Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批Task，然后将这些Task分配到各个Executor进程中执行。...而每个Executor进程上分配到的多个Task，都是以每个Task一条线程的方式，多线程并发运行的。...并根据是否发生 shuffle 划分 DAG 的 stage. RDD RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象。它是一组元素，在集群的节点之间进行分区，以便我们可以对其执行各种并行操作。...Action RDD 主要特点 1.它是在集群节点上的不可变的、已分区的集合对象; 2.通过并行转换的方式来创建(如 Map、 filter、join 等); 3.失败自动重建; 4.可以控制存储级别(...对象创建DataFrame spark.createDataFrame 方式3：直接读取格式化的文件（json,csv shuffle 和 stage shuffle 是划分 DAG 中 stage 的标识
抽象概念：Spark提供了一系列高级的抽象概念，如DataFrame和Dataset，使得开发者可以使用类似于关系型数据库的查询语言（如SQL）或强类型的编程语言（如Scala、Python和Java）...reduceByKey：对RDD中具有相同键的元素进行分组，并对每个键的值进行聚合操作（如求和、求平均值等）。返回一个新的键值对RDD，其中每个键都有一个聚合后的值。...Stage（阶段）：Spark阶段是作业执行的一个划分单元，将作业划分为多个阶段以实现任务的并行执行。...Task（任务）：Spark任务是被送到某个Executor上的作业中的最小执行单元，代表在一个执行器上对数据的操作。每个阶段都被划分为多个任务，每个任务处理RDD的一个分区。...作业被划分为多个阶段，每个阶段表示一组相互依赖的RDD转换操作，没有shuffle操作。每个阶段被划分为多个任务，在执行器上并行执行，每个任务处理一个RDD分区的数据。
(func)：与map类似，但每个输入项都可以映射到多个输出项，返回一个扁平化的新RDDunion(otherDataset)：将一个RDD与另一个RDD进行合并，返回一个包含两个RDD元素的新RDDdistinct...(path)：将RDD的内容保存到文本文件注意：共享变量是指在不同的操作之间（如map、filter等）可以共享的可读写变量。...Broadcast变量被所有节点只读地引用，但它们不能被更改；逻辑区域变量则只在算子函数内共享，而且每个节点都有它们自己的副本。可读写变量：可读写变量是指Accumulatord变量。...在训练模型之前，需要划分训练集和测试集，在训练过程中可以尝试不同的参数组合（如maxDepth、numTrees等），使用交叉验证来评估模型性能，并选择合适的模型进行预测。...可以使用Spark中的RegressionEvaluator来计算预测结果和真实值之间的差异（如均方根误差、平均绝对误差等）。
它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同结点上，从而让 RDD 中的数据可以被并行操作（分布式数据集） 比如有个 RDD 有 90W 数据，3 个 partition，则每个分区上有 30W...那么我们按照 shuffle 进行划分(也就是按照宽依赖就行划分)，就可以将一个 DAG 划分成多个 Stage/阶段，在同一个 Stage 中，会有多个算子操作，可以形成一个 pipeline 流水线...方式二：利用 Spark SQL 将获取的数据 RDD 转换成 DataFrame，再将 DataFrame 写成缓存表，最后利用 Spark SQL 直接插入 hive 表中。...一个 job 只能包含 map 和 reduce 两个阶段，复杂的任务需要包含很多个 job，这些 job 之间的管理以来需要开发者自己进行管理； Spark：Spark 中一个 job 可以包含多个转换操作...在 spark 中同一个应用程序划分成多个 stage，这些 stage 之间是串行执行的，而一个 stage 里面的多个 task 是可以并行执行，task 数目由 partition 数目决定，如果一个
（数据本地性） WordCount中RDDsc.textFile().flatmap().map().reduceByKey()在内部，每个RDD都有五个主要特性： 分区列表：每个RDD都有会分区的概念...WEB UI监控页面，默认端口号 40404.2、Spark集群模式 StandaloneStandalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境，完全可以利用该模式搭建多机器集群，用于实际的大数据处理两个角色...Job、DAG和Stage：一个Spark Application中，包含多个Job，每个Job有多个Stage组成，每个Job执行按照DAG图进行的，其中每个Stage中包含多个Task任务，每个Task...Job：由多个 Task 的并行计算部分，一般 Spark 中的 action 操作（如 save、collect），会生成一个 Job。...Stage：Job 的组成单位，一个 Job 会切分成多个 Stage，Stage 彼此之间相互依赖顺序执行，而每个 Stage 是多个 Task 的集合，类似 map 和 reduce stage。
广播变量是 Spark 提供的一种只读共享变量，可以通过将变量的值广播到集群的每个节点，让每个节点都可以访问到该变量的值。 广播变量在一些分布式算法中非常有用，例如机器学习中的特征映射。 ...DataFrame的优点是：支持自动的优化（如列存储、压缩、谓词下推等）、支持SQL查询和DataFrame API查询、易于使用、性能优秀。...在Spark中，RDD、DataFrame和DataSet之间可以进行相互转换。...其中，RDD可以通过SparkSession的createDataFrame方法转换为DataFrame；DataFrame和DataSet之间可以通过as方法进行转换，而DataFrame和RDD之间可以通过...那么我们按照shuffle 进行划分(也就是按照宽依赖就行划分)，就可以将一个 DAG 划分成多个 Stage/阶段，在同一个 Stage 中，会有多个算子操作，可以形成一个pipeline 流水线，流水线内的多个平行的分区可以并行执行
Executor 在每个Worker上为某应用启动的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。 每个任务都有各自独立的Executor。...Stage 在 Spark 中，一个作业（Job）会被划分为多个阶段（Stage）。同一个 Stage 可以有多个 Task 并行执行(Task 数=分区数）。...阶段之间的划分是根据数据的依赖关系来确定的。当一个 RDD 的分区依赖于另一个 RDD 的分区时，这两个 RDD 就属于同一个阶段。...在 Shuffle 过程中，Spark 会将数据按照键值进行分区，并将属于同一分区的数据发送到同一个计算节点上。这样，每个计算节点就可以独立地处理属于它自己分区的数据。...DataFrame DataFrame 是 Spark 中用于处理结构化数据的一种数据结构。它类似于关系数据库中的表，具有行和列。每一列都有一个名称和一个类型，每一行都是一条记录。
Executor在每个Worker上为某应用启动的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。每个任务都有各自独立的Executor。Executor是一个执行Task的容器。...实际上它是一组计算资源(cpu核心、memory)的集合。一个Worker节点可以有多个Executor。一个Executor可以运行多个Task。...Stage在 Spark 中，一个作业（Job）会被划分为多个阶段（Stage）。同一个 Stage 可以有多个 Task 并行执行(Task 数=分区数）。...阶段之间的划分是根据数据的依赖关系来确定的。当一个 RDD 的分区依赖于另一个 RDD 的分区时，这两个 RDD 就属于同一个阶段。...在 Shuffle 过程中，Spark 会将数据按照键值进行分区，并将属于同一分区的数据发送到同一个计算节点上。这样，每个计算节点就可以独立地处理属于它自己分区的数据。
Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指定节点运行。...对于窄依赖，RDD之间的数据不需要进行Shuffle，多个数据处理可以在同一台机器的内存中完 成，所以窄依赖在Spark中被划分为同一个Stage； 对于宽依赖，由于Shuffle的存在，必须等到父RDD...可以运行词频统计WordCount查看对应DAG图和Stage阶段 把DAG划分成互相依赖的多个Stage，划分依据是RDD之间的宽依赖，Stage是由一组并行的Task组成。...Shuffle是连接map和reduce之间的桥梁，它将map的输出对应到reduce输入中，涉及到序列化反序列化、跨节点网络IO以及磁盘读写IO等。 ...第一点、DAGScheduler实例对象 将每个Job的DAG图划分为Stage，依据RDD之间依赖为宽依赖（产生Shuffle） 第二点、TaskScheduler实例对象 调度每个
每一个分区都有一个计算函数 每个分区都会有计算函数， Spark 的 RDD 的计算函数是以分片为基本单位的，每个 RDD 都会实现 compute 函数，对具体的分片进行计算，RDD 中的分片是并行的...每个分区都有一个优先位置列表 优先位置列表会存储每个 Partition 的优先位置，对于一个 HDFS 文件来说，就是每个 Partition 块的位置。...Stage 划分 宽依赖与窄依赖 RDD 每经过一次转换操作都会生成一个新的 RDD，它们之间存在着依赖关系，这种依赖关系被划分成了两种，即窄依赖和宽依赖。...窄依赖：父 RDD 中每个分区的数据只由子 RDD 的一个分区使用。 宽依赖：父 RDD 中一个分区的数据被多个子 RDD 的分区使用。...Spark 会监控每个节点上的缓存情况，会丢弃掉最少使用的旧的缓存数据，也可以手动释放缓存数据，使用 RDD.unpersist 方法。
Stage 说明：每个Job会被拆分成多组Task,作为一个TaskSet, 其名称为Stage 有一个或多个task任务。...DAGScheduler 的主要作用就是将 DAG 根据 RDD 之间的宽窄依赖关系划分为一个个的 Stage ，然后将这些 Stage 以 TaskSet 的形式提交给 TaskScheduler （...如果我们只使用Spark进行大数据计算，不使用其他的计算框架（如MapReduce或者Storm）时，就采用Standalone模式。...执行任务时，默认采用服务器集群节点的总核数，每个节点内存 1024M。...元信息，DataFrame所表示的数据集每一列都有名称和类型，DataFrame可以从很多数据源构建对象，如已存在的RDD、结构化文件、外部数据库、Hive表。
避免了每个task自己维护一个变量，OOM 使用Kryo优化序列化性能 优化数据结构 原始类型(Int, Long) 字符串，每个字符串内部都有一个字符数组以及长度等额外信息 对象，每个Java对象都有对象头...通常用SparkContext代表Drive SparkContext：整个应用程序的上下文，控制应用的生命周期 DAGScheduler：实现将Spark作业分解成一到多个Stage，每个Stage根据...一个作业job分为多个阶段stages（shuffle，串行），一个stage包含一系列的tasks（并行） Task：被送往各个Executor上的执行的内容，task之间无状态传递，可以并行执行 运行流程...为界，划分stage，上游stage做map task，每个map task将计算结果数据分成多份，每一份对应到下游stage的每个partition中，并将其临时写到磁盘，该过程叫做shuffle write...，如filter下推，剪裁* off-heap堆外存储 * Encoder序列化* 支持结构与非结构化数据* 和rdd一样，支持自定义对象存储* 和dataframe一样，支持结构化数据的sql查询*
其中P(A|B)是指在事件B发生的情况下事件A发生的概率。 在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称： P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。...◆ 如果在修剪之后,损失函数值小于等于原先的损失函数值,则将该父节点变为新的叶节点即可 ##5.8 CART算法 ◆ CART即分类与回归决策树,其实是一棵二叉树,根据判断结果划分为”是否”二分类...在 ML 里按照处理问题类型的不同都有相应的定义和实现。...此API采用Spark SQL的DataFrame以支持各种数据类型。...6.1.2 How It Works 管道被指定为阶段序列，并且每个阶段是变换器或估计器。 这些阶段按顺序运行，输入DataFrame在通过每个阶段时进行转换。
它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同结点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作（分布式数据集） 比如有个RDD有90W数据，3个partition，则每个分区上有30W数据。...Spark streaming一定是有一个输入的DStream接收数据，按照时间划分成一个一个的batch，并转化为一个RDD，RDD的数据是分散在各个子节点的partition中。...执行add算子，形成dag图输入dagscheduler，按照add之间的依赖关系划分stage输入task scheduler。...map和reduce两个阶段，复杂的任务需要包含很多个job，这些job之间的管理以来需要开发者自己进行管理； Spark：Spark中一个job可以包含多个转换操作，在调度时可以生成多个stage，而且如果多个...在spark中同一个应用程序划分成多个stage，这些stage之间是串行执行的，而一个stage里面的多个task是可以并行执行，task数目由partition数目决定，如果一个partition的数目特别大
这些job可以并行或串行执行，每个job中有多个stage，stage是shuffle过程中DAGSchaduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的，每个stage里面有多个task，组成taskset...以及他们之间的区别 17、什么是RDD？什么是DataFrame？什么是DataSet？以及他们之间的区别？...三者都有惰性机制，在进行创建、转换等阶段，如map、filter等方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如count、collect等时，才会真正开始运算。...广播变量允许开发人员在每个节点缓存只读的变量，而不是在任务之间传递这些变量。...Spark的每个batch在执行的时候先执行driver中的代码，然后遇到action操作再去划分DAG图，将具体执行算子分发到各个executor上执行。 25、Spark配置的优先级？
未来在数据开发方向，Spark的重心会转移到Spark SQL，并且官方推荐大家使用DataFrame Based方式开发Spark程序。...通俗点来讲，可以将 RDD 理解为一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合。每个 RDD 可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段。...DAG将调度提交给DAGScheduler, DAGScheduler调度时会根据是否需要经过Shuffle过程将Job划分为多个 Stage。...由此可见,在DAGScheduler调度过程中,Stage阶段换份是依据作业是否有Shuffle过程,也就是存在ShuffleDependency的宽依赖时,需要进行Shuffle,此时才会将作业划分为多个...向DAGScheduler汇报执行情况，包括在Shuffle输出丢失的时候报告 fetch failed错误等信息。 每个任务都是自带本地倾向性的，换句话说，每个任务都有自己擅长做的事情。
在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称： P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。 P(A)是A的先验概率（或边缘概率）。...在 ML 里按照处理问题类型的不同都有相应的定义和实现。...此API采用Spark SQL的DataFrame以支持各种数据类型。...DataFrame支持许多基本和结构化类型, 除了Spark SQL指南中列出的类型之外，DataFrame还可以使用ML Vector类型。...6.1.2 How It Works 管道被指定为阶段序列，并且每个阶段是变换器或估计器。 这些阶段按顺序运行，输入DataFrame在通过每个阶段时进行转换。
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