1.请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能 2.请详细阐述Spark的几个主要概念及相互关系： Master, Worker; RDD,DAG; Application, job,stage,task; driver,executor,Claster Manager DAGScheduler, TaskScheduler. Master, Worker： RDD,DAG： Ap
目录结论DAGScheduler -> runJobDAGScheduler -> submitJob 结论 DAGScheduler -> runJob def runJob[T, U]( val waiter = submitJob(rdd, func, partitions, callSite, resultHandler, properties) DAGScheduler -> submitJob 将this, 新生成的jobid, 分区数 生成对象 JobWa
（图片来源：北风网） 进去RDD，随便点击一个action操作,比如foreach操作 /** * Applies a function f to all elements of this RDD. */ def foreach(f: T => Unit): Unit = withScope { val cleanF = sc.clean(f) sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter
Spark任务运行报错如下： 21/10/09 15:49:31 INFO DAGScheduler: Job 0 failed: collect at TrackDataSourceWrite.scala:190, took 94.206171 s org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Total size of serialized results of 3 tasks (1074.3 MB
前言 本文隶属于专栏《Spark异常问题汇总》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见 Spark异常问题汇总 问题描述 spark submit 报错： org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task
前言 本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系 正文 RDD DAG 构建了基于数据流之上的操作算子流，即 RDD 的各个分区的数据总共会经
1、任务调度流程 1、当一个spark任务提交的时候，首先需要为spark application创建基本的运行环境，也就是在Driver创建sparkContext，同时构建DAGScheduler和TaskScheduler2、SparkContext向资源管理器申请exector运行资源3、资源管理器为exector分配资源并创建exector进程，exector
SparkControlProcesses Driver Application entry point that contains the SparkContext instance Master In charge of scheduling and resource orchestration Worker Responsible for node state and running executors A worker is a control proces
spark运行原理讲解的是spark在运行期间集群中的节点是怎么接收任务和处理任务的具体的步骤如下：1、在客户端通过命令提交一个job任务的时候，Driver就会启动相关的节点进行工作2、客户端的driver会向master注册资源。在这两步中，driver的角色实际上就是通知集群有任务了，开始干活，而具体
一个job对应一个action操作，action执行会有先后顺序； 每个job执行会先构建一个DAG路径，一个job会含有多个stage，主要逻辑在DAGScheduler。 spark提交job的源码见（SparkContext.scala的runJob方法）： def runJob[T, U: ClassTag]( rdd: RDD[T], func: (TaskContext, Iter
