《深入理解Spark》Spark运行流程

最新推荐文章于 2025-09-29 14:11:15 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-29 14:11:15 发布 · 386 阅读 · 1 ·
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博客围绕Spark流程展开，虽未给出具体内容，但可知聚焦于深入理解Spark的相关流程，在大数据开发领域，Spark是重要工具，其流程的掌握对数据处理等工作有重要意义。

 

Spark入门实战系列--4.Spark运行架构
yirenboy的专栏
08-19 6288
Spark注重建立良好的生态系统，它不仅支持多种外部文件存储系统，提供了多种多样的集群运行模式。部署在单台机器上时，既可以用本地（Local）模式运行，也可以使用伪分布式模式来运行；当以分布式集群部署的时候，可以根据自己集群的实际情况选择Standalone模式（Spark自带的模式）、YARN-Client模式或者YARN-Cluster模式。
Spark 的运行流程
谦卑t
01-12 1304
目录 1.1、Spark的基本运行流程 1.2、运行流程图解 1.3、SparkContext初始化 1.4、Spark运行架构特点 1.5、DAScheduler 1.6、TaskScheduler 1.7、SchedulerBackend 1.8、Executor 1.1、Spark的基本运行流程 1、构建 DAG 使用算子操作 RDD 进行各种 transfor...
spark运行基本流程
qq_21705851的博客
03-10 4854
一、基本流程 1.构建Spark Application的运行环境（启动SparkContext），SparkContext向资源管理器（可以是Standalone、Mesos或YARN）注册并申请运行Executor资源； 2.资源管理器分配Executor资源并启动StandaloneExecutorBackend，Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上； 3.SparkCont...
Spark任务运行流程
最新发布
m0_53571279的博客
09-29 793
组件核心职责客户端（Client）提交任务，传递参数和应用代码管理集群资源（如 YARN RM 分配 Container），协调 Driver 和 Executor 启动Driver（AM）解析代码生成 DAG，划分 Stage，分配 Task，监控任务执行和容错Executor执行 Task，处理数据转换和 Shuffle，管理内存和线程池外部存储（HDFS 等）存储输入数据和输出结果，支持分布式读写这个流程中，
Spark的运行流程详解
Lyy1016的博客
07-29 1630
一、Spark提交应用任务的四个阶段： 总共提交的任务分为四个阶段，提交+执行： 1、在分配完毕executor以后，解析代码生成DAG有向无环图； 2、将生成的DAG图提交给DAGScheduler，这个组件在driver内，DAGScheduler负责切分阶段，按照DAG图中的shuffle算子进行stage阶段的切分，切分完毕阶段以后，按照每个阶段分别生成对...
Spark运行基本流程
weixin_46529416的博客
12-20 2460
SparkContext对象代表了和一个集群的连接 具体流程： 首先为应用构建起基本的运行环境，即由Driver创建一个SparkContext，进行资源的申请、任务的分配和监控 资源管理器为Executor分配资源，并启动Executor进程 SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAGScheduler解析成Stage，然后把一个个TaskSet提交给底层调度器TaskScheduler处理；Executor向SparkContext申请Task，Task Sche.
深入理解spark:核心思想与源码分析 高清版本
01-01
《深入理解Spark:核心思想与源码分析》是一本针对大数据处理框架Spark的深度解析教材。这本书涵盖了Spark的全面知识，旨在帮助读者深入理解Spark的核心原理，并通过源码分析提升技术水平。以下是根据书名和描述提炼...
深入理解 Spark（二）SparkApplication 提交和运行源码分析
weixin_44512041的博客
01-13 1465
本章节结合 spark 源码介绍了 spark application 的提交与运行过程，可供大数据批处理从业者或感兴趣人员研究和学习。
深入理解SparkStreaming执行模型
11-27
DAG调度器会将流作业拆分成一系列的作业（Stage），每个作业由一系列任务（Task）构成，它们在Spark集群中的工作节点上并行运行。 在处理实时数据流时，Spark Streaming通过输入数据源（如Apache Kafka、Amazon ...
《深入理解Spark》之Spark的整体运行流程
凌夜知惜
08-15 1146
spark作为流行的计算框架，下面是其运行流程图，以Cluster模式为例 Spark运行流程图,author:lyzx_hero1、通过spark-submit的方式提交作业,此时应用程序向master发送请求启动Driver程序     Driver程序负责对资源和任务的调度2、Master在资源充足的Worker上启动一个Driver进程     这里需要注意是Master找到资源充足的W...
深入理解 Spark（一）spark 运行模式简介与启动流程源码分析
weixin_44512041的博客
01-13 1506
目前在大数据离线计算、批处理场景下，计算引擎基本上被 spark 一统天下。大数据技术日趋成熟的今天，从业者仍然会不时地对这些开源框架的原理进行剖析与温习，温故知新，推陈出新，革故鼎新。本章节介绍了 spark 的常见的几种运行模式，并以 standalone 为例剖析了启动流程源码。读者一方面可以了解到 spark 作业的运行过程，另一方面可以加深对 spark 框架的了解程度。
Spark总体架构和运行流程
01-07
本节将首先介绍 Spark 的运行架构和基本术语，然后介绍 Spark 运行的基本流程，最后介绍 RDD 的核心理念和运行原理。 Spark 总体架构 Spark 运行架构如图 1 所示，包括集群资源管理器（Cluster Manager）、多个运行作业任务的工作结点（Worker Node）、每个应用的任务控制结点（Driver）和每个工作结点上负责具体任务的执行进程（Executor）。 图 1  Spark运行架构 Driver 是运行 Spark Applicaion 的 main() 函数，它会创建 SparkContext。SparkContext 负责和 Cluster M
SPARK运行基本流程
weixin_39045757的博客
09-16 502
1）构建sparkContext 2）向资源管理器申请本次Spark运行需要的executor资源，并启动分布在各个节点上的executor 3）sparkContext进行任务拆解，并生达成任务集合（taskSet）并将任务集合交给任务调度器（Task Scheduler） 4）executor向任务调度器申请任务，任务调度器将任务分配给Executor并sparkContext将对应的应用程序...
spark运行的基本流程
京东科技开发者
07-02 1783
Stage的DAG通过最后执行Stage为根进行广度优先遍历， 遍历到最开始执行的Stage执行， 如果提交的Stage仍有未完成的父母Stage， 则Stage需要等待其父Stage执行完才能执行。我们都知道， spark计算模型是在分布式的环境下计算的， 这就不可能在单进程空间中容纳所有的计算数据来进行计算， 这样数据就按照Key进行分区， 分配成一块一块的小分区， 打散分布在集群的各个进程的内存空间中， 并不是所有计算算子都满足于按照一种方式分区进行计算。进程，对整个集群进行控制。
Spark运行流程
qq_42160456的博客
05-18 3129
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TaskScheduler 2、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的运行状况通过心跳机制向资源管理器进行汇报 4、sparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，构建完毕后，将DAG图提交给
spark运行流程
qq_45450889的博客
06-29 1118
执行计算：Spark执行计算时采用惰性求值的方式，即不会立即执行转换操作，而是记录下转换操作的逻辑。转换数据：通过转换操作对加载的数据进行处理和转换。Spark提供了丰富的转换操作，如映射、过滤、排序、聚合等，可以将数据进行清洗、筛选和加工。行动操作：行动操作是Spark计算流程中的最后一步，其作用是触发Spark的计算，并将结果返回给驱动程序或输出到外部存储介质。缓存数据：可选步骤，如果需要多次使用某个数据集，可以将其缓存到内存中，以便反复访问，加快后续计算速度。
Spark 的运行流程？
weixin_45422672的博客
01-01 534
Spark 是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
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