2022年11月15日
spark stages 并行度 shuffle 宽窄依赖 随笔
spark stages 一个任务集对应的调度阶段;每个Job会被拆分很多组Task,每组任务被称为Stage,也可称TaskSet,一个作业分为多个阶段;Stage分成两种类型ShuffleMapStage、ResultStage。
嗨,无聊么
spark stages 一个任务集对应的调度阶段;每个Job会被拆分很多组Task,每组任务被称为Stage,也可称TaskSet,一个作业分为多个阶段;Stage分成两种类型ShuffleMapStage、ResultStage。
Spark具备很好的机制来保证exactly once的语义,具体体现在数据源的可重放性、计算过程中的容错性、以及写入存储介质时的幂等性或者事务性。exactly once指的是在处理数据的过程中,系统有很好的容错性(fault-tolerance),能够保证数据处理不重不丢,每一条数据仅被处理一次。
编译的源码来源于什么地方?如何知道互相兼容的版本号?用什么工具编译?和辅助的工具有哪些?编译有bug时如何快速定位到问题? 如果解决问题;我们第一点的基本思路是: ”先明确hive的版本,同时希望这个版本的hive去兼容某个版本的Hadoop“