乙個job的劃分為乙個action操作觸發
乙個job可以被分為多個stage，在乙個lineage中，發生shuffle操作時會拆分乙個stage，shuffle操作一般發生在以下的幾個運算元中，distinct、groupbykey、reducebykey、aggregatebykey、join、cogroup、reparation等中。這其中也是最容易發生資料傾斜的地方。
1、並行度：在spark中各個stage的task數量，也就代表了spark作業在各個階段（stage）的 並行度。合理的利用集群資源並減少每個task要處理的資料量，最終提公升作業的效能和執行速度
2、如何優化
設定方法：sparkconf conf = new sparkconf().set("spark.default.parallelism","500").
spark調優，調節並行度
spark並行度指的是什麼？並行度 其實就是指的是，spark作業中，各個stage的task數量，也就代表了sprark作業的各個階段 stage 的並行度。如果不調節，那麼導致並行度過低，會怎麼樣？假設，現在已經在spark submit指令碼中給我們的spark作業分配了足夠的資源，比如50個...
spark調優 shuffle調優
基於spark1.6 引數可以通過 new sparkcontext set 來設定，也可以通過命令的引數設定 conf spark.shuffle.file.buffer 預設值 32k 引數說明 該引數用於設定shuffle write task的bufferedoutputstream的buf...
spark調優 shuffle調優
每乙個shuffle的前半部分stage的task，每個task都會建立下乙個stage的task數量相同的檔案，比如下乙個stage會有100個task,那麼當前stage每個task都會建立100份檔案，會將同乙個key對應的values,一定是寫入同乙個檔案中的，也一定會將同乙個key對應的v...