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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# Stage划分原理与Spark实战指南
## 一、引言
Spark是一个强大的分布式计算框架，对于大数据处理有着重要的作用。在Spark中，理解Stage的划分原理对优化Spark作业及提升性能至关重要。本文将为刚入行的小白介绍Spark中Stage的划分原理，并通过实际代码示例进行演示。
## 二、基本流程
在进行Spark作业时，Stage的划分大致可以分为以下几个步骤：
| 步
# Spark Stage 划分原理
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。Spark 将计算分为多个阶段（Stage），这些阶段能够并行执行，从而提高了数据处理的效率。本文将深入探讨 Spark 的 Stage 划分原理，并提供实际的代码示例，以帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是 Spark Stage
在 Spark 中，Stage 是
我们开发一个应用后，把这个应用提交到集群，那么这个应用就交Application，这个应用里面我们开发了好多代码，这些代码凡是遇到一个action操作，就会产生一个job任务，也意味着，一个Application有一个或者一个以上的job任务，然后这些job任务划分为不同的stage去执行，这个stage里面就是运行不同的task任务，task计算的就是分区上面的数据。...
原创
2022-01-14 14:15:00
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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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原创
2021-07-02 10:14:51
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# Spark Stage 划分的深度解析
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，它为数据处理提供了高效的计算能力。在使用 Spark 进行数据处理时，理解如何对作业进行划分成多个 stages 是至关重要的。本文将详细探讨 Spark 的 Stage 划分过程，并通过代码示例以及流程图帮助读者更好地理解这一概念。
## 1. 什么是 Spark Stage？
在 Apach
原创
2024-09-26 04:48:31
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注意：此文的stage划分有错，stage的划分是以shuffle操作作为边界的，可以参考《spark大数据处理技术》第四章page rank例子！参考：http://litaotao.github.io/deep-into-spark-exection-model我们用一个例子来说明，结合例子和运行截图来理解。1.1 例子，美国 1880 － 2014 年新生婴儿数据统计
目标：用美国 1880
原创
2023-06-01 09:58:28
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# Spark如何划分Stage
Apache Spark是一个快速的通用型大数据处理引擎，它支持实时处理和批处理。在Spark中，任务被划分为不同的阶段（Stage），以便进行优化和并行执行。本文将介绍Spark如何划分阶段，并通过一个实际问题和示例来说明。
## Spark中的Stage划分
在Spark中，一个Stage是由一组相同的任务组成，这些任务具有相同的计算逻辑和依赖。在Spa
原创
2024-05-28 03:42:44
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指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，和两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区 任务被称为一个Stage就像Map Stage， Reduce Stage。
原创
2023-05-06 15:11:40
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spark的任务调度 在上次我们讲了 Spark Job的提交，我们提到，当rdd触发action操作之后，会调用SparkContext的runJob方法，最后调用的DAGScheduler.handleJobSubmitted方法完成整个job的提交。然后DAGScheduler根据RDD的lineage进行Stage划分，再生成TaskSet，由T
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2023-10-26 09:42:17
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Spark中对RDD的操作大体上可以分为transformation级别的操作和action级别的操作，transformation是lazy级别的操作，action操作(count、collect等)会触发具体job的执行，而每个job又会被划分成一个或者多个Stage，后面的Stage会依赖前面的Stage，而Stage划分的依据就是是否为宽依赖(Spark中RDD的依赖关系分成宽依赖和窄依赖
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2023-10-30 11:18:33
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前言我们知道，Spark是惰性计算的，只有遇到Action算子时，才会发生计算过程，那么这个计算过程是如何发生的呢？首先，DAG Scheduler会通过shuffle操作来划分Stage，所以在一个Stage中的任务一定是窄依赖，也就是说，它们不需要依赖其他节点的计算就能完成自己的任务，即一个Stage里的任务可以并行计算。注：本人使用的Spark源码版本为2.3.0，IDE为IDEA2019，
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2024-04-27 08:57:58
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一、任务流程我们以生产中常用的yarn环境为例提交任务到yarnyarn申请分配资源根据RDD流程构建DAG（有向无环图）DAGsheduler将dag划分及分解stage根据分解的stage生成不同的task将task提交到不同的Executor上执行执行完毕，释放资源二、线程模型Spark任务的线程模型特点：每个节点上可以运行一个或多个Executor服务。每个应用程序在一个工作者节点上只会有
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2023-12-09 14:09:38
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通过一个简单示例描述spark shuffle的原理
原创
2022-08-07 15:34:03
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窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区两个父RDD的分区对应于一个子RDD 的分区。宽依赖指子RDD的每个分区都要依赖于父RDD的所有分区，这是shuffle类操作Stage:一个Job会被拆分为多组Task，每组任务被称为一个Stage就像Map Stage， Reduce Stage。Stage的划分，简单的说是以shuffl
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2024-06-02 10:47:31
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Spark Application中可以有不同的Action触发多个Job,也就是说一个Application中可以有很多的Job，每个Job是由一个或者多个Stage构成的，后面的Stage依赖于前面的Stage，也就是说只有前面依赖的Stage计算完毕后，后面的Stage才会运行。 然而Stage划分的依据就是宽依赖，什么时候产生宽依赖（产生shuffle）呢？例如reduceByKey，g
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2023-10-26 16:26:11
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Spark在接收到提交的作业后，会进行RDD依赖分析并划分成多个stage，以stage为单位生成taskset并提交调度。这里stage划分是一个设计的亮点，这两天学习一下。Spark作业调度对RDD的操作分为transformation和action两类，真正的作业提交运行发生在action之后，调用action之后会将对原始输入数据的所有transformation操作封装成作业并向集群提交
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2023-11-23 22:31:58
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文章目录1.Shuffle 核心要点1.1 ShuffleMapStage 与 FinalStage1.2 Shuffle中的任务个数1.3 reduce端数据读取2.HashShuffle解析2.1 未经优化的HashShuffleManager2.2 经过优化的HashShuffleManager3.SortShuffle解析3.1 普通运行机制3.2 bypass运行机制 1.Shuffl
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2024-02-23 12:23:42
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