Spark权威指南读书笔记（七） Spark生产与应用一、Spark运行Spark应用程序体系Spark驱动器Spark驱动器是控制你应用程序的进程。它负责控制整个Spark引用程序的执行并且维护Spark集群状态，即执行器任务和状态，它必须与集群管理器交互才能获得物理资源并启动执行器。他只是一个物理机器上的一个进程，负责维护集群上运行的应用程序状态。Spark执行器Spark执行器是一个进程，它
## 实现 Java QPS 控制
作为一名经验丰富的开发者，你要教会一位刚入行的小白如何实现 Java QPS 控制。在这篇文章中，我将指导你完成整个过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
### 步骤一：了解 QPS 控制的概念
在开始实现之前，我们需要先了解 QPS 控制的概念。QPS（Queries Per Second）指的是每秒的查询次数。在开发中，我们通常会控制系统的 QPS，
# Java QPS 控制框架实现指南
## 简介
在开发Java应用程序过程中，我们经常需要控制每秒请求数（QPS），以确保系统的稳定性和性能。本文将介绍如何使用Java编写一个QPS控制框架，帮助开发者实现对系统的QPS进行监控和控制。
## 整体流程
下面是实现Java QPS控制框架的步骤概览：
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QPS简单介绍一下QPS：QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 ) QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数并发数：可以理解为总共请求数量JmeterQPS限制：添加定时器 -> Constant Throughput TimerTarget throughput（in samples per minute）：目标吞吐量，注意这里是每分钟发送的请求数Calculate Th
文章目录流程控制布尔逻辑布尔值比较运算符布尔运算符布尔逻辑表达式分支结构语法规则分支结构ifelseelifif elif else联用及个人心得while循环语法breakcontinuefor循环语法range( )for循环与while循环的异同与个人理解导入模块的方法 import语法 流程控制在Python的流程控制的核心在于利用布尔逻辑去控制流程，其中主要包含了3个语句，以if为关键
Semaphore
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源。 计数信号灯。从概念上讲，信号量维护一组许可。每个{@link#acquire}都会在必要时阻塞，直到有许可证可用，然后再获取它。每个{@link#release}都会添加一个许可证，可能会释
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2023-08-16 17:37:28
169阅读
文章目录一、Spark Streaming初识(1)、Spark Streaming是什么(2)、Spark Streaming关键抽象(3)、Spark Streaming整体架构(4)、Spark Streaming背压机制(5)、Spark Streaming入口(6)、Spark Streaming牛刀小试<1>、在Linux上安装Netcat<2>、WordCo
为什么进行版本控制由于需求和业务不断变化，Web API也会随之不断修改。如果直接对原来的接口修改，势必会影响其他系统的正常运行。那么如何做到在不影响现有调用方的情况下，优雅地更新接口的功能呢？最简单高效的办法就是对Web API进行有效的版本控制。通过增加版本号来区分对应的版本，来满足各个接口调用方的需求。版本号的使用有以下几种方式：1）通过域名进行区分，即不同的版本使用不同的域名，如v1.ap
Spark—关于RDD的并行度和分区(Local环境下测试)本文将会跟大家一起简单探讨Spark 中RDD的并行度和分区 文章目录Spark—关于RDD的并行度和分区(Local环境下测试)前言一、并发、并行和并行度二、分区1. 从集合（内存）中创建 RDD时的分区2. spark 读取文件数据的分区2.1 分区数量的计算2.2 每个分区内数据的分配3. 自定义数据分区规则总结 前言默认情况下，S
## 控制QPS请求
QPS（Queries Per Second）是指每秒钟请求的数量，是衡量系统性能的重要指标之一。在一些场景下，我们需要控制系统的QPS，以避免系统过载或滥用。
Python是一种流行的编程语言，具有丰富的库和框架，我们可以利用Python编写程序来控制QPS请求。
### 什么是QPS控制？
QPS控制是指限制系统在单位时间内处理请求的数量，通过限制QPS可以有效地
## Spark控制算子实现流程
### 1. 理解Spark控制算子
在开始实现"Spark控制算子"之前，首先需要理解什么是Spark控制算子。Spark控制算子是一类特殊的算子，用于控制Spark作业的执行流程。它们可以用来控制作业的并行度、数据分区、数据缓存等。常见的Spark控制算子包括`repartition`、`coalesce`、`cache`等。
### 2. 实现Spar
# Spark资源控制：优化你的集群性能
Apache Spark是一种广泛使用的大数据处理框架，能够处理各种规模的数据。在运行Spark应用程序时，资源的有效管理和控制是非常重要的，这不仅影响程序的性能，还直接关系到集群的稳定性和经济性。本文将为你介绍Spark资源控制的基本概念，并通过代码示例帮助你更好地理解。
## Spark资源控制的基本概念
在Spark中，资源主要包括CPU和内存
1、概述安全性在REST API开发中扮演着重要的角色。一个不安全的REST API可以直接访问到后台系统中的敏感数据。因此，企业组织需要关注API安全性。Spring Security 提供了各种机制来保护我们的 REST API。其中之一是 API 密钥。API 密钥是客户端在调用 API 调用时提供的令牌。在本教程中，我们将讨论如何在Spring Security中实现基于API密钥的身份验
目录运行结构图 & 常用术语消息通信原理运行流程图调度算法容错及HA监控一、运行结构图 & 常用术语 Application: Appliction都是指用户编写的Spark应用程序，其中包括一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码SparkContext: Spark应用程序的入口，负责调度各个运
一、前述 Spark中控制算子也是懒执行的，需要Action算子触发才能执行，主要是为了对数据进行缓存。控制算子有三种，c
原创
2022-12-30 16:48:49
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# Spark 流量控制：高效处理大规模数据流
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个快速、通用和易于使用的大数据平台。在处理大规模数据流时，流量控制是至关重要的，以确保系统的稳定性和效率。本文将介绍 Spark 的流量控制机制，并提供代码示例。
## Spark 流量控制概述
Spark 流量控制主要通过 Backpressure 机制实现。Backpressu
1、常用算子① aggregate算子import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
/**
* 测试aggregate算子
* action操作,
* 第一个参数是初始值,
* 第二个参数:是2个函数[每个函数都是2个参数
* (第一个参数:先对个个分区进行的
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2023-08-20 21:50:59
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QPS：Queries Per Second，意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够响应的查询次数，是对一个特定的查询服务器（比如是读写分离的架构，就是读的服务器）在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。TPS：TransactionsPerSecond，意思是每秒事务数，一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来
Spark资源调度分配内幕天机彻底解密一、分配Driver（Cluster） 二、为Application分配资源 三、两种不同的资源分配方式彻底揭秘 四、Spark资源分配的思考一、任务调度与资源调度的区别 1、任务调度是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度； 2、资源调度是指应用程序如何获得资源 3、任务调度是在
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2023-09-06 18:40:19
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MySQL与PG(PostgreSQL)谁的性能更强是一个很有意思的话题，知乎上的回答貌似都在说PG能将MySQL远远的甩在身后，甚至有些回答的同学还给出了性能测试的截图。就区区看到的回答来看，测试的方法基本都很业余。2015年做过MySQL与PostgreSQL的测试对比：MySQL PK PostgreSQL，不服，跑个分呗(第一季)但是由于后续测试服务器被借调，因此未能完成后续的测试。不过社
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2023-08-12 20:33:38
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