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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写在前面、、、WordCount为例直接执行这个段代码，根据执行结果，进行分析object WCApp {
def main(args:Array[String]) = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("WCApp")
val sc = new SparkContext(conf)
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2024-07-23 21:18:31
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# 如何在Hive中查找任务的阶段
在大数据处理的世界中，Apache Hive是一个重要的工具，它用于处理大规模数据集。理解如何找出Hive作业的阶段（stage）是一项基本技能。本文将指导你完成这个任务，帮助你更好地理解Hive的执行过程。
## 流程概述
下面是寻找Hive作业阶段的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 编写Hive查询
DStream上的原语与RDD的类似，分为Transformations（转换）和Output Operations（输出）两种，此外转换操作中还有一些比较特殊的原语，如：updateStateByKey()、transform()以及各种Window相关的原语。无状态转化操作 无状态转化操作就是把简单的RDD转化操作应用到每个批次上，也就是转化DStream中的每一个RDD。部分无状态转化操作列
# 如何解决 Spark Stage Task 数量过少的问题
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，"stage task 数量太少" 是一个常见的问题。任务过少可能会导致资源利用率不高、数据处理速度慢，甚至长时间无法完成作业。本文将教你如何识别、调整以及优化 Spark 作业中的任务数量问题。以下是解决这个问题的基本流程：
| 步骤 | 描述
1.1 例子，美国 1880 － 2014 年新生婴儿数据统计目标：用美国 1880 － 2014 年新生婴儿的数据来做做简单的统计 数据源： https://catalog.data.gov 数据格式： 每年的新生婴儿数据在一个文件里面 每个文件的每一条数据格式：姓名,性别,新生人数 1.2 运行流程概览上面的 22 行代码，就已经把构建一个 spark app 的三大步骤...
原创
2022-07-25 06:12:08
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spark内核架构深度剖析： spark运行流程图如下（Spark job运行原理）：spark-submit提交Spark应用程序后，其执行流程如下：构建Spark Application的运行环境，启动SparkContextSparkContext向资源管理器Clutser Manager（可以是Standalone，Mesos，Yarn）申请运行Executor资源，
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2023-12-01 11:18:50
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原创
2021-07-02 10:14:51
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1.1 例子，美国 1880 － 2014 年新生婴儿数据统计目标：用美国 1880 － 2014 年新生婴儿的数据来做做简单的统计数据源： https://catalog.data.gov
数据格式：每年的新生婴儿数据在一个文件里面每个文件的每一条数据格式：姓名,性别,新生人数1.2 运行流程概览上面的 22 行代码，就已经把构建一个 spark app 的三大步骤完成了，amazin
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2023-10-20 19:11:00
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spark 资源调度包 Stage(阶段) 类解析Stage 概念Spark 任务会根据 RDD 之间的依赖关系, 形成一个DAG有向无环图, DAG会被提交给DAGScheduler, DAGSchedular 会把DAG划分为相互依赖的多个stage。而划分stage的依据就是RDD之间的宽窄依赖。每个stage包含一个或多个task任务。而这些task以taskSet的形式提交给TaskSc
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2023-11-20 06:03:18
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If you see this error:org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task not serializable: java.io.NotSerializableException: ...The above error can be triggered when you intial...
原创
2022-03-31 09:36:33
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什么是Spark？Spark是处理大数据常用的计算引擎。Spark是一个用来实现快
原创
2022-01-19 10:50:42
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如何划分stagedef dataAnalysis() = {
val lines = wordCountDao.readFile("datas/word.txt")
val words: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))
val wordToOne = words.map(word=>(word,1))
val wordT
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2024-06-17 21:16:09
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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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什么是Spark？
Spark是处理大数据常用的计算引擎。Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。和MapReduce相比，spark支持内存计算，一般比MapReduce更高效。
一般我们在提交spark任务的时候，都会去其UI界面查看任务运行状况。其中就有job、stage、task
原创
2021-07-02 10:15:46
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Job ：是一个比task 和 stage 更大的逻辑概念，job 可以认为是我们在driver 或是通过spark-submit 提交的程序中一个action ，在我们的程序中有很多action 所有也就对应很多的jobsStage： 是spark 中一个非常重要的概念 ，在一个job 中划分stage 的一个重要依据是否有shuflle 发生 ，也就是是否会发生数据的重组
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2023-11-03 21:26:12
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If you see this error:org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task not serializable: java.io.NotSerializableException: ...The above error can be triggered when you intial...
原创
2021-07-09 10:45:24
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写在前面、、、WordCount为例直接执行这个段代码，根据执行结果，进行分析object WCApp {
def main(args:Array[String]) = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("WCApp")
val sc = new SparkContext(conf)
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2024-06-25 22:13:49
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原创
2021-07-05 09:09:10
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原创
2022-01-19 10:29:43
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