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来自专栏不温卜火
Spark内核详解 (5) | Spark的任务调度机制
saveAsTextFile触发，该Job由RDD-3和saveAsTextFile方法组成，根据RDD之间的依赖关系从RDD-3开始回溯搜索，直到没有依赖的RDD-0，在回溯搜索过程中，RDD-3依赖RDD -2，并且是宽依赖，所以在RDD-2和RDD-3之间划分Stage，RDD-3被划到最后一个Stage，即ResultStage中 RDD-2依赖RDD-1，RDD-1依赖RDD-0，这些依赖都是窄依赖，所以将RDD-0、RDD-1和RDD-2划分到同一个Stage，即ShuffleMapStage中，实际执行的时候，数据记录会一气呵成地执行RDD-0到RDD-2的转化。
4.2K10发布于 2020-10-28
来自专栏涂小刚的专栏
Spark Scheduler 内部原理剖析
saveAsTextFile触发，该Job由RDD-3和saveAsTextFile方法组成，根据RDD之间的依赖关系从RDD-3开始回溯搜索，直到没有依赖的RDD-0，在回溯搜索过程中，RDD-3依赖RDD -2，并且是宽依赖，所以在RDD-2和RDD-3之间划分Stage，RDD-3被划到最后一个Stage，即ResultStage中，RDD-2依赖RDD-1，RDD-1依赖RDD-0，这些依赖都是窄依赖，所以将RDD-0、RDD-1和RDD-2划分到同一个Stage，即ShuffleMapStage中，实际执行的时候，数据记录会一气呵成地执行RDD-0到RDD-2的转化。
4.3K42发布于 2017-04-26
来自专栏涂小刚的专栏
【Spark教程】核心概念RDD
其中每条记录为数据中的一行句子，经过一个flatMap操作，将一行句子切分为多个独立的词，得到RDD-1，再通过map操作将每个词映射为key-value形式，其中key为词本身，value为初始计数值1，得到RDD -2，将RDD-2中的所有记录归并，统计每个词的计数，得到RDD-3，最后将其保存到HDFS。
3.7K00发布于 2017-04-11
来自专栏Albert陈凯
2.0Spark编程模型
RDD-2只有一个分区P4，存储在node3节点上。RDD-3含有两个分区P5和P6，存储在node4节点上。
1.2K80发布于 2018-04-08
来自专栏最新最全的大数据技术体系
Spark Day06：Spark Core之Spark 内核调度和SparkSQL快速入门
hadoop spark spark |flatMap RDD-1 hadoop\spark\spark |map RDD
1.2K20编辑于 2022-02-17
来自专栏DevOps
Spark Core 整体介绍
回溯过程中，RDD-2和RDD-3存在reduceByKey的shuffle，会划分stage，由于RDD-3在最后一个stage，即划为ResultStage，RDD-2，RDD-1，RDD-0，这些依赖之间的转换算子
1.2K10编辑于 2024-03-29

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