Spark作业读写OSS数据
本文以Spark自带的PageRank作业为例，介绍如何在ACK集群中运行Spark作业，并配置读写位于阿里云OSS（对象存储服务）中的数据。
使用ECI弹性资源运行Spark作业
本文介绍如何在ACK集群中使用弹性容器实例ECI运行Spark作业。通过使用ECI弹性资源并配置合适的调度策略，您可以按需创建ECI Pod，并按资源使用量按需付费，从而有效减少资源闲置带来的成本浪费，进而更加经济高效地运行Spark作业。
使用Spark History Server查看Spark作业信息
Spark应用程序在运行期间会向外提供Web UI服务用于可视化作业信息，例如Stage和Task的详细信息、内存使用情况等。为了能够在作业执行结束后查看作业执行情况，您需要将Spark作业日志持久化到某一后端存储中，并通过ack-spark-history-server组件去解析该日志并渲染成Web UI对外提供服务。本文将介绍如何在ACK集群中使用Spark History Server查看S...
使用Spark Operator运行Spark作业
Apache Spark是一种专门用于大规模数据处理的计算引擎，广泛应用于数据分析和机器学习等场景。Spark Operator提供了一种在Kubernetes集群中自动化部署Spark作业和管理其生命周期的能力。本文介绍如何在ACK集群中使用Spark Operator运行Spark作业，帮助数据工程师快速高效地运行和管理大数据处理作业。
使用ECI运行Spark作业
在Kubernetes集群中使用ECI来运行Spark作业具有弹性伸缩、自动化部署、高可用性等优势，可以提高Spark作业的运行效率和稳定性。本文介绍如何在ACK Serverless集群中安装Spark Operator，使用ECI来运行Spark作业。
Spark作业的调度与执行流程
Apache Spark是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据。了解Spark作业的调度与执行流程是构建高效分布式应用程序的关键。本文将深入探讨Spark作业的组成部分、调度过程以及执行流程，并提供丰富的示例代码来帮助大家更好地理解这些概念。 Spark作业的组成部分 一个Spark作业通常由以下几个组成部分构成： 1 驱动程序（Driver Program） 驱动程序是Spark应用...
Spark作业调度中stage的划分
（1）Spark作业调度对RDD的操作分为transformation和action两类，真正的作业提交运行发生在action之后，调用action之后会将对原始输入数据的所有transformation操作封装成作业并向集群提交运行。这个过程大致可以如下描述：由DAGScheduler对RDD之间的依赖性进行分析，通过DAG来分析各个RDD之间的转换依赖关系根据DAGScheduler分析得到....
Spark作业调度
Spark在任务提交时，主要存在于Driver和Executor的两个节点. (1)Driver的作用: 用于将所有要处理的RDD的操作转化为DAG，并且根据RDD DAG将JBO分割为多个Stage,最后生成相应的task,分发到各个Executor执行. 流程:sc.runJob -> DAGScheduler.runJob ->submitJob -&...
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