Aaron_PHPer的博客

作为Spark 3.0最具突破性的优化，AQE通过，解决了传统静态优化的局限性。

数据倾斜是分布式计算中因导致的性能瓶颈现象。当某些Key对应的数据量远超其他Key时，这些"热点Key"所在的Task会消耗80%以上的计算时间，成为整个作业的。

Spark Shuffle的设计在性能与扩展性之间不断演进，从Hash Shuffle到Sort Shuffle的转变体现了对大规模数据处理场景的适应。理解其原理与瓶颈后，通过参数调优、代码优化及监控手段，可显著提升作业效率。未来，随着Tungsten引擎的进一步优化，Shuffle的性能有望在内存管理和序列化层面实现更大突破。其核心目的是将相同Key的数据分发到同一个节点，以便进行聚合或连接操作。是Spark中跨节点数据重分区的过程，通常由。

在Spark的分布式计算框架中，RDD（弹性分布式数据集）的依赖关系是理解任务调度、性能优化及容错机制的关键。宽依赖（Wide Dependency）与窄依赖（Narrow Dependency）作为两种核心依赖类型，直接影响Stage划分、Shuffle操作及容错策略。本文将从定义、特征、作用、常见算子分类、典型场景与最佳实践展开分析。在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）的依赖关系分为两类：窄依赖（Narrow Dependency）和宽依赖（Wide Dependency），它们直接影响任务执行效

数据特征/任务类型推荐抽象典型案例关键优势高度结构化数据DataFrameJSON日志分析、SQL查询自动模式发现，Catalyst优化非结构化数据RDD图像处理、文本流解析支持任意数据格式，细粒度控制类型敏感操作（Scala）Dataset金融交易数据校验编译时类型检查，减少运行时错误ETL（结构化转换）DataFrame表关联清洗、列式计算内置优化器，丰富结构化APIETL（复杂格式处理）RDD多层XML解析、不规则日志提取灵活的自定义转换逻辑机器学习（特征工程）

源码版本基于Spark 3.3.0，实现细节可能随版本调整。

实现特征fT => U。

Spark RDD持久化（Persistence）是优化计算性能的核心技术，通过将中间结果存储在内存或磁盘中实现数据复用。count()

转换算子Transformations。行动算子Actions。Key-Value操作。

层级结构每个层级均为 1:N 的包含关系。执行流程启动后，Driver 解析代码中的Action生成Job。DAGScheduler 根据宽依赖将 Job 拆分为Stage，按依赖顺序调度。TaskScheduler 将Stage转换为TaskSet，分发到 Executor 执行。依赖与并行同一 Stage 内的 Task 可并行（窄依赖）。不同 Stage 间需等待前序 Stage 完成（宽依赖）。

在现有RDD代码库迁移到DataFrame时，如何保持原有逻辑的同时利用新引擎优势？父RDD每个分区最多被子RDD一个分区使用。父RDD每个分区可能被子RDD多个分区使用。

Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark支持在各种集群管理器(Cluster Manager)上运行，包括Hadoop YARN、Apache Mesos，以及Spark自带的一个简易调度 器，叫作独立调度器。，负责资源的动态分配与任务调度。