spark.executor.memory Yarn中的所有NodeManager的可用内存之和 宽依赖 spark.yarn.executor.memoryOverhead join with inputs co-partitioned 窄依赖 Union
宽依赖指的是生成的RDD的每一个partition都依赖于父 RDD(s) 所有partition。 窄依赖典型的操作有map, filter, union等 宽依赖典型的操作有groupByKey, sortByKey等。 可以看到,宽依赖往往意味着shuffle操作,这也是Spark划分stage的主要边界。对于窄依赖,Spark会将其尽量划分在同一个stage中,因为它们可以进行流水线计算。
其输入是一个作业中的RDD有向无环图,输出为一系列任务 对应宽依赖,应尽量切分到不同的阶段中,以避免过大的网络传输和计算开销 连续窄依赖的RDD转换,则尽量多地放入同一个阶段 一旦遇到一个宽依赖的类型的RDD转换操作,则生成一个新的阶段 整个依赖链被划分为多个stage阶段,每个stage内都是一组互相关联、但彼此之...
spark基于standalone模式提交任务和基于yarn模式提交任务的比较,spark的宽窄依赖,spark的计算模式等(图解+文字说明) 查看原文 大数据Spark05_spark-submit提交参数 Driver program直接运行在worker中。 向sparkonyarn以client方式提交job. ./spark-submit--masteryarn--deploy-mode...在workr上启动多个Executor,设置--...
①条形码有一维条形码和二维条形码之分。一维条形码就是今天人们已经非常熟悉的普通条形码,它的信息仅靠黑白条纹的宽窄来表达,在平面上以单一方向分布排列。一维条形码虽然只能编码几十个字符、数字,还脱离不了对数据库的依赖,但它的使用已经极大地提高了电脑采集数据和处理信息的速度,促进了管理的科...