概述Spark Application在遇到action算子时，SparkContext会生成Job，并将构成DAG图将给DAG Scheduler解析成Stage。Stage有两种： ShuffleMapStage 这种Stage是以Shuffle为输出边界 其输入边界可以是从外部获取数据，也可以是另一个ShuffleMapStage的输出 其输出可以是另一个Stage的开始 Shuf
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2023-10-05 16:25:28
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# Spark任务记录
## 介绍
在使用Spark进行大数据处理时，我们通常会遇到需要记录Spark任务执行过程的需求。这对于监控任务执行情况、排查问题、优化任务性能都非常重要。本文将介绍如何使用Spark来记录任务执行过程，并展示如何通过日志或其他方式查看任务记录。
## Spark任务记录的方式
### 日志记录
在Spark中，最常见的任务记录方式就是通过日志记录。我们可以使用l
原创
2024-06-18 05:39:08
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背景：调研过OOZIE和AZKABA,这种都是只是使用spark-submit.sh来提交任务，任务提交上去之后获取不到ApplicationId，更无法跟踪spark application的任务状态，无法kill application，更无法获取application的日志信息。因此，为了实现一个spark的调度平台所以有了以下调研及测试结论。调研目前流行的SPARK任务调度：Oozie和A
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2024-06-21 12:21:24
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文章目录Spark SQL一、Spark SQL概述1.什么是DataFrame2.什么是DataSet二、Spark SQL编程1.DataFrame读取json文件1.1 创建DataFrame1.2 SQL风格语法 [重点]1.3 DSL风格语法1.4 RDD转换为DataFrame[重要]1.5 DataFrame转换为RDD2.DataSet2.1 创建DataSet2.2 RDD转换
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2023-08-11 00:04:51
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Yarn-Cluster 模式任务流程一、任务提交流程执行脚本提交任务，实际是启动一个 SparkSubmit 的 JVM 进程SparkSubmit 类中的 main 方法 反射调用 YarnClusterApplication 的 main 方法创建客户端YarnClusterApplication 在客户端创建 yarnClient，向 ResourceManager 提交用户的应用程序RM
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2023-08-11 17:04:01
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spark任务运行的源码分析在整个spark任务的编写、提交、执行分三个部分：① 编写程序和提交任务到集群中 ②sparkContext的初始化③触发action算子中的runJob方法，执行任务(1)编程程序并提交到集群：①编程spark程序的代码②打成jar包到集群中运行③使用spark-submit命令提交任务在提交任务时，需要指定 --class 程序的入口（有main方法的类），1） s
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2024-05-31 23:50:37
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文章目录1. Spark任务调度概述2. Spark通信机制3. 任务调度过程3.1 Spark Stage 级调度3.2 Spark Task 级调度3.2.1 调度策略3.2.2 本地化调度3.2.3 失败重试与黑名单机制 1. Spark任务调度概述当Driver任务启动之后，Driver则会根据用户程序逻辑准备任务，并根据Executor资源情况逐步分发任务。 一个Spark应用程序包括
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2023-10-05 16:09:20
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Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本，阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础，了解 RDD、Shuf
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2023-08-30 22:52:09
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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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2023-06-19 12:43:12
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standalone模式下:提交spark-submit任务，会先在client端启动driver，driver就是我们写的spark程序，driver进程启动后,首先会构建sparkcontext，sparkcontext主要包含两部分：DAGScheduler和 TaskScheduler,然后TaskScheduler会寻找集群资源管理器(Master/Worker)的Ma
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2023-10-25 13:24:53
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Client 提交应用，Master节点启动DriverDriver向Cluster Manager申请资源，并构建Application的运行环境，即启动SparkContextSparkContext向ClusterManager申请Executor资源，Worker会先实例化ExecutorRunner对象，在ExecutorRunner启动中会创建进程生成器ProcessBuilder，然
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2023-08-26 16:37:22
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1、guava包冲突解决方法：spark各个节点版本为guava-14.0，我把spark各个
原创
2022-01-20 11:25:08
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Spark 文章目录122.12.2 等作业运行完再关闭Spark Streaming每隔batchDuration的时间会把源源不断的流数据分割成一批有限数据集，然后计算这些数据，我们可以从Spark提供的监控页面看到当前batch是否执行完成，当作业执行完，我们就可以手动执行kill命令来强制关闭这个Streaming作业。这种方式的缺点就是得盯着监控页面，然后决定关不关闭，很不灵活
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2024-01-24 21:43:47
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Spark任务调度TaskScheduler调度入口：（1） CoarseGrainedSchedulerBackend 在启动时会创建DriverEndPoint. 而DriverEndPoint中存在一定时任务，每隔一定时间（spark.scheduler.revive.interval, 默认为1s）进行一次调度（给自身
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2023-08-22 15:40:21
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（一）任务（作业）调度任务调度相关的3个概念：job、stage、task。Job：根据用的的spark逻辑任务。以action方法为界，遇到一个action 方法，则触发一个job。Stage：stage是job的子集。以宽依赖（shuffle）为界。遇到遇到一个shuffle，做一次划分。Task：task是stage的子集。以并行度（分区数）为区分。分区数多少个，就多少个task。 
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2023-07-02 21:34:44
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以yarn-cluster(顺带说下client模式)为例，包名org.apache.spark用oas代替，org.apache.hadoop用oah代替。org.apache.spark.deploy.yarn用sdy代替。org.apache.hadoop.yarn.client.api用hyca代替。常用类如下：私有类：sdy.ApplicationMaster；sdy.ExecutorR
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2023-09-21 12:23:11
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RDD任务切分中间分为：Application、Job、Stage和TaskApplication：初始化一个SparkContext即生成一个Application；Job：一个Action算子就会生成一个Job；Stage：Stage等于宽依赖(ShuffleDependency)的个数加1；Task：一个Stage阶段中，最后一个RDD的分区个数就是Task的个数。注意：Applic
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2023-06-11 15:30:44
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Filtering multiple values in multiple columns: In the case where you're pulling data from a database (Hive or SQL type db for this example) and need t
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2016-07-18 17:08:00
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1、Stage任务划分DAG有向无环图：DAG（Directed Acyclic Graph）有向无环图是由点和线组成的拓扑图形，该图形具有方向，不会闭环。原始的RDD通过一系列的转换就形成了DAG，根据RDD之间的依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage，对于窄依赖，partition的转换处理在Stage中完成计算。对于宽依赖，由于有Shuffle的存在，只能在parent RDD处理完成
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2023-07-03 17:22:59
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spark executor的个数和并行任务的个数合理的core，memory比例以及并行度是能显著提升spark执行效率。也是spark优化的一个重点spark executor 数量指定spark executor 数量的公式executor_num = spark.cores.max/spark.executor.cores参数说明：spark.cores.max 是指你的spark程序需要
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2023-08-05 02:37:58
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