shuffle缓存,跳过stage

SparkUI中显示stage skipped的原因【源码分析】 SparkUI中显示stage skipped的原因【源码分析】Spark Job的ResultStage的最后一个Task成功执行之后,DAGScheduler.handleTaskCompletion方法会发送SparkListenerJobEnd事件,源码如下:JobProgressListener.onJobEnd方法负责处理SparkListenerJobEnd事件,代码如下:StageInfo.submissionTime在Stage被分解成TaskSet,并且TaskSet被提交到TaskSe 阅读详情

为什么有时候 触发多次action的时候,后边的会比前边的快。

比如 wordcount,第一次  collect的时候 6秒 第二次collect只需要3秒 为什么????

因为,spark在shuffle真正触发的时候,会把shuffle结果缓存到磁盘(/tmp/spark**********/****mgr/********下),下次action的时候,shuffle之前的数据就不需要执行了,就会被skip掉,所以变快了。

那如果,tmp下的缓存数据丢失了呢? spark会报错,但是 他还会帮你执行出结果来,就是重新算一边shuffle之前的过程。

 

Spark架构深度解析:Driver-Executor协作与Shuffle内存机制 Apache Spark 不是简单的内存计算引擎,而是一套分层抽象与动态契约并存的分布式执行框架。其核心在于 Driver 与 Executor 的协同调度机制、Shuffle 数据流动的生命线设计,以及 Execution/Storage/User 三层内存的弹性博弈。理解 Catalyst 优化器如何将逻辑计划坍缩为物理算子,掌握 Tungsten 引擎对 UnsafeRow 和序列化的底层控制,才能真正规避 OOM、Stage 卡顿和资源争抢等典型问题。本文聚焦 Spark 架构本质,覆盖微批流处理抽 阅读详情

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