spark 查看stage运行

教你如何实现spark查看stage运行

一、整体流程

下面是实现查看Spark运行的stage的步骤表格：

| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据到DataFrame |
| 3 | 对数据进行转换操作 |
| 4 | 查看stage运行情况 |

二、详细步骤

1. 创建SparkSession对象

首先，我们需要创建一个SparkSession对象，这是与Spark交互的入口。

```python
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建一个SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()

### 2. 读取数据到DataFrame

接下来，我们需要将数据读取到DataFrame中，以便后续的操作。

```markdown
```python
# 读取数据到DataFrame中
df = spark.read.csv("file_path/data.csv", header=True, inferSchema=True)

### 3. 对数据进行转换操作

对DataFrame中的数据进行转换操作，例如筛选、聚合等操作。

```markdown
```python
# 对数据进行转换操作
df_filtered = df.filter(df["column"] > 10)

### 4. 查看stage运行情况

最后，我们可以通过Spark UI来查看stage的运行情况，包括每个stage的任务数、运行时间等信息。

```markdown
```python
# 查看stage运行情况
print(df_filtered.explain())

## 三、关系图

下面是流程中各步骤的关系图：

```mermaid
erDiagram
    1 --> 2: 创建SparkSession对象
    2 --> 3: 读取数据到DataFrame
    3 --> 4: 对数据进行转换操作
    4 --> 5: 查看stage运行情况

四、序列图

下面是实现查看Spark运行的stage的流程的序列图：

sequenceDiagram
    小白->>开发者: 请求学习如何查看stage运行
    开发者->>小白: 创建SparkSession对象
    开发者->>小白: 读取数据到DataFrame
    开发者->>小白: 对数据进行转换操作
    开发者->>小白: 查看stage运行情况

通过以上步骤，你就可以实现查看Spark运行的stage的操作了，希望对你有帮助！