注意下面需要配置两个参数：spark-submit脚本里面，去用--conf的方式，去添加配置；一定要注意！！！切记，不是在你的spark作业代码中，用new SparkConf().set()这种方式去设置，不要这样去设置，是没有用的！一定要在spark-submit脚本中去设置。一、调节executor堆外内存有时候，如果你的spark作业处理的数据量特别特别大，几亿数据量；然后spark作业
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2024-06-11 07:00:31
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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
原创
精选
2024-04-30 14:59:57
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数据抽取提速：1. 不要把rdd或者df展示出来，只有第一遍跑流程的时候看看中间结构，后面就只保存不展示。2. 尽量使用spark.sql，而不是rdd。sql处理groupby会快很多。基本上10min的rdd，sql只需2min。所以基本除了复杂函数，都用sql解决。3. reduceByKey 在大数据集上比groupByKey快很多。Python：链接：datetime --- 基本日期和
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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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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# 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
原创
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
原创
2024-10-28 07:06:28
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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 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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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
61阅读
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=
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
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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在使用Apache Spark进行大数据处理时，遇到“Spark stage skipped”的警告是一个常见的问题。这个警告意味着某个特定的处理阶段由于数据无变化或者之前的处理已经完成而被跳过。要解决这个问题，我们需要深入一下Spark的工作原理，并优化我们的配置和代码。接下来，我将详细记录这个问题的解决过程，涉及环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及服务验证等几个方面。
##
# Spark如何划分Stage
Apache Spark是一个快速的通用型大数据处理引擎，它支持实时处理和批处理。在Spark中，任务被划分为不同的阶段（Stage），以便进行优化和并行执行。本文将介绍Spark如何划分阶段，并通过一个实际问题和示例来说明。
## Spark中的Stage划分
在Spark中，一个Stage是由一组相同的任务组成，这些任务具有相同的计算逻辑和依赖。在Spa
原创
2024-05-28 03:42:44
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# 教你如何实现spark查看stage运行
## 一、整体流程
下面是实现查看Spark运行的stage的步骤表格：
```markdown
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据到DataFrame |
| 3 | 对数据进行转换操作 |
| 4 | 查看stage运行情况 |
```
## 二、详
原创
2024-03-30 05:05:53
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一、背景
Spark中每一个RDD都记录它的血缘lineage，根据lineage，我们可以实现容错机制和数据重用。
相比其他系统的细颗粒度的内存数据更新级别的备份或者LOG机制，RDD的Lineage记录的是粗颗粒度的特定数据Transformation操作（如filter、map、join等）行为。当这个R
