在Spark中，DAG调度器（Directed Acyclic Graph Scheduler）是负责将用户提交的Spark应用程序转换为有向无环图（DAG），并根据任务之间的依赖关系来进行任务调度和...
在Spark中，Executor是运行在集群节点上的工作进程，负责执行应用程序的任务。每个Executor会被分配一定量的内存和CPU资源，用于处理数据的计算和操作。当一个Spark应用程序启动时，D...
广播变量是Spark中一种用于高效分发较大数据集到集群中所有节点的机制。广播变量的主要作用是在不同节点之间共享只读数据，以便在并行操作中提高性能和减少数据传输开销。 在Spark中，当一个任务需要使...
数据分区是将数据集划分成多个较小的分区，以便并行处理和分布式计算。在Spark中，数据分区是在RDD（弹性分布式数据集）中进行的，默认情况下，Spark会根据数据源的分区数来确定RDD的分区数。数据分...
在Spark中，累加器（Accumulator）是一种只能被添加（add）操作的分布式变量，可以在并行操作中对其进行读写操作。累加器通常用于在并行操作中对计数或求和等操作进行累加，例如统计某个条件下的...
Spark中的资源管理器负责分配和管理集群中的计算资源，以确保作业能够高效地运行。资源管理器的功能包括： 1. 资源分配：资源管理器负责根据作业的需求分配计算资源，如内存、CPU和磁盘空间等。 2...
在Spark中，DAG（Directed Acyclic Graph）是一个有向无环图，用来表示Spark作业的执行计划。DAG中的节点表示数据的转换操作，而边表示数据的依赖关系。每个节点代表一个RD...
Spark Streaming是Apache Spark的一个子项目，它提供了实时数据处理的能力。Spark Streaming可以将实时数据流分成小批次，然后使用Spark引擎对这些小批次进行处理，...
RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、元素集合。RDD可以并行计算，分布在集群中的多个节点上。RDD可以从Had...
Spark中的任务调度器负责将作业划分为多个任务，并调度这些任务在集群中的执行。它的主要功能包括： 1. 任务划分：将作业划分为多个任务，每个任务在一个分区上执行。 2. 任务调度：根据任务之间的...
