# 实现Spark任务中的Stage数量为0
在Apache Spark中，一个常见的需求是减少Stage的数量，尤其当我们希望优化性能或调试我们的Spark应用时。在某些情况下，我们会希望Stage的数量仅为0。在这篇文章中，我将向你展示如何从头到尾地实现这一点。
## 流程概述
下面是实现Spark Stage数量为0的步骤概览：
| 步骤 | 描述
本文来自11月举办的 Data + AI Summit 2020 （原 Spark+AI Summit），主题为《Improving Spark SQL Performance by 30%: How We Optimize Parquet Filter Pushdown and Parquet Reader》的分享，作者为字节跳动的孙科和郭俊。Parquet 是一种非常流行的
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2023-11-19 13:20:39
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Spark内核泛指Spark的核心运行机制，包括Spark核心组件的运行机制、Spark任务调度机制、Spark内存管理机制、Spark核心功能的运行原理等，熟练掌握Spark内核原理，能够帮助我们更好地完成Spark代码设计，并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在。
Spark内核泛指Spark的核心运行机制，包括Spark核心组件的
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2024-04-16 15:30:21
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问题描述及原因分析在编写Spark程序中，由于在map等算子内部使用了外部定义的变量和函数，从而引发Task未序列化问题。然而，Spark算子在计算过程中使用外部变量在许多情形下确实在所难免，比如在filter算子根据外部指定的条件进行过滤，map根据相应的配置进行变换等。为了解决上述Task未序列化问题，这里对其进行了研究和总结。 出现“org.apache.spark.SparkExcept
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2023-09-30 22:59:35
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job、stage、taskWorker Node：物理节点，上面执行executor进程Executor：Worker Node为某应用启动的一个进程，执行多个tasksJobs:action 的触发会生成一个job, Job会提交给DAGScheduler,分解成Stage,Stage:DAGScheduler 根据shuffle将job划分为不同的stage，同一个stage中包含多个t
下面是hive基本练习，持续补充中。Hive导出数据有几种方式，如何导出数据1.insert# 分为导出到本地或者hdfs，还可以格式化输出，指定分隔符
# 导出到本地
0: jdbc:hive2://node01:10000> insert overwrite local directory '/kkb/install/hivedatas/stu3' select * from stu;
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2024-06-21 16:57:38
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//提交stage，为stage创建一批task，task数量和partition数量相同 private def submitMissingTasks(stage: Stage, jobId: Int) { logDebug("submitMissingTasks(" + stage + ")") // Get our
原创
2017-05-05 15:26:00
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Git 基本知识与常用指令一、Git代码状态转换图其中：未被Git跟踪的状态为unstage状态；已被Git跟踪的状态为stage状态（stage：阶段），因此包括staging状态和staged状态。 untrack files：是指尚未被git所管理的文件；changed but not updated：是指文件被git管理，并且发生
如何实现 "openharmony stage"
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何实现 "openharmony stage"。下面是整个过程的步骤，并附带了每个步骤需要执行的代码和注释。
**步骤1：创建 OpenHarmony 项目**
首先，你需要创建一个 OpenHarmony 项目。可以按照以下步骤操作：
1. 打开终端，并进入你的项目目录。
2. 使用以下命令创建一个
原创
2024-01-15 23:52:22
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1. Job提交触发
流程图：
作业提交流程由RDD的action操作触发，继而调用SparkContext.runJob。
在RDD的action操作后可能会调用多个SparkContext.runJob的重载函数，但最终会调用的runJob见1.1。
1.1. SparkContext.runJob def runJob[T, U: ClassTag]
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2024-06-22 18:29:53
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在生产环境中，spark 部署方式一般都是 yarn-cluster 模式，本文针对该模式进行讲解，当然大体思路也适用于其他模式 基础概念一个 spark 应用包含 job、stage、task 三个概念job：以 action 方法为界，一个 action 触发一个 jobstage：它是 job 的子集，以 RDD 宽依赖为界，遇到宽依赖即划分 stagetask：它是 stage
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2023-08-09 10:21:59
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Hive 的Stage如何划分，也是Hive SQL需要优化的一个点，这个问题，我也是在实际的工作中遇到的。所以我查询了网络的解答并记录下来，以便日后复习。以下是主要内容，enjoy~~~一个 Hive 任务会包含一个或多个 stage，不同的 stage 间会存在着依赖关系，越复杂的查询通常会引入越多的 stage (而 stage 越多就需要越多的时间时间来完成)。用户提交的 Hive QL
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2023-09-10 12:41:54
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1 引言深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。上文我们对物体识别领域的技术方案，也就是CNN进行了详细的分析，对LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet等各种优秀的模型框架有了深入理解。本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法，对其中的经典模型框架进行深入分析。目标检测可以理解为是物体识别和物体
# 实现 Stage 模型
## 流程概述
Stage 模型是一种常用的软件开发流程模型，可以帮助团队高效地完成软件开发任务。下面是实现 Stage 模型的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 需求收集 | 确定软件开发的需求和目标 |
| 2. 规划阶段 | 制定开发计划和时间表 |
| 3. 设计阶段 | 设计软件架构和功能模块 |
| 4. 编码阶段
原创
2024-01-09 18:14:13
88阅读
Spark中的一个Stage只不过是物理执行计划其中的一个步骤，它是物理执行计划的一个执行单元。一个Job会被拆分为多组Task，每组任
原创
精选
2024-04-30 14:59:57
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回顾之前，我们已经实现了颜色填充的四边形，以及具有纹理贴图的四边形。如果仅仅只是这些，那实在是太无聊了，通过这些我们能够实现的东西无非就是一堆可以动的图片，当然对于某些需求这已经足够，但我们并不因此而止步。另一方面，GPU硬件的能力也远不止如此，这些单调的贴图四边形远远没有发挥为其提供的巨大资源。接下来我们该研究怎样让GPU尽量地发挥它们应有的价值了。但是为了给GPU施加指令，就需要编写shade
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2024-04-01 08:49:56
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一、前述RDD之间有一系列的依赖关系，依赖关系又分为窄依赖和宽依赖。Spark中的Stage其实就是一组并行的任务，任务是一个个的task 。二、宽窄依赖窄依赖父RDD和子RDD partition之间的关系是一对一的。或者父RDD一个partition只对应一个子RDD的partition情况下的父RDD和子RDD partition关系是多对一的。不会有shuffle的产生。父RDD的一个分区
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2023-11-01 20:20:46
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这里以count操作为例，一步步解析Spark在执行一个Job时如何进行DAG图的解析。Spark在遇到Action类型算子时，会使用SparkContext进行一系列的runJob方法调用，最终会调用DAGScheduler的runJob方法来划分DAG图。一、runJob方法调用// 计算RDD中包含的键值对
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2023-08-24 08:28:45
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这里主要讲解的是stage的划分。stage的划分工作是在DAGScheduler中完成的，在DAGScheduler中会将一个job根据宽窄依赖划分为多个stage。下面会详细介绍stage的划分过程。1.首先你需要有一个spark2.X源码，因为你可以在源码的基础上进行注释，方便你后期的学习。双击shift->输入RDD2.进入到RDD的源码，你会发现我们调用的spark算子都在这里，算
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2023-10-20 15:09:54
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引入上一篇文章《DAGScheduler源代码浅析》中，介绍了handleJobSubmitted函数，它作为生成finalStage的重要函数存在。这一篇文章中，我将就DAGScheduler生成Stage过程继续学习，同一时候介绍Stage的相关源代码。Stage生成Stage的调度是由DAGScheduler完毕的。由RDD的有向无环图DAG切分出了Stage的有向无环图D
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2017-07-07 19:39:00
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