Spark 的推测执行（Speculative Execution） 是一种用于处理“长尾任务”（Stragglers）的容错与优化机制。 简单来说，当 Spark 发现某个任务（Task）的运行速度远慢于同阶段的其他任务时，它会“推测”该任务所在的节点可能存在硬件故障或高负载，从而在另一个节点上启动该任务的副本。这两个任务谁先运行完，就以谁的结果为准，并杀掉另一个未完成的任务。 以下是关于 Spark 推测执行的详细解析： --- 1. 为什么需要推测执行？（背景） 在分布式计算中，一个 Stage 的完成时间取决于最慢的那个 Task（木桶效应）。即便 99% 的任务在 1 分钟内完成，如果剩下的 1% 需要 10 分钟，整个作业也需要 10 分钟。 导致任务变慢的原因通常有： 硬件异构：集群中某些机器性能较差（CPU 弱、磁盘老化）。 网络拥堵：特定节点网络 I/O 慢。 高负载/GC：某节点上运行了其他高资源消耗程序，或者正在进行长时间的 Full GC。 推测执行的目的就是牺牲少量的计算资源，换取整体作业执行时间的缩短。 --- 2. 工作原理 Spark Driver...
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