# Spark Task Retry参数的科普文章
## 引言
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常受欢迎的分布式计算框架。它不仅可以处理大量的数据，还能够支持复杂的计算逻辑。然而，在大规模的数据处理过程中，任务失败是不可避免的。为了提高数据处理的鲁棒性，Spark 提供了一系列的参数来配置任务重试的行为。本文将重点介绍 Spark 中的任务重试参数及其使用方法，并通过代码示
本篇blog讲述实际spark项目中调优的一个小技巧，调节数据本地化的等待时长。 Spark在Driver上，对Application的每一个stage的task，进行分配之前，都会计算出每个task要计算的是哪个分片数据，RDD的某个partition；Spark的task分配算法，优先，会希望每个task正好分配到它要计
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2023-10-24 05:37:16
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spark内核架构深度剖析： spark运行流程图如下（Spark job运行原理）：spark-submit提交Spark应用程序后，其执行流程如下：构建Spark Application的运行环境，启动SparkContextSparkContext向资源管理器Clutser Manager（可以是Standalone，Mesos，Yarn）申请运行Executor资源，
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2023-12-01 11:18:50
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# Spark任务超时参数
在使用Spark进行大规模数据处理和分析时，我们经常会遇到任务执行时间过长的情况。为了避免任务无限期地执行下去，Spark提供了一种超时参数来限制任务的执行时间。本文将介绍Spark任务超时参数的概念、用法和一些注意事项，并通过代码示例来说明其作用。
## 超时参数概念
Spark任务超时参数是指在任务执行过程中设置一个时间阈值，当任务的执行时间超过这个阈值时，S
原创
2024-01-22 07:21:33
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基于事件时间的延迟数据处理-★说明时间分类实际需求API演示 说明之前在引入StructuredStreaming的时候提到StructuredStreaming可以基于事件时间做延迟数据的处理,那么接下来进行原来说明和代码演示时间分类事件时间:event-time:表示数据/数据真正发生的时间–现在用 因为它才能真正反映数据的真实状态处理时间:process-time:表示数据被处理时的时间–
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2023-08-29 14:01:19
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Spark任务调度机制论述在生产环境下，Spark集群的部署方式一般为YARN-Cluster模式。 Driver线程主要是初始化SparkContext对象，准备运行所需的上下文，然后一方面保持与ApplicationMaster的RPC连接，通过ApplicationMaster申请资源，另一方面根据用户业务逻辑开始调度任务，将任务下发到已有的空闲Executor上。
当ResourceMan
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2024-09-18 19:06:01
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# Spark Task Failure次数参数的解读与应用
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。任务失败是Spark计算中常见的问题，了解任务失败次数的管理和参数设置对于提高任务的稳定性和性能至关重要。本文将深入探讨Spark中的任务失败次数参数，并通过代码示例帮助大家更好地理解。
## 任务失败机制
在Spark中，一个作业被划分为多个任务，这
原创
2024-09-04 06:40:06
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Job ：是一个比task 和 stage 更大的逻辑概念，job 可以认为是我们在driver 或是通过spark-submit 提交的程序中一个action ，在我们的程序中有很多action 所有也就对应很多的jobsStage： 是spark 中一个非常重要的概念 ，在一个job 中划分stage 的一个重要依据是否有shuflle 发生 ，也就是是否会发生数据的重组
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2023-11-03 21:26:12
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优化 Spark 应用的一个主要手段就是合理设置任务执行的并行度，尽可能的利用集群资源 ，从而提高执行效率。而影响 spark 并行度的因素主要有如下几个：RDD 的分区数（Partition ）Spark 应用默认会为每一个 RDD 分区创建一个 Task, 所以输入 RDD 的分区数直接影响待 分配的 Task 总数，Task 任务数如果少于分配的计算资源（cores ），则可能造成部分资 源
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2023-09-26 14:27:30
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在Spark中，一个应用程序要想被执行，肯定要经过以下的步骤： 从这个路线得知，最终一个job是依赖于分布在集群不同节点中的task，通过并行或者并发的运行来完成真正的工作。由此可见，一个个的分布式的task才是Spark的真正执行者。下面先来张task运行框架整体的对Spark的task运行有个大概的了解。task运行之前的工作是Worker启动Executor，接着Executor准备好一切运
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2024-10-26 19:36:48
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# Spark重试机制及次数
## 介绍
在使用Apache Spark进行数据处理时，经常会遇到一些任务失败的情况，可能是由于网络问题、硬件故障或者其他原因导致的。为了提高任务的稳定性和容错性，Spark提供了重试机制来重新执行失败的任务，以确保作业的顺利完成。在本文中，我们将介绍Spark中的重试机制及重试次数的设置。
## Spark的重试机制
Spark的重试机制是基于DAG（有向
原创
2024-05-26 06:19:33
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参考文章：Spark Streaming foreachRDD的正确使用方式foreachRDD 主要用于向外部数据存储写入数据，下面给出一个实际的例子。 使用示例, 向Redis 存入黑名单。IPAllImpImpoInfoPairDStream
.groupByKey().foreachRDD(new VoidFunction<JavaPairRDD<St
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2023-08-24 12:56:23
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在Spark中，一个应用程序要想被执行，肯定要经过以下的步骤： 从这个路线得知，最终一个job是依赖于分布在集群不同节点中的task，通过并行或者并发的运行来完成真正的工作。由此可见，一个个的分布式的task才是Spark的真正执行者。下面先来张task运行框架整体的对Spark的task运行有个大概的了解。 task运行之前
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2023-08-11 14:18:10
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# 实现 axios retry 参数
## 简介
在开发过程中，我们经常使用 axios 来进行网络请求。有时候由于网络不稳定或服务器繁忙，请求可能会失败。针对这种情况，我们可以使用 axios 的 retry 参数来进行请求的重试。本文将介绍如何在 axios 中使用 retry 参数，并提供详细的步骤和示例代码。
## 流程图
```mermaid
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原创
2023-11-13 03:03:16
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# Spark任务Retry次数详解
在大数据处理领域，Apache Spark因其强大的计算能力而备受欢迎。在实际应用中，任务的失败是常见的现象，了解任务的Retry机制对于开发人员来说十分重要。本文将探讨Spark的任务Retry次数、如何配置以及示例代码。
## 1. Retry机制概述
在Spark中，每当一个任务执行失败时，系统会自动重试该任务，默认情况下，Spark会重试3次。这
Spark技术内幕：Master基于ZooKeeper的High Availability（HA）源码实现 详细阐述了使用ZK实现的Master的HA，那么Master是如何快速故障恢复的呢？处于Standby状态的Master在接收到org.apache.spark.deploy.master.ZooKeeperLeaderElectionAgent发送的ElectedLeader消
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2023-10-09 09:10:47
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工作原理图 源码分析：1、submitTasks在submitTasks方法中最后调用backend.reviveOffers()进行下一步的task调度分配 1 override def submitTasks(taskSet: TaskSet) {2 val tasks&
## 实现"spark配置retry次数"的流程
为了实现"spark配置retry次数"，我们需要按照以下步骤进行操作：
1. 导入所需的库和模块
2. 创建SparkSession对象
3. 配置Spark的重试次数
4. 编写Spark应用程序
5. 提交Spark应用程序
6. 监控Spark应用程序的运行状态
接下来，我将详细介绍每一步需要做什么，并提供相应的代码示例。
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原创
2023-08-10 17:01:58
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本期概览：ReceiverTracker架构设计消息循环系统ReceiverTracker具体的实现Spark Streaming作为Spark Core基础 架构之上的一个应用程序，其中的ReceiverTracker接收到数据之后，具体该怎么进行数据处理呢？为了弄清楚这个问题，首先，我们打开源码找到ReceiverSupervisorImpl这个类从源码中可以看出，写数据是通过Received
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2023-11-01 20:28:28
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一.指定spark executor 数量的公式executor 数量 = spark.cores.max/spark.executor.coresspark.cores.max 是指你的spark程序需要的总核数spark.executor.cores 是指每个executor需要的核数二.指定并行的task数量
spark.default.parallelism参数说明：该参数用于设置每个st
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2023-08-11 10:30:10
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