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一、Spark核心概念
1、应用程序Application
2、作业Job
3、阶段Stage
4、任务Task
二、示例 一、Spark核心概念
在Apache Spark中#xff0c;有几个核心概念用于描述应用程序的执行流程和组件#xff0c;包括应用程序 Application、作业Job、阶段Stage、任务Task…目录
一、Spark核心概念
1、应用程序Application
2、作业Job
3、阶段Stage
4、任务Task
二、示例 一、Spark核心概念
在Apache Spark中有几个核心概念用于描述应用程序的执行流程和组件包括应用程序 Application、作业Job、阶段Stage、任务Task
1、应用程序Application
指一个Spark应用程序通常指的是用户编写的Spark程序它可能包含多个作业。例如一个基于Spark的机器学习算法的实现或者一个处理日志文件并生成报告的程序。
2、作业Job
指由一个action操作触发的计算任务集合action操作是触发实际计算的操作例如count(), collect(), saveAsTextFile()等算子。例如saveAsTable()操作将触发一个作业来将DataFrame的内容保存到表中。
3、阶段Stage
一个作业会被分解成多个阶段每个阶段包含一系列并行的任务。阶段通常由宽依赖即需要跨分区重新分区的操作来划分。例如在一个简单的Word Count程序中读取文本文件是一个阶段然后对文本进行分词并计算每个单词的频率是另一个阶段。
4、任务Task
任务是最小的执行单位每个任务对应于一个阶段中的一个数据分区。Spark将任务发送到集群中的执行器去执行。例如在Word Count程序的第二个阶段如果数据被分为10个分区那么将会有10个任务分别计算每个分区的单词频率。
二、示例
from pyspark.sql import SparkSession# 创建Spark会话
spark SparkSession.builder.appName(test).getOrCreate()# 读取文本文件
text_file spark.sparkContext.textFile(/data/words.txt)# 对文本进行分词并计算每个单词的频率
word_counts text_file.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a b)# 触发作业将结果保存到HDFS
word_counts.saveAsTextFile(/output)# 关闭Spark会话
spark.stop()
上例中整个Python脚本就是一个Spark应用程序用于计算文本文件中每个单词的出现次数。
当执行saveAsTextFile算子时触发了作业因为saveAsTextFile是一个行动操作。该作业包含两个阶段第一个阶段是读取文本文件并执行flatMap和map操作第二个阶段是执行reduceByKey操作。
每个阶段会有多个任务具体数量取决于数据分区的数量。例如如果text_file有10个分区那么在第一个阶段会有10个任务来处理每个分区的数据。
