Spark作业调度中stage的划分
（1）Spark作业调度对RDD的操作分为transformation和action两类，真正的作业提交运行发生在action之后，调用action之后会将对原始输入数据的所有transformation操作封装成作业并向集群提交运行。这个过程大致可以如下描述：由DAGScheduler对RDD之间的依赖性进行分析，通过DAG来分析各个RDD之间的转换依赖关系根据DAGScheduler分析得到....
Spark FinalStage处理(Stage划分)
Spark FinalStage处理(Stage划分) 更多资源 github: https://github.com/opensourceteams/spark-scala-maven csdn(汇总视频在线看): https://blog.csdn.net/thinktothings/article/details/84726769 Youtube视频 Spark FinalS...
Spark源码分析之三：Stage划分
继上篇《Spark源码分析之Job的调度模型与运行反馈》之后，我们继续来看第二阶段--Stage划分。 Stage划分的大体流程如下图所示： 前面提到，对于JobSubmitted事件，我们通过调用DAGScheduler...
Spark修炼之道（高级篇）——Spark源码阅读：第四节 Stage划分
Stage划分 在上一节中我们讲了 Spark Job的提交，在该讲中我们提到，当rdd触发action操作之后，会调用SparkContext的runJob方法，最后调用的DAGScheduler.handleJobSubmitted方法完成整个job的提交。然后DAGScheduler根据RDD的lineage进行Stage划分，再生成TaskSet，由TaskScheduler向集群申请.....
Spark技术内幕：Stage划分及提交源码分析
当触发一个RDD的action后，以count为例，调用关系如下： org.apache.spark.rdd.RDD#count org.apache.spark.SparkContext#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#runJob org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler#submitJo...
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