Spark 任务执行的流程四个步骤1.构建DAG（调用RDD上的方法）2.DAGScheduler将DAG切分Stage（切分的依据是Shuffle），将Stage中生成的Task以TaskSet的形式给TaskScheduler3.TaskScheduler调度Task（根据资源情况将Task调度到相应的Executor中）4.Executor接收Task，然后将Task丢入到线程池中执行&nb
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2023-06-16 19:38:33
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首先，用户编写好的 spark 应用程序之后，打包成 Jar 包，通过 spark-submit 进行提交。最终转交给 SparkSubmit.class，通过提交模式可以找到对应的客户端启动类。这个客户端类启动好了之后，执行一些参数解析，执行 Jar 包处理等相关准备动作之后，就发送请求（Appl ...
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2021-10-31 21:22:00
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Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行，通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互。1、Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源（cpu、内存等）2、Cluster manager分配应用程序执行需要的资源，在Worker节点上创建Executor3、SparkContext 将程序代码
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2023-08-04 15:23:47
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1.概述本文是基于spark on yarn的执行分析spark整体执行流程是怎么样的。我们知道spark程序提交的任务，会拆分成ShuffleMapStage,ResultStage。首先会执行ShuffleMapStage，再执行ResultStage，那么问题来了：1）当Executor执行SchuffleMapstage任务的时候 driver端在做什么？2）当一个ShuffleMapSt
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2023-09-20 16:37:09
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SPARK运行环境spark可以运行在常见的集群环境之下一、LOCAL模式在不需要任何资源环境的情况下在本地就可以执行spark代码。所有计算都在一个线程中，没有任何并行计算。1、解压文件夹tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module
mv spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 spark-local2、启动sh /op
# Spark Transform 执行流程指南
Spark 是一个大数据处理框架，能够高效地处理大规模数据集。对于新手开发者而言，了解 Spark 的执行流程尤其重要。在本指南中，我们将介绍 Spark Transform 的执行流程，并逐步解释相关代码。
## Spark Transform 执行流程概述
在 Spark 中，Transform 是对数据集执行的一系列操作，例如 `map
transformation与action
transformation函数: map, filter,flatMap, groupByKey,reduceByKey distinct,sortByKey,join,cogroup,cartesian
transformation:只是做一个简单的记录，对RDD做一个标注即要执行什么操作
action函数有: count() first()
文章目录前言一、架构图二、解释1.主要组件及主要作用总结 前言官方的架构图太过简单，没有具体的交互细节。为此，我花了一个下午时间梳理了一下详细一点的spark的运行流程架构图，然后想了个通俗易懂的比喻来拟合它们之间的关系：一、架构图总体架构图如下二、解释1.主要组件及主要作用主要由如下组件：driver：相当于是个项目经理，客户提交的任务后（即spark-submit xxxx），它会做具体的交
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2023-08-22 21:48:04
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1、前言 本文是对自己阅读Spark SQL源码过程的一个记录，主线是对尚硅谷Spark SQL最后练习中建立的表的一个简单SQL编写的源码实现流程的跟读。通过自问自答的方式，学习完了整个Spark SQL的执行过程。 Spark SQL最终是通过Spark Core的RDD进行计算。所以在阅读Spark SQL源码之前，一定要深刻掌握Spark Core原理，而阅读源码的思路就是理解Spa
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2023-08-26 16:58:05
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在讲spark之前，不得不详细介绍一下RDD（Resilient Distributed Dataset），打开RDD的源码，一开始的介绍如此： 字面意思就是弹性分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。Resilient：弹性的，它表示的是数据可以保存在磁盘，也可以保存在内存中Distributed：它的数据分布式存储，并且
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2024-06-25 14:56:28
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Spark内部执行机制1.1 内部执行流程 如下图1为分布式集群上spark应用程序的一般执行框架。主要由sparkcontext（spark上下文）、cluster manager(资源管理器)和▪executor（单个节点的执行进程）。其中cluster manager负责整个集群的统一资源管理。executor是应用执行的主要进程，内部含有多个task线程以及内存空间。
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2023-09-26 09:32:43
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Spark的基本概念：（1）Application：表示你的应用程序（2）Driver：表示main()函数，创建SparkContext。由SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源的申请，任务的分配和监控等。程序执行完毕后关闭SparkContext（3）Executor：某个Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行某些task，并
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2023-08-08 13:13:52
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002-源码spark-2.1.1版SparkOnYarn部署流程-ApplicationMasterSparkOnYarn部署流程-CoarseGrainedExecutorBackend SparkOnYarn部署流程-ApplicationMaster如果走集群模式的话，bin/java org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster当该命令提
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2024-02-23 12:28:42
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一、spark源码分析执行流程当spark遇到action类算子，开始调起任务 1.Action类型的算子触发job的执行。源码中调用了SparkContext的runJob()方法，根进源码发现底层调用的是DAGScheduler的runJob()方法。2.DAGScheduler会将我们的job按照宽窄依赖划分为一个个stage(每个stage根据RDD的Partition的个数决定task的
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2023-10-26 15:49:24
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一、Spark组件Spark的基本组件，包括负责集群运行的Master和Worker，负责作业运行的Client和Driver，以及负责集群资源管理器（如YARN）和执行单元Executor等。 从架构层面上来说，每一个Spark Application都由控制集群的主控节点Master、负责集群资源管理的Cluster Manager、执行具体任务的Worker节点和执行单元Executor、负
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2023-08-05 01:05:13
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spark提交 -> 根据RDD之间的依赖关系构建DAG -> DAGScheduler进行解析(把DAG按照RDD依赖是否为宽依赖拆分成相互依赖的调度阶段) -> 提交到TaskScheduler进行调度 -> 任务分发到集群Worker节点中的Executor中运行(任务失败或者某个任务一直未执 ...
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2021-08-18 10:29:00
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前言这只是一个人随意的一些分享， 你大概可以放宽心的当休闲的东西来看， 看完你大概也许会对Spark会有一些不一样的想法。正文----一路飙，没有标题，因为是随心写的cartesian算子 - 笛卡尔积 cartesian的工作机制大概如下图（该图来自https://www.jianshu.com/p/c62d5d27f4ed） 多的应该就不需要说了吧？
cartesian
# Spark的整个执行流程
Apache Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算系统。它提供了高效的数据处理方式，可以处理并行计算、流处理、机器学习等多种任务。本文将介绍Spark的整个执行流程，并通过代码示例来说明。
## 1. Spark的基本概念
在开始介绍执行流程之前，我们先来了解一些Spark的基本概念。
- Resilient Distributed Datase
原创
2024-01-07 11:43:40
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# Spark的任务执行流程
## 引言
Spark 是一个基于内存的大数据处理框架，它提供了分布式计算的能力，能够快速处理大规模的数据集。在使用 Spark 进行任务执行时，了解任务执行流程是非常重要的，可以帮助我们更好地理解和优化我们的代码。
## 任务执行流程概述
Spark 的任务执行流程可以概括为以下几个步骤：
1. 创建 SparkContext：在使用 Spark 进行任务
原创
2023-12-19 11:32:40
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# Spark 程序 Jar 执行流程
在Apache Spark中，使用Jar包执行程序是一个常见的开发实践。作为一名初学者，你需要了解从编写程序到执行Jar文件的整个流程。这篇文章将为你提供清晰的步骤和代码示例，帮助你掌握这一流程。
## 执行流程概览
以下表格展示了Spark程序Jar执行的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
