2.HashShuffle解析2.1 未经优化的HashShuffleManager2.2 经过优化的HashShuffleManager3.SortShuffle解析3.1 普通运行机制3.2 bypass运行机制 1.Shuffl
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2024-02-23 12:23:42
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# Spark Job 划分实现流程
## 1. 简介
在大规模数据处理中，Spark 提供了一种分布式计算框架，可以将数据划分成多个分区进行并行处理。对于大型数据集，划分数据使得 Spark Job 能够更高效地并行处理数据，提高计算速度。
## 2. 实现步骤
下面是实现 Spark Job 划分的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建 Spar
原创
2024-01-11 06:54:21
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