1、代码中尽量避免group by函数，如果需要数据聚合，group形式的为rdd.map(x=>(x.chatAt(0),x)).groupbyKey().mapValues((x=>x.toSet.size)).collection() 改为 rdd.map(x=>(x.chatAt(0）,x)).countByKey();或进行reduceByKey,效率会提高3倍。2、p
概述本文以Spark实践经验和Spark原理为依据，总结了Spark性能调优的一些方法。这些总结基于Spark-1.0.0版本。对于最近推出的Spark-1.1.0版本，本文介绍了几个版本增强。Spark性能调优Executor和分区Executor是一个独立的JVM进程，每个任务会有独立的线程来执行，Executor最大可并发任务数量与其拥有的核心数量相同，执行过程中的数据缓存放在Executo
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2024-04-02 15:52:18
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?上次的百度面试遇到了关于spark的并发数的问题，今天我们就来将这些问题都一并解决一下，图画的的有点丑，还行大家见谅，百度实习的问题我放在了下面的链接?：链接: 2022百度大数据开发工程师实习面试经历.?我将先对并行和并发的基本定义开始讲起，然后介绍spark中是如何控制并行和并发的，以及这些和cpu核数、分区数有何关系。 目录1. 并行和并发2. Executor和core3. Spark的
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2023-09-28 12:42:18
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编者按：Nginx是目前比较重要的开源性负载均衡技术，新浪、网易、六间房等很多网站都将Nginx部署进自己的网站系统架构，并解决部分问题。本文是作者长期的实战经验，很有参考价值。本文是我撰写的关于搭建“Nginx + PHP（FastCGI）”Web服务器的第4篇文章。本系列文章作为国内最早详细介绍 Nginx + PHP 安装、配置、使用的资料之一，为推动 Nginx 在国内的发展产
1.num-executors参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行
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2024-04-16 15:26:25
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【Spark集群并行度】 在Spark集群环境下，只有足够高的并行度才能使系统资源得到充分的利用，可以通过修改spark-env.sh来调整Executor的数量和使用资源，Standalone和YARN方式资源的调度管理是不同的。 在Standalone模式下: 1. 每个节点使用的最大内存数：SPARK_WORKER_INSTANCES*SPARK_WORKER_MEMORY； 2. 每个节
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2024-04-17 14:41:59
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很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时，在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住，其实是单线程任务过重导致，这时候需要提高读取的并发度。 下文以 mysql 为例进行说明。在spark中使用jdbc在 spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-jav
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2024-07-24 20:55:33
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梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系。 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。 当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为In
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2023-11-07 00:09:56
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任务描述测试公司内部Spark集群能承受多少并发量 Spark集群分配参数节点数:5cpu:20核内存:40g硬盘:500g 每台节点分配参数cpu:4核内存:8g硬盘:100g 测试案例(通过spark集群自带WEBUI进行监控任务提交运行状态)1.编写测试程序1,无限循环通过Spark restful API 提交任务到spark集群运行,每个任务申请worker
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2023-09-17 19:53:51
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升级之Spark升级在CDH5.12.1集群中，默认安装的Spark是1.6版本，这里需要将其升级为Spark2.1版本。经查阅官方文档，发现Spark1.6和2.x是可以并行安装的，也就是说可以不用删除默认的1.6版本，可以直接安装2.x版本，它们各自用的端口也是不一样的。Cloudera发布Apache Spark 2概述(可以在这里面找到安装方法和parcel包的仓库)cloud
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2023-07-18 22:28:46
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Spark的一个非常常见的用例是并行运行许多作业。 构建作业DAG后，Spark将这些任务分配到多个Executor上并行处理。
但这并不能帮助我们在同一个Spark应用程序中同时运行两个完全独立的作业，例如同时从多个数据源读取数据并将它们写到对应的存储，或同时处理多个文件等。
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2023-05-29 14:13:55
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文章目录失败尝试1方法1方法2参考资料方法3 集合的并行处理参考资料2: 有两个独立的job A和B可以并行执行，按spark默认的方式A和B是顺序执行的在代码中进行如下调整测试用例如下：代码在win10虚拟机中执行 cpu核数为6object testAsyncExecJob {
def getLocalSparkSession() = {
val properties = n
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2023-07-21 16:10:20
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spark 是一个很强大的工具，但是大家可能也会使用比较费事，包含了集群管理，以及多租户管理，所以社区开发了不少基于spark 的扩展，apachekyuubi 就是一个典型提供了多租户以及直接使用sql 进行spark 操作的能力 原有spark 集成模式 新spark 集成模式 说明 apach
原创
2022-10-07 17:09:33
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SPARK-SQL优化三剑客：1内存2并发3CPU1、内存： spark的dirver和executor内存及对应spark作业参数涉及内存调优就三个参数：spark.driver.memory ，-executor-memory 和 spark.yarn.executor.memoryOverhead2、并发：提高有shuffle（join, group by 等等数据混洗的场景）及对应业务逻辑
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2023-09-17 10:55:57
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# Spark 提升 Map 数量的探索
Apache Spark 是一个强大的大规模数据处理框架，它的高效性使得我们能够处理大量的数据集。在 Spark 中，数据处理任务通常包括多个阶段，其中 Map 阶段是最关键的部分之一。本文将深入探讨如何通过提升 Map 数量来提高 Spark 的处理性能，并结合代码示例进行解析。
## 什么是 Map 阶段？
在 Spark 中，Map 阶段是数据
原创
2024-10-30 04:14:49
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## Spark提升Join速度的实现方式
### 1. 问题描述
在Spark中，Join操作是常见的数据处理操作之一，但是当数据量较大时，Join操作可能会变得非常耗时，影响整体任务的执行效率。本文将介绍一种通过优化Join操作来提升其速度的方法。
### 2. 流程概述
下图是优化Join操作的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[原始数据集] --
原创
2023-10-25 18:47:52
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# 提升Spark性能的内存管理指南
随着大数据处理的普及，Spark作为一种流行的分布式计算框架，越来越受到数据工程师的重视。然而，正确的内存管理是提升Spark性能的关键因素之一。本篇文章将向你详细介绍如何通过内存管理来提升Spark的性能，特别是适合大多数开发者入门的一些方法和技巧。
## 整体流程
下面是提升Spark性能的内存管理流程表：
| 步骤
原创
2024-08-19 07:23:09
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在大数据处理领域，Apache Spark 是一种强大的分布式计算框架。提升 Spark 的并行度对于提高计算效率和缩短任务执行时间至关重要。本文将详细记录如何解决 Spark 提升并行度的问题，通过分步指南、配置详解和有效的验证测试，确保解决方案的准确性和有效性。
### 环境准备
在正式解决 Spark 提升并行度的问题之前，需要准备好相应的环境。确保安装了 Spark 和其他依赖项，并配
# Spark页面并发：优化大数据处理的关键
在大数据处理领域，Apache Spark已经成为了一个非常受欢迎的框架。Spark具有高效的内存计算和弹性分布式数据集（RDD）等特性，可以用来处理海量的数据。然而，在实际应用中，如何优化Spark程序的性能也是一个非常重要的问题。其中一个关键方面就是优化Spark页面并发，即提高Spark Job在页面级别上的并发度，以提高计算效率和性能。
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原创
2024-05-13 03:52:30
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# Spark多并发：大数据处理的利器
在大数据处理领域，Spark凭借其优秀的并发性能和高效的数据处理能力成为了众多企业的首选。Spark的多并发机制使得它能够同时处理大规模数据，提高数据处理效率，加快数据分析速度。本文将介绍Spark多并发的基本概念及其在大数据处理中的应用，同时通过代码示例和类图展示Spark的多并发特性。
## 什么是Spark多并发
Spark是一个基于内存的大数据
原创
2024-07-03 03:32:09
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