通过spark-submit提交任务
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。
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。
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。
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 shuffle(ExchangeExec)过多导致任务运行过慢甚至超时
背景以及现象本文基于 spark 3.1.2设置spark.driver.memory=2g在调试spark sql任务的时候，发现有任务产生了200多个exchange，而且任务长期运行不出来。分析运行对应的sql（多个连续的join操作，且join的key都不一样），得到如下的物理计划（我们只截取了一部分）：和之前的文章spark task过多导致任务运行过慢甚至超时 做法一样(对应的内存都....
spark task过多导致任务运行过慢甚至超时
背景以及现象本文基于 spark 3.1.2设置spark.driver.memory=2g在调试spark sql任务的时候，发现有几个任务产生了40多万个Task，而且任务长期运行不出来。分析运行此sql，可以得到如下的dag（我们只截取产生Task多的Stage），由此可以看到是scan的文件太大了（scan了日志文件半年的数据）。但是为什么这种情况下会导致任务运行很缓慢甚至会超时呢？找到....
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