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 Core源码分析: Spark任务执行模型
DAGScheduler 面向stage的调度层，为job生成以stage组成的DAG，提交TaskSet给TaskScheduler执行。 每一个Stage内，都是独立的tasks，他们共同执行同一个compute function，享有相同的shuffledependencies。DAG在切分stage的时候是依照出现shuffle为界限的。 private[spark] class DA.....
Spark Core源码分析: Spark任务模型
概述 一个Spark的Job分为多个stage，最后一个stage会包括一个或多个ResultTask，前面的stages会包括一个或多个ShuffleMapTasks。 ResultTask执行并将结果返回给driver application。 ShuffleMapTask将task的output根据task的partition分离到多个buckets里。一个ShuffleMapTask对.....
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