spark补充

最新推荐文章于 2025-05-14 09:21:48 发布
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本文详细解析了Spark中任务的调度机制，阐述了每个应用在WorkerNode上的Executor特性，以及DAGScheduler如何以stage为单位向TaskScheduler提交任务。同时，介绍了TaskSet的概念，即由多个task组成的数组，每个task负责运行一个partition。

每个应用在一个WorkerNode上只会有一个Executor。每个partition都会由一个task负责运行，有多少partition就有多少task。

DAGScheduler给TaskScheduler发送任务时候以stage为单位提交的

TaskSet 其实就是task组成的一个数组

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在安装Spark时，它就提供了一些示例程序，我们可以直接来调用。进入到spark-local，运行命令spark-submit命令。4.重命名，把解压后的文件夹改成spark-local。使用tar -zxvf spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz -C /opt/module/解压。安装Spark的过程就是下载和解压的过程。接下来的操作，我们把它上传到集群中的节点，并解压运行。打开etc/profile.d/my_env.sh文件中，补充设置spark的环境变量。
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09-25
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