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执行流程提交应用程序Application（包括Driver代码和Executor代码）启动Driver，创建SparkContext对象，并加载配置信息、依赖信息和代码（数据加载，算子推演）
RDD graph：根据用户提交的计算逻辑（Application）中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系，同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG（有向无环图）。DAGSchedu
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2023-11-09 14:31:39
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当使用spark-submit提交一个作业之后，这个作业就会启动一个对应的driver进程。 根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。 driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而driver进程要做的第一件事，就是向集群管理器（可以是Spark S
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2023-10-24 08:19:40
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概念Job当在RDD上执行Action操作时就会提交一个Job。这个Job会将RDD分为多分，并将每份RDD提交到集群执行。Stage当一个Job提交后将分解为多个Stage。Task一个Stage可分解为多个Task。Task分为Shuffle map Task和Result Task。其中Shuffle map Task任务是将一个现有的RDD转化为一个新的RDD。Result
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2024-06-17 20:06:08
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# Spark作业执行原理
Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持高效地大规模数据处理。在Spark中，作业是由多个任务组成的，而任务则会被分配到集群中的多个Executor上并行执行。本文将介绍Spark作业执行的原理，包括作业的提交、调度和执行过程。
## 作业提交
当用户编写完Spark应用程序后，需要将应用程序提交给Spark集群进行执行。作业提交的流程如下：
```ma
原创
2024-04-28 03:45:49
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[TOC]0 前言可以先参考之前写的《Yarn流程、Yarn与MapReduce 1相比》，之后再参考《Spark作业运行架构原理解析》，然后再阅读下面的内容，就很容易理解了。1 Client模式说明如下：Spark Yarn Client向YARN的ResourceManager申请启动Application Master。同时在SparkContent初始化中将创建DAGScheduler和T
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2024-08-04 17:42:31
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# Spark作业执行突然停止的实现
## 简介
在Spark开发过程中，有时候我们需要手动停止正在执行的作业，例如在调试过程中出现了错误，需要停止作业进行修复。本文将介绍如何在Spark中实现作业的突然停止，并提供了一个流程图和详细的步骤及代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[创建SparkSession]
C[
原创
2023-08-30 10:47:19
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### 执行Spark SQL Jar作业的流程
执行Spark SQL Jar作业的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 准备Spark环境和必要的依赖 |
| 步骤二 | 编写Spark SQL Jar作业 |
| 步骤三 | 打包作业代码和依赖 |
| 步骤四 | 提交作业到Spark集群 |
| 步骤五 | 监控作业执行情况
原创
2024-02-03 07:01:55
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1、背景：在已经配置了spark history的基础上，我们已经成功运行了spark了，通过yarn web ui界面任务的Tracking URL：History链接去查看任务历史运行情况，发现点击后还是在当前页例如： 原因是：我们在运行spark任务后，默认是由AM进行历史任务汇聚，拼接的URL是job history的链接，但是spark里面是drive负责汇聚，需要
Spark-作业执行流程概述 spark的作业和任务带哦度系统是其核心，它能够有效地进行调度根本原因是对任务划分DAG和容错，使得它对底层到顶层的各个模块之间的调用和处理显的游刃有余。 相关术语 作业（job）：RDD中由行动操作所生成的一个或多个调度阶段 调度阶段（stage）：每个作业会因为RD
原创
2022-06-10 19:21:42
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Spark on Yarn 客户端模式作业提交过程分析我们将以一个Spark Streaming为例,阅读spark相关源码，简述Spark on Yarn客户端模式下作业提交流程。作业是通过spark-submit脚本提交的，因此整个流程从spark-submit代码开始分析。若有错误，希望各位看官指出。通过submit获取提交代码的MainClass
通过反射机制Utils.classForN
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2023-12-17 15:53:19
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spark通信模块
1、spark的 cluster manager可以 有 local , standalone, mesos , yarn等部署方式，为了
集中通信方式
1、rpc remote produce call
spark的通信机制：
akka的优势和特性如下：
1、并行和分布式：a
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2024-01-12 17:36:27
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Spark架构与作业执行流程简介Local模式运行Spark最简单的方法是通过Local模式（即伪分布式模式）。 运行命令为：./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi local基于standalone的Spark架构与作业执行流程Standalone模式下，集群启动时包括Master与Wo
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2024-05-31 18:16:00
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@Author : Spinach | GHB
@Link : 文章目录前言SparkOnYarn集群节点分布Spark运行模式流程Yarn-Cluster模式下Yarn-Client模式下Yarn-Cluster模式与Yarn-Client模式区别 前言Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，具有速度快、支持多语言、移植性高的特点。而移植性高的体现就在于Spark的部署
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2024-05-15 10:33:31
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spark作业性能调优优化的目标保证大数据量下任务运行成功降低资源消耗提高计算性能 一、开发调优：（1）避免创建重复的RDDRDD lineage，也就是“RDD的血缘关系链”开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，创建多个代表相同数据的RDD，进而增加了作业的性能开销。（2）尽可能复用同一个RDD比如说，有一个RDD的数据格式是key-value类型的，另一个是单valu
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2024-06-14 20:33:22
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本学期学习了大数据技术之spark，期末大作业就是使用Flume+kafka+SparkStreaming实现实时处理，在这之中有很多奇奇怪怪的问题出现，最终还是艰难的将此实验完成。如果你也刚好在做这个实验，希望能对你有用。 Spark大作业之FLume+Kafka+SparkStreaming实时处理+log4j实时生成日志前言实现方法处理流程分析实现步骤1.创建一个Maven项目并创建两个ma
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2024-08-07 10:39:38
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1将sample.log的数据发送到Kafka中，经过Spark Streaming处理，将数据格式变为以下形式：
commandid | houseid | gathertime | srcip | destip |srcport| destport | domainname | proxytype | proxyip | proxytype | title | content | url |
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2021-03-22 20:22:43
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假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发
Spark应用程序实现如下功能：
1、实时统计连续网购时间超过半个小时的女性网民信息。
2、周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单
位为分钟，分隔符为“,”。
数据：
log1.txt：周六网民停留日志
LiuYang,female,20
YuanJing,male,10
Guo
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2019-06-13 16:44:00
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Spark：对于提交命令的理解：spark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行，也可以提交到 hadoop 的 yarn 集群执行。代码中配置：util：import org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object SparkContextUtil
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2023-08-16 10:50:50
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Spark-作业执行流程概述spark的作业和任务带哦度系统是其核心，它能够有效地进行调度根本原因是对任务划分DAG和容错，使得它对底层到顶层的各个模块之间的调用和处理显的游刃有余。相关术语作业(job)：RDD中由行动操作所生成的一个或多个调度阶段调度阶段(stage)：每个作业会因为RDD之间的依赖关系拆分成多组任务集合，称为调度阶段，也叫做任务集(TaskSet)。调度阶段的划分是由DAGS
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2023-09-27 19:21:30
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