Question

我正在尝试使用DataFrame将HDFS保存为spark-shell中的文本文件。

scala> finalDataFrame.rdd.saveAsTextFile(targetFile)

执行上面的代码后，我发现内部使用阶段做了一些工作。

[第13阶段：================================＆gt; （119 + 8）/ 200]

我想了解这个过程的基本细节。但是不能这样做。我的问题是 -

什么是第13阶段？
什么是（119 + 8）/ 200 ？

[第18阶段：=============＆gt;（199 + 1）/ 200] [第27阶段：============＆gt; （173 + 3）/ 200]

这条线的含义是什么。
以前只有1个阶段正在运作，但在这里我可以找到2个阶段正在运作。因此当多个阶段并行工作时？

Answer 1

[第13阶段：================================＆gt; （119 + 8）/ 200]


第13阶段是什么？

每个Spark工作分为几个阶段。在这种情况下的工作是将DataFrame保存为文本文件，并且＆＃34;阶段13＆＃34;是这项工作的多个阶段之一。

什么是（119 + 8）/ 200？

检查source code可以帮助解答这个问题：

val bar = stages.map { s =>
  val total = s.numTasks()
  val header = s"[Stage ${s.stageId()}:"
  val tailer = s"(${s.numCompletedTasks()} + ${s.numActiveTasks()}) / $total]"
  ...
}.mkString("")

每个阶段分为任务。 119是此阶段已完成任务的数量（即阶段13），8是此阶段的活动任务数，200是此阶段的任务总数阶段。

[第18阶段：=============＆gt;（199 + 1）/ 200] [第27阶段：============＆gt; （173 + 3）/ 200]


这条线的含义是什么。

以前只有1个阶段正在运作，但在这里我可以找到2个阶段正在运作。因此当多个阶段并行工作时？

再次，查看源代码（here和here）非常有用：

/** ...If multiple stages run in the same time, the status
 *  of them will be combined together, showed in one line.
 */

...

if (stages.length > 0) {
  show(now, stages.take(3))  // display at most 3 stages in same time
}

这些阶段同时运行，因此在刷新进度条的时间窗口内，可能正在运行多个阶段。在这种情况下，阶段18和27同时运行。代码将显示限制为三个同时运行的任务。

Spark中的舞台细节

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