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
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)
1.术语解释：Master(Standalone):资源管理的主节点（进程）Cluster Manager：在集群上获取资源的外部服务（例如standalone，Mesos，Yarn）Worker Node(standalone):资源管理的从节点（进程）或者说管理本机资源的进程Application：基于Spark的用户程序，包含了Driver程序和运行在集群上的executor程序Driver
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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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 一个Job会被拆分为多组Task，每组任务被称为一个Stag
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2018-08-18 16:08:00
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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;
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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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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//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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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
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]
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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目标检测之one-stage和two-stage网络的区别本文链接：One-stage网络以yolo系列网络为代表的,two-stage网络以faster-rcnn为代表的，它们的主要区别1.one-stage网络速度要快很多 2.one-stage网络的准确性要比two-stage网络要低为什么one-stage网络速度要快很多？首先来看第一点这个好理解，one-stage网络生成的ancor框
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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ResNet问题一：在反向传播过程中梯度 x > 1 梯度爆炸，梯度x < 1 梯度消失解决方案1.权重初始化2.数据标准化bn3.batch norm问题二：累加Conv后，并不是网络越深，效果越好解决方案1.残差结构残差结构1.左侧的残差结构适用于浅层网络，ResNet342.右侧的残差结构适用于深层网络，ResNet50/101等下采样残差结构针对ResNet34针对ResNet
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
# 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
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
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
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
