在生产环境中，spark 部署方式一般都是 yarn-cluster 模式，本文针对该模式进行讲解，当然大体思路也适用于其他模式 基础概念一个 spark 应用包含 job、stage、task 三个概念job：以 action 方法为界，一个 action 触发一个 jobstage：它是 job 的子集，以 RDD 宽依赖为界，遇到宽依赖即划分 stagetask：它是 stage
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2023-08-09 10:21:59
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Spark中的一个Stage只不过是物理执行计划其中的一个步骤，它是物理执行计划的一个执行单元。一个Job会被拆分为多组Task，每组任
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精选
2024-04-30 14:59:57
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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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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 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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文章目录相关概念Spark架构设计Spark基本运行流程RDD简介与知识点RDD简单执行过程RDD依赖关系及Stage的划分 相关概念RDD：Resillient Distributed Dataset，弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型DAG：Directed Acyclic Graph，有向无环
Spark Job-Stage-Task实例理解基于一个word count的简单例子理解Job、Stage、Task的关系，以及各自产生的方式和对并行、分区等的联系；相关概念Job：Job是由Action触发的，因此一个Job包含一个Action和N个Transform操作；Stage：Stage是由于shuffle操作而进行划分的Task集合，Stage的划分是根据其宽窄依赖关系；Task：最
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2024-09-21 12:20:00
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文章目录一，词频统计准备工作（一）版本选择问题（二）安装Scala2.12.15（三）启动集群的HDFS与Spark（四）在HDFS上准备单词文件二，本地模式运行Spark项目（一）新建Maven项目（二）添加项目相关依赖（三）创建日志属性文件（四）添加Scala SDK（五）创建HDFS配置文件（六）创建词频统计单例对象（七）运行程序，查看结果（八）解析程序代码1，Spark配置对象2，Spa
实验环境搭建在进行后续操作前，确保下列条件已满足。下载spark binary 0.9.1安装scala安装sbt安装java启动spark-shell （还可以参考学习八的介绍）单机模式运行，即local模式local模式运行非常简单，只要运行以下命令即可，假设当前目录是$SPARK_HOME MASTER=local bin/spark-shell "MASTER=
# Spark 中的重复 Stage 问题解析
在 Apache Spark 中，重复 Stage 是一个可能影响性能的问题。了解这一现象的内在机制，有助于优化大规模数据处理流程。本文将详细探讨 Spark 中的重复 Stage，分析其产生原因，并提供相应的代码示例和解决方法。
## 1. 什么是重复 Stage
在 Spark 的执行计划中，Stage 是指一组可以并行执行的任务。当某个
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2024-10-06 05:18:27
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# Spark Skipped Stage 实现指南
在大数据处理的领域，Apache Spark 是一款极为强大的分布式计算框架。然而，在执行复杂的操作时，有时会遇到 "skipped stage" 的情况。本文将手把手教你如何理解和实现这个概念。
## 流程概述
为了帮助你更好地了解"skipped stage"的情况，以下是整个流程的概述。
| 步骤 | 操作
1. Stage提交流程
RDD图的Stage划分好后，就开始Stage提交。
Stage提交到Task执行的流程如下：
DAGScheduler.handleJobSubmitted先完成Stage的划分，然后进行Stage提交操作。
DAGScheduler.submitStage private def submitStage(stage:
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2023-11-27 20:24:05
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Spark在接收到提交的作业后，会进行RDD依赖分析并划分成多个stage，以stage为单位生成taskset并提交调度。这里stage划分是一个设计的亮点，这两天学习一下。Spark作业调度对RDD的操作分为transformation和action两类，真正的作业提交运行发生在action之后，调用action之后会将对原始输入数据的所有transformation操作封装成作业并向集群提交
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2023-11-23 22:31:58
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# Stage划分原理与Spark实战指南
## 一、引言
Spark是一个强大的分布式计算框架，对于大数据处理有着重要的作用。在Spark中，理解Stage的划分原理对优化Spark作业及提升性能至关重要。本文将为刚入行的小白介绍Spark中Stage的划分原理，并通过实际代码示例进行演示。
## 二、基本流程
在进行Spark作业时，Stage的划分大致可以分为以下几个步骤：
| 步
# 如何使用yarn查看Spark Stage
## 介绍
在Spark应用程序中，一个Stage代表了一组可以并行执行的任务集合。了解如何使用yarn命令来查看Spark Stage是很重要的，因为它可以帮助我们更好地理解应用程序的执行过程，并进行性能优化。
在本文中，我将向你介绍如何使用yarn命令来查看Spark Stage的步骤，并提供相应的代码示例。
## 步骤
下面是查看Spa
原创
2024-02-03 07:29:05
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# 实现Spark任务中的Stage数量为0
在Apache Spark中，一个常见的需求是减少Stage的数量，尤其当我们希望优化性能或调试我们的Spark应用时。在某些情况下，我们会希望Stage的数量仅为0。在这篇文章中，我将向你展示如何从头到尾地实现这一点。
## 流程概述
下面是实现Spark Stage数量为0的步骤概览：
| 步骤 | 描述
1）外部数据源
val distFile1 = sc.textFile("data.txt") //本地当前目录下文件
val distFile2 =sc.textFile("hdfs://192.168.121.12:8020/input/data.txt") //HDFS文件
val distFile3 =sc.textFile("file:/input/data.txt") //本
记录spark的Wordcount小程序：前提：hdfs已经打开 创建一个name为wc.input的文件，上传到hdfs中的/user/hadoop/spark/中，内容如上图 [root@spark00 hadoop-2.6.0-cdh5.4.0]# bin/hdfs dfs -put wc.input /user/hadoop/spark/
一、RDD===>Value类型object Test {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("Spark").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
val listRDD
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2024-09-27 06:33:37
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