Spark自定义类在Driver和Executor端传输问题

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最新推荐文章于 2025-11-21 16:31:17 发布
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Spark Executor原理与代码实例讲解
AI天才研究院
11-08 960
《Spark Executor原理与代码实例讲解》 关键词： Spark Executor, 分布式计算, 实例讲解, 原理剖析, 编程实践 摘要： 本
【spark床头书系列】Spark 如何在Kubernetes运行官方权威资料spark on k8s
wang2leee的博客
11-17 519
Spark可以在由Kubernetes管理的集群上运行。这个特性利用了添加到Spark中的原生Kubernetes调度器。
Spark Driver和Executor数据传递使用问题
诸葛子房的博客
07-05 1113
200MB以下才建议broadcast，太大的数据建议：两个DataFrame/rdd可以直接关联。1.首先需要理解下Driver 和Executor的概念。4.Executor端数据拉到Driver端。
Spark Shuffle（二）Executor、Driver之间Shuffle结果消息传递、追踪
weixin_42073629的博客
07-09 642
1. 前言 前文中讲了shuffleMapTask如何运行，输出Shuffle结果到Shuffle_shuffleId_mapId_0.data数据文件中，每个executor需要向Driver汇报当前节点的Shuffle结果状态，Driver保存结果信息进行下个Task的调度。 2. StatusUpdate消息 当Executor运行完Task的时候需要向Driver汇报StatusUpdate的消息 override def statusUpdate(taskId: Long, state:
Spark技术内幕: Task向Executor提交的源代码解析
weixin_33915554的博客
03-19 143
在上文《Spark技术内幕：Stage划分及提交源代码分析》中，我们分析了Stage的生成和提交。可是Stage的提交，仅仅是DAGScheduler完毕了对DAG的划分，生成了一个计算拓扑，即须要依照顺序计算的Stage，Stage中包括了能够以partition为单位并行计算的Task。...
spark-共享变量
DCHAO的博客
10-07 502
一、分布式程序中必然存在资源共享问题。分为2种，能互动的和不能互动的。 1.https://blog.youkuaiyun.com/Android_xue/article/details/79780463 2.spark各部分代码分别在哪执行？ 3.把1个task1个的副本变为1个executor1个 4.note 不能将一个RDD使用广播变量广播出去，因为RDD是不存储数据的。可以将RDD的结果广播出去...
Spark2自定义Driver和Executor端口范围
TT-Learning
12-04 2637
文章目录1.配置端口范围2.配置文件修改3.集群验证 组件 版本 Ambari 2.7.3 HDP 3.1.0.0-78 Spark2 2.3.2 Spark 的 Driver 和 Executor 之间通讯端口是随机的，Spark 会随选择 1024~65535（含） 之间的端口，因此在集群节点之间需要关闭防火墙。 1.配置端口范围 spark.driver.port=10000 spark.blockManager.port=20000 spark.port.maxRet
SparkCore之 自定义分区器, 自定义排序, 分组TopN ,序列化问题(8)
桂林算啦粉的博客
10-02 732
一 自定义分区器 1 场景:根据自己的定义的分区规则 ,将数据shuffle的下游RDD按定义的规则分区 ,严格的说是下游的Task到上游拉取数据 2 定义一个类 ,继承spark的Partitioner ,重写2个方法 ,获取分区的数量(numPartitions) ,根据输入数据的Key获取该数据返回的分区编号(getPartition) 3 在Driver端(SparkContext) new一个自定义Partitioner类的实例,将该实例传入调用的会产生shuffle的算子(就是需要...
Spark自定义排序与分区：累加器、广播变量实践
它在所有worker节点上都有副本，每次更新只会在executor本地进行，最后在driver端合并所有副本的结果。在Spark作业中，累加器可以用来跟踪统计信息，例如计算某个操作的总和。 **四、广播变量** 广播变量是另一种在...
Spark累加器
wudonglianga的专栏
06-17 554
1. spark 累加器的原理： 累加器用来把Executor端变量信息聚合到Driver端。 在Driver程序中定义的变量，在Executor端的每个Task都会得到这个变量的一份新的副本，每个task更新这些副本的值后，传回Driver端进行merge。 2. 系统累加器 ...
spark 2.2.0源码解读(五) driver和executor之间如何通信
qq_16234927的博客
10-10 1447
driver：发送任务。检测executor状态。 executor：接受任务并执行，完成task任务。给driver发送消息反馈自己状态。 driver和executor之间通信老版本有2中方法，netty和akka，新版本只有netty通信。 先说一下akka通信： 一张图就把关系解释清楚了，akka定时给executor发送心跳，executor接受到心跳后反馈自身信息，如果driver没有...
Spark的driver理解和executor理解
liweihope的博客
06-09 9807
1.看了很多网上的图，大多是dirver和executor之间的图，都不涉及物理机器 如下图，本人觉得这些始终有些抽象 看到这样的图，我很想知道driver program在哪里啊，鬼知道？为此我自己研究了一下，网友大多都说是对的有不同想法的请评论 2.现在我有三台电脑 分别是 192.168.10.82 –>bigdata01.hzjs.co 192.168.10.83 –>bi...
重要|Spark driver端得到executor返回值的方法
大数据星球-浪尖
06-20 2457
有人说spark的代码不优雅，这个浪尖就忍不了了。实际上，说spark代码不优雅的主要是对scala不熟悉，spark代码我觉得还是很赞的，最值得阅读的大数据框架之一。今...
spark自定义RDD
weixin_37893887的博客
10-28 3449
一、为什么需要自定义RDD        1. spark提供了很多方法读数据源，比如我们当前可以从hdfs文件、jdbc、mongo、hbase等等将数据包装成RDD供我们后续进行处理。如果我们想要读memcache中的数据恐怕就没有现成的了，需要我们自己实现自己的RDD。        2. RDD是一种弹性分布式数据集，本质就是对数据的封装与抽象。讲道理我们可以将任何我们想要的数据按照我...
Spark：distinct算子会把所有数据拉到Driver吗？
啥也不会的博客
03-01 828
前言 在大数据中写SQL时，通常不使用distinct关键字，因为这样效率较低。但是看到spark core中有一个distinct算子，官网上介绍用于返回一个不含重复元素的dataset。目前在打算用spark core解析json，并动态生成hive表，就需要对所有json数据的key做去重，reduce、reduceByKey、groupByKey都可以实现，但是实现起来都得转换成pairs rdd。打算用distinct算子，又怕数据倾斜，所以看看distinct的源码。 distinct([n
如何设置driver,executor的内存
chbxw
11-04 5039
参考 ： https://blog.youkuaiyun.com/jhk9898/article/details/55101225?locationNum=2&fps=1 https://blog.youkuaiyun.com/hammertank/article/details/48346285 //core/src/main/scala/org/apache/spark/storage/BlockManage...
mysql怎么输出函数运行结果_task运行的函数是怎么从driver传给executor的?
weixin_39639919的博客
12-23 288
在你面试的时候，可能你会说到整个流程，说到怎样确定driver、怎样初始化sc、触发job，到提交task，你可能很轻松的说出task是driver端通过层层封装，发给executor的，但是你如果不去看一下源码，可能你永远都不会知道这个有意思的地方——task运行的函数是通过广播方式发过去的其实仔细看spark相关源码，可以在DAGScheduler的submitMissingTasks方法中发...
Docker--Spark
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qq_37062668的博客
11-21 453
【代码】Docker--Spark。
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