# Spark 作业调度入门指南
在大数据处理的世界中，Apache Spark 是一个功能强大且流行的分布式计算框架。合理的作业调度不仅可以提高资源利用率，还能确保作业以高效的方式完成。对于刚入行的小白来说，理解 Spark 作业调度的流程至关重要。本文将提供一个详细的指南，帮助你建立起实现 Spark 作业调度的基本知识。
## 作业调度流程
首先，让我们概述一下 Spark 作业调度的
原创
2024-10-27 06:32:47
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spark环境搭建standalone模式搭建1、上传解压，配置环境变量 配置bin目录2、修改配置文件 confmv spark-env.sh.template spark-env.sh添加以下代码export SPARK_MASTER_IP=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPAR
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2024-05-18 02:48:49
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一、Local模式：在本地部署单个Spark服务 Local模式就是运行在一台计算机上的模式，通常就是用于在本机上练手和测试。二、Standalone模式：Spark自带的任务调度模式。（国内常用）自带的资源调动引擎，构建一个由Master + Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。 这个要和Hadoop中的Standalone区别开来。这里的Standalone是指只用Sp
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2023-06-19 11:20:20
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spark简介Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，在迭代的场景下，spark比MR快10倍以上，spark运行速度快的原因不仅仅是因为spark基于内存计算，同时spark会有DAG有向无环图切割任务，确定任务的执行先后顺序。spark有四种运行模式local：多用于本地测试Standalone：spark自带的一个资源调度框架yarn：Mesos这里提到了spark的资源调
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2023-11-17 21:53:17
85阅读
新建AccessLogDriverCluster类package com.it19gong.clickproject;import java.sql.PreparedStatement;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.
原创
2022-01-18 16:21:02
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用户可以在DolphinScheduler Web界面轻松创建、编辑和调度云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版的Spark作业。
原创
2021-09-04 10:21:25
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先来先服务调度算法 先来先服务（FCFS）调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。采用FCFS算法，每次从后备队列中选择一个或多个最先进入该队列的作业，将他们调入内存，为他们分配资源，创建进程，然后放入就绪队列。在进程调度中采用FCFS算法时，则每次调度是从就绪队列 ...
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2021-10-11 15:03:00
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一、 实验目的（1）加深对作业调度算法的理解；（2）进行程序设计的训练。 二、 实验内容和要求 用高级语言编写一个或多个作业调度的模拟程序。单道批处理系统的作业调度程序。作业一投入运行，它就占有计算
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2024-01-02 22:14:44
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1、任务调度与资源调度任务调度：是指通过DAGScheduler，TaskScheduler，SchedulerBackend等进行的作业调度。资源调度：是指应用程序获取资源。任务调度是在资源调度的基础上，没有资源调度，那么任务调度就没有任何意义了。2、分配Driver（只对cluster模式有效）Spark的Driver的运行有2种模式，一种是Client模式（Driver程序运行在客户端，适用
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2023-11-13 10:21:18
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Spark内部有若干术语(Executor、Job、Stage、Task、Driver、DAG等)，需要理解并搞清其内部关系，因为这是性能调优的基石。节点类型有：1. Master 节点： 常驻master进程，负责管理全部worker节点。2. Worker 节点： 常驻worker进程，负责管理executor 并与master节点通信。 Dirvier：官方解释为： T
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2024-01-05 21:40:57
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一.问题描述给定n个作业的集合J=(J1, J2, ... , Jn)。每一作业Ji都有两项
任务要分别在2台机器上完成. 每一作业须先由机器l处理, 再由机器2处理. 设tji是作业Ji在机器j上的处理时间, i=1,...,n, j=1, 2.Fji是作业Ji在机器j上完成处理的时间. 所有作业在机器2上完成时间和: f=∑F2i 称为该作业调度的完成时间和.
对于给定的J, 要求制定一个最佳
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2024-05-19 12:58:22
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作业车间调度算法调度问题的描述车间调度问题的分类车间调度问题的特点生产调度方法 调度问题的描述调度问题的一般性定义：在一定的约束条件下，把有限的资源在时间上分配给若干个任务，以满足或优化一个或多个性能指标。车间调度问题可以描述为：n个工件在m台机器上加工；一个工件有多道工序，每道工序可以在若干台机器上加工，并且必须按一些可行的工艺次序进行加工；每台机器可以加工工件的若干工序，并且在不同的机器上加
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2023-07-29 20:05:25
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实验二作业调度模拟程序
一、目的和要求1.1 实验目的（1）加深对作业调度算法的理解；（2）进行程序设计的训练。1.2 实验要求用高级语言编写一个或多个作业调度的模拟程序。单道批处理系统的作业调度程序。作业一投入运行，它就占有计算机的一切资源直到作业完成为止，因此调度作业时不必考虑它所需要的资源是否得到满足，它所运行的时间等因素。 作业调
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2023-05-18 21:48:32
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一、作业（job）的概念（1） 用户角度 我们把一次应用业务处理过程中，从输入开始到输出结束，用户要求计算机所做的有关该次业务处理的全部工作称为一个作业。如图所示的编程过程的可以认为是作业的一个例子。 编辑输入——> 编 译——> 链 接——> 执 行——> 输&nb
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2024-02-17 08:25:17
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1、资源调度模式1.1、local模式（本地）运行该模式非常简单，只需要把Spark的安装包解压后，改一些常用的配置即可使用，而不用启动Spark的Master、Worker守护进程( 只有采用集群的Standalone方式时，才需要这两个角色)，也不用启动Hadoop的各服务（除非要用到HDFS文件系统）。 Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spar
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2023-08-11 14:15:59
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Spark 中的调度模式主要有两种：FIFO 和 FAIR。默认情况下 Spark 的调度模式是 FIFO（先进先出），谁先提交谁先执行，后面的任务需要等待前面的任务执行。而 FAIR（公平调度）模式支持在调度池中为任务进行分组，不同的调度池权重不同，任务可以按照权重来决定执行顺序。使用哪种调度器由参数 spark.scheduler.mode 来设置，可选的参数有 FAIR 和 FIFO，默认是
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2023-08-08 13:04:29
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Spark 任务调度机制 1. Job & Stage & Task2. Spark 任务调度概述Spark Stage 级调度Spark Task 级调度调度策略本地化调度失败重试与黑名单机制4.1Task数量和分区的关系4.2 阶段的划分4.3 阶段划分源码4.4 RDD 任务划分4.5 Task的数量4.6 Task种类的划分4.7 任务调度4.8 任务执行总结 ) 1.
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2023-08-11 15:15:12
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第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示
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2024-01-23 17:02:27
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作业调度算法1.先来先服务（FCFS, First Come First Serve）是最简单的调度算法，按先后顺序进行调度。定义： 按照作业提交或进程变为就绪状态的先后次序，分派CPU； 当前作业或进程占用CPU，直到执行完或阻塞，才出让CPU（非抢占方式）。 在作业或进程唤醒后（如I/O完成），并不立即恢复执行，通常等到当前作业或进程出让CPU。适用场景： 比较有利于长作业，而不利于短
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精选
2016-08-31 20:45:26
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