1、懒执行数据从源头到处理，并不是每一步操作都会立刻执行。在spark操作方法中，分为Transformation与Action两类操作。 transformation：一个方法由RDD调用，执行后产生另一个RDD。 Action：一个方法由RDD调用，执行后不是产生另一个RDD，而是产生一个非RDD的结果，例如collect，count。Tra
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2023-08-06 11:54:26
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# 如何实现 Spark Task 立刻执行
在大数据处理的世界里，Apache Spark 是一个强大的工具，能够处理大量的数据并实现高效的计算。然而，有时你可能会遇到“Spark task立刻执行，但执行不到”的问题。今天，我将带领你一步步了解如何解决这个问题，使 Spark Task 能够即时执行。
## 流程概述
下面是实现 Spark Task 立刻执行的步骤：
| 步骤 | 描
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 Task任务调度执行
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，专为大数据处理而设计。其内置的任务调度功能允许用户在集群中高效地执行计算任务。在这篇文章中，我们将深入分析 Spark 的任务调度过程，并通过示例代码和可视化图表来说明这一过程。
## Spark 任务调度概述
在 Spark 中，任务调度主要是将用户提交的计算逻辑（即作业）划分为多个小单元（即任
写在前面 在任何大数据类的项目中，数据倾斜都是最棘手的性能问题，最能体现人的技术能力，最能体现RD（Research Developer，研发工程师）的技术水平。数据倾斜 = 性能杀手，如果没有丰富的经验，或者没有受过专业的技术培训，是很难解决数据倾斜问题的。 所以，数据倾斜解决方案，在整个项目中，都是非常非常核心
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2023-10-27 15:43:03
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背景： 分布式计算模型中，如Hadoop的MR，Spark的RDD，在任务处理过程中经常会出现某个Task执行很慢，拖慢了整个批次计算。为解决此问题，Hadoop提出来了Speculative Task方案。思路： 监控每个Task执行情况，对慢于平均进度(或者其它可以衡量进度的指标)的Task重新启动一个Task，结果集用率先完成的
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2023-10-15 19:30:21
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摘要spark的调度一直是我想搞清楚的东西，以及有向无环图的生成过程、task的调度、rdd的延迟执行是怎么发生的和如何完成的，还要就是RDD的compute都是在executor的哪个阶段调用和执行我们定义的函数的。这些都非常的基础和困难。花一段时间终于弄白了其中的奥秘。总结起来，以便以后继续完善。spark的调度分为两级调度：DAGSchedule和TaskSchedule。DAGSchedu
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2024-08-05 21:39:39
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Tuning Spark数据序列化内存调优内存管理概述确定内存消耗调整数据结构序列化 RDD 存储垃圾收集调整其他注意事项并行度水平减少任务的内存使用广播大的变量数据本地化概要由于大多数 Spark 计算的内存性质， Spark 程序可能由集群中的任何资源（ CPU ，网络带宽或内存）导致瓶颈。 通常情况下，如果数据有合适的内存，瓶颈就是网络带宽，但有时您还需要进行一些调整，例如 以序列
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2023-12-27 21:13:35
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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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一，简介Spark调度机制可以理解为两个层面的调度。首先，是Spark Application调度。也就是Spark应用程序在集群运行的调度，应用程序包括Driver调度和Executor调度。其次，就是每个Spark Application都会有若干Jobs(Spark Actions)，然后这些job是以何种机制，在Executor上执行的，也是需要一个调度管理的机制，该层面调度也可以理解为S
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2023-10-21 17:56:43
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Spark中任务的处理也要考虑数据的本地性(locality)，Spark目前支持PROCESS_LOCAL（本地进程）、NODE_LOCAL（本地节点）、NODE_PREF、RACK_LOCAL（本地机架）、ANY（任何）几种。其他都很好理解，NODE_LOCAL会在spark日志中执行拉取数据所执行的task时，打印出来,因为Spark是移动计算，而不是移动数据的嘛。 那么什么是NODE_P
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2024-10-22 14:05:11
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引言在上两篇文章 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 和 spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 中剖析了Spark的DAG的生成，Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交。如下图，我们在前两篇文章中剖析了DAG的构建，Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交，本篇文章主要剖析TaskSet
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2024-08-04 17:59:56
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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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1.什么是并行度并行度，其实就是指，Spark作业中 ，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业在各个阶段（stage）的并行度。2.并行度过低的危害 假如，在spark-submit脚本里面，给Spark作业分配了足够多的资源，比如50个executor，每个executor有10G内存，3个cpu core。基本已经达到了集群
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2023-09-17 13:39:36
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Spark任务的划分和调度一. Job、Stage、Task的概念二. Spark任务执行的流程1. DAGScheduler，TaskScheduler，SchedulerBackend2. Job提交的流程三. DAGScheduler四. TaskScheduler五. TaskScheduler的调度TaskSet和分配Task的原理1. TaskSet的调度2. Task的分配2.1
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2023-09-04 07:17:14
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1. 什么是Task?在前面的章节里描述过几个角色，Driver(Client),Master,Worker(Executor)，Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度，显然这些都不是Task.Spark上的几个关系可以这样理解：Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建
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2024-01-16 05:31:38
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Spark中Task，Partition，RDD、节点数、Executor数、core数目的关系和Application，Driver，Job，Task，Stage理解
有部分图和语句摘抄别的博客，有些理解是自己的 梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、co
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2024-04-15 23:10:19
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1. 什么是Task?在前面的章节里描述过几个角色，Driver(Client),Master,Worker(Executor)，Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度，显然这些都不是Task.Spark上的几个关系可以这样理解：Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建
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2024-04-21 08:11:26
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【Spark2运算效率】【Spark2运算效率】第四节 影响生产集群运算效率的原因之数据倾斜前言倾斜实例治理过程结语跳转 前言当ETL调度任务所能拥有的资源能够满足其在较为资源冗余的状况下实施运算，长时间的运算过程中可能是涉及了数据倾斜的现象；数据倾斜可以说是分布式运算中不可避免的一种现象，这种现象带来的后果就是任务执行时长会随着倾斜度的增加而变长，甚至会有Fail的风险（任务重跑）； 不管是任
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2023-08-24 11:19:18
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摘要spark的调度一直是我想搞清楚的东西，以及有向无环图的生成过程、task的调度、rdd的延迟执行是怎么发生的和如何完成的，还要就是RDD的compute都是在executor的哪个阶段调用和执行我们定义的函数的。这些都非常的基础和困难。花一段时间终于弄白了其中的奥秘。总结起来，以便以后继续完善。spark的调度分为两级调度：DAGSchedule和TaskSchedule。DAGSchedule是根据job来生成相互依赖的stages，然后把stages以TaskSet形式传递给TaskSchedule来进行任务的分发过程，里面的细节会慢慢的讲解出来的，比较长
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2018-03-26 16:36:55
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