Spark的基本工作流程

最新推荐文章于 2024-07-02 09:36:29 发布
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该博客主要围绕Spark工作流程展开，虽具体内容需点击链接查看，但可推测会涉及Spark在大数据处理中的运行步骤、关键环节等信息技术相关内容，有助于了解Spark的工作机制。
Spark复习八：简述Spark运行流程以及Spark分区以及简述SparkContext
csdnliu123的博客
04-18 1235
1.简述Spark运行流程： 1.构建Spark Application的运行环境,启动SparkContext 2. SparkContext向资源管理器(可以是Standalone, Mesos, Yarm)申请运行Executor资源， 并启动 StandaloneExecutorbackend 3. Executor向SparkContext申请Task 4. SparkConte...
Spark基础知识24_Spark运行基本流程解释
Matrix70的博客
06-08 271
在解释器中，当我们进入spark-shell时，SparkContext的sc对象是系统自动创建的，可以通过sc对象访问。把任务发配到数据所在的机器即把代码在对应的Executor上.数据本地性：分发任务时，优先把任务扔到数据所在的地方，让数据本地，不需要来回的跨机器传输数据。推测执行：数据在机器1上，但机器1已经满了，任务来了那怎么办，是等着还是转移呢，他自己衡量优劣。系统会自动分配Executor进程的，并且多线程，启动时间快，以线程启动开销小。部分代码都是一次次对RDD的操作，比如我们平台的算子。
Spark的基本工作流程（未）
weixin_33940102的博客
04-17 270
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
spark运行的基本流程
京东科技开发者
07-02 1789
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工作流程
YoungITの博客
10-13 1096
整个流程中，Spark 通过惰性求值和执行计划的方式实现了高效的数据流处理。它利用分布式计算和内存存储的优势，将数据加载到内存中进行处理，从而加速了计算过程。同时，Spark 提供了丰富的转换和操作操作，使得用户可以快速高效地处理和分析大规模数据集。
Spark基本工作流程和作业调度
weixin_42870497的博客
07-26 801
基本工作流程 Spark的应用分为任务调度和任务执行两个部分 所以Spark程序都离不开SparkContext和Executor两部分，Executor负责执行任务，运行Executor的机器称为Worker节点，SparkContext由用户程序启动，通过资源调度模块和Executor通信。SparkContext和Executor这两部分在各种运行模式上是公用的。 SparkContext是程序运行的总入口，在SparkContext的初始化过程中，会分别创建DAGScheduler作业调度和Ta
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...
精选资源
Spark基本架构及原理
02-25
ApacheSpark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce...运行流程及特点4
Spark Streaming数据处理流程与工作机制
日常分享数据分析开发、编程语言内容
03-20 2202
Spark Streaming数据处理流程与工作机制
Spark 工作流程
苍穆的博客
07-28 5051
1. Spark job提交过程 Driver的任务提交过程   1、Driver程序的代码运行到action操作，触发了SparkContext的runJob方法。  2、SparkContext调用DAGScheduler的runJob函数。  3、DAGScheduler把Job划分stage，然后把stage转化为相应的Tasks，把Tasks交给TaskScheduler。...
Spark 的工作流程
ThreeAspects的博客
12-13 2711
Spark工作流程中基本概念 Application：应用程序 Driver：表示main()函数，创建SparkContext。由SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源的申请，任务的分配和监控等。程序执行完毕后关闭SparkContext Executor：某个Application运行在Worker节点上的一个进程，该进程负责运行某些Task，并且负责将数据存...
Spark工作流程简述
qq_39425845的博客
07-19 2052
1、构建Spark Application的运行环境（启动SparkContext），SparkContext向    资源管理器（Standalone、Mesos或YARN）注册并申请Executor运行资源； 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、SparkCo
【Spark精讲】Spark任务运行流程
话数Science
12-12 4767
Spark精讲，Spark任务运行流程，Spark任务执行流程，client模式，cluster模式，yarn-client模式，yarn-cluster模式，master参数
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工作流程
donger__chen的博客
07-17 348
1.使用spark-submit提交脚本 2.此时会产生一个Driver进程，Driver主要用来运行我们提交的代码 3.spark脚本的开头通常是创建SparkContext的代码，Driver运行到此处时，先创建SparkContext对象，SparkContext会构建DAGScheduler和TaskScheduler 4.TaskScheduler连接到集群的Master 5.M...
spark模块 spark的工作流程？
zhou12314的专栏
01-12 313
spark的工作流程是什么​ 回答思路 所有spark程序都离不开程序初始化和执行任务这两部分，所以该问题可以从这两部分开始回答。 一、程序初始化的流程 用户通过sparksubmit提交程序以后，driver程序开始运行(driver程序就是运行起来的提交的程序,可以理解为spark的main程序)。 driver程序运行起来会首先初始化sparkContext。 ...
Spark 作业执行流程
日常分享数据分析开发、编程语言内容
03-14 5287
Spark 作业执行流程
Spark的重要组件和基本工作流程
talent_curry的博客
09-03 1259
Spark的几大组件：Driver，Master，Worker，Executor，Task 基本工作流程为：Driver向Master节点提交我们编写的Spark程序进行应用的注册，并且对集群进行监控。 Master在接收到程序注册后，会发送请求给Worker进行资源的调度和分配，即要求worker启动相应的Executor，资源分配即Executor的分配。
spark的工作流程图
最新发布
07-29
Apache Spark的工作流程可以分为多个阶段，从用户提交应用程序到最终任务的执行，整个过程涉及多个组件的协同工作。以下是对Spark工作流程的详细解析： 在Spark中，应用程序的执行流程始于用户提交作业（Job）。当用户通过SparkContext提交作业时，Spark会根据DAG（有向无环图）来划分任务，并将这些任务分配给集群中的不同节点进行执行。具体来说，Spark会将作业划分为多个Stage，每个Stage包含一组相互独立的任务（Task）。Stage的划分依据是RDD之间的依赖关系，窄依赖不会导致Stage的切割，而宽依赖则会触发Stage的切割[^3]。 一旦Stage被创建，Spark的调度器（Scheduler）就会负责将任务分配给可用的Executor。Executor是在集群中的Worker节点上运行的进程，它们负责执行具体的任务并返回结果给Driver程序。Driver程序运行在客户端或者集群中的某个节点上，它负责整个应用程序的协调工作[^1]。 在任务执行过程中，Spark利用内存进行数据处理，减少了磁盘I/O的需求，从而提高了处理速度。此外，Spark还支持缓存机制，可以将频繁使用的数据集缓存到内存中，进一步加速后续操作的速度[^2]。 为了更好地理解这一过程，下面提供了一个简化的代码示例，展示了如何使用Spark进行基本的数据处理操作： ```python from pyspark import SparkConf, SparkContext # 初始化Spark配置和上下文 conf = SparkConf().setAppName("SparkWorkflowExample") sc = SparkContext(conf=conf) # 读取输入文件 data = sc.textFile("input.txt") # 对数据进行转换操作 words = data.flatMap(lambda line: line.split(" ")) wordCounts = words.countByValue() # 打印结果 for word, count in wordCounts.items(): print(f"{word}: {count}") # 停止Spark上下文 sc.stop() ``` 在上述代码中，首先初始化了一个Spark应用程序，然后读取了输入文件，并对文件内容进行了转换操作（如分词和计数）。最后，打印出每个单词及其出现次数的结果，并停止了Spark上下文。 在整个工作流程中，Spark的资源管理和任务调度是通过与YARN或Mesos等资源管理器的集成来实现的。以YARN为例，当Spark应用程序提交到YARN集群时，YARN负责为Spark分配资源，并启动相应的Executor。Spark的Driver程序会与YARN的ResourceManager通信，请求必要的资源，并将任务分配给各个Executor执行。 总结来说，Apache Spark的工作流程包括以下几个关键步骤： 1. 用户提交应用程序。 2. SparkContext初始化并解析应用程序逻辑。 3. 根据DAG划分Stage。 4. 调度器将任务分配给Executor。 5. Executor执行任务并将结果返回给Driver。 6. 应用程序完成，释放资源。 通过这种方式，Spark能够高效地处理大规模数据集，同时提供了灵活的任务调度和资源管理机制。
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