使用Livy Operator提交任务
Apache Airflow是一个强大的工作流程自动化和调度工具，它允许开发者编排、计划和监控数据管道的执行。EMR Serverless Spark为处理大规模数据处理任务提供了一个无服务器计算环境。本文为您介绍如何通过Apache Airflow的Livy Operator实现自动化地向EMR Serverless Spark提交任务，以实现任务调度和执行的自动化，帮助您更有效地管理数据处理任...
通过spark-submit命令行工具提交Spark任务
本文以ECS连接EMR Serverless Spark为例，介绍如何通过EMR Serverless spark-submit命令行工具进行Spark任务开发。
快速上手Spark Submit开发
EMR Serverless Spark兼容spark-submit命令行参数，简化了任务执行流程。本文通过一个示例，为您演示如何进行Spark Submit开发，确保您能够快速上手。
提交PySpark流任务
在大数据快速发展的时代，流式处理技术对于实时数据分析至关重要。EMR Serverless Spark提供了一个强大而可扩展的平台，它不仅简化了实时数据处理流程，还免去了服务器管理的烦恼，提升了效率。本文将指导您使用EMR Serverless Spark提交PySpark流式任务，展示其在流处理方面的易用性和可运维性。
PySpark批任务开发入门
您可以自行编写并构建包含业务逻辑的Python脚本，上传该脚本后，即可便捷地进行PySpark开发。本文通过一个示例，为您演示如何进行PySpark开发。
Spark在供应链核算中应用问题之通过Spark UI进行任务优化如何解决
问题一：如何通过Spark UI进行任务优化？ 如何通过Spark UI进行任务优化？ 参考回答： 通过Spark UI可以查看任务的job/stage/task的可视化分析数据，包括执行过程、日志等，从而可以针对性地优化提升任务性能。 关于本问题的更多问答可点击原文查看： https://developer.aliyun.c...
spark容器运行任务数量如何优化？
1、spark是线程级别的任务，那么executor容器内应该运行多少个任务（线程）？如何进行考虑？ 2、executor容器内运行的任务（线程）较多会出现什么问题？运行的任务（线程）较少会出现什么问题？
Spark为什么只有在调用action时才会触发任务执行呢（附算子优化和使用示例）？
Spark算子主要划分为两类：transformation和action，并且只有action算子触发的时候才会真正执行任务。还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到，Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作，只有action触发的时候才会真正执行，其实不仅是Spark RDD，在Spark其他组件如SparkStreaming中也是如此，这是Spark的一个特性之一。....
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