作者 | 郭炜测试方案测试整体方案本次测试针对现有Olap的7大Sql引擎Hadoop(2.7)、Hive(2.1)、HAWQ(3.1.2.0)、Presto(0.211)、Impala(2.6.0)、SparkSQL(2.2.0)、ClickHouse(18.1.0-1.El7)、Greenplum(5.7.0) 基础性能测试。我们采用多表关联和单大表性能分别对比不同组件在查询性能、系统
# 实现 Spark SQL 任务管理：从新手到熟练
在大数据处理领域，Apache Spark 已成为一个流行的框架，它的 SQL 组件使得数据处理和分析变得更为高效。然而，在使用 Spark SQL 时，过多的任务可能导致性能瓶颈，因此如何管理和优化这些任务至关重要。本文将为初学者提供一份详细的指南，帮助他们理清思路，掌握在 Spark 中实现任务管理的流程。
## 整体流程
为了更简单
SparkSQL两种查询风格DSL与SQL准备数据person.txt文件内容：1 zhangsan 20
2 lisi 29
3 wangwu 25
4 zhaoliu 30
5 tianqi 35
6 kobe 40读取文件并转换为DataFrame或DataSetval lineRDD= sc.textFile("hdfs://hadoop01:8020/person.txt").map(_
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2023-10-20 12:47:59
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Task提交流程在划分Stage之后,在对Task进行封装成为TaskSet然后提交给TaskScheduler。Spark带注释源码对于整个Spark源码分析系列，我将带有注释的Spark源码和分析的文件放在我的GitHub上Spark源码剖析,欢迎大家fork和star提交流程源码解析提交TaskSet查看TaskSchedulerImpl的160行,可以看到submitTasks()方法,主
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2024-06-21 13:45:45
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本文分为四个部分，基本涵盖了所有Spark优化的点，面试和实际工作中必备。
《Spark性能优化：开发调优篇》
《Spark性能优化：资源调优篇》
《Spark性能优化：数据倾斜调优篇》
《Spark性能优化：shuffle调优篇》
Spark性能优化：开发调优篇在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了
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2024-08-14 11:28:33
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# SparkSQL落地文件过多
在大数据处理中，SparkSQL是一个非常常用的工具，用于处理和分析大规模的结构化数据。然而，当数据量庞大时，SparkSQL的执行结果可能会生成大量的文件，导致文件过多，对后续的数据处理和存储造成困扰。本文将介绍为什么会出现文件过多的问题，以及如何解决这个问题。
## 问题解析
在SparkSQL中，一般的流程是将数据加载到DataFrame或者Datas
原创
2023-12-29 10:36:53
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在处理大数据时，Spark SQL 是一种非常强大的工具，但有时我们会遇到需要增加任务数量的情况。具体来说，如果我们的数据处理任务面临性能瓶颈，分散的任务数量就显得尤为重要。本篇文章将详细介绍如何解决“Spark SQL 增加 task 数量”的问题，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等方面，帮助您更高效地使用 Spark SQL。
## 环境准备
在开始之前，我们
经常会碰到一种现象：只有少数 Executor 在运行，别的 Executor 长时间空闲。这种现象比较常见的原因是数据的分区比较少，可以使用 repartition 来提高并行度。另外一种原因和数据的本地性有关，请看下面的例子：用户的任务申请了 100 个 executors，每个 executor 的 cores 为 6，那么最多会有 600 个任务同时在运行，刚开始是 600 个任务在运行，
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2024-10-21 09:32:28
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1 如何使用窗口函数回顾:窗口函数格式:
分析函数 over(partition by xxx order by xxx [asc|desc] [rows between xxx and xxx])
学习的相关分析函数有那些?
第一类: row_number() rank() dense_rank() ntile()
第二类: 和聚合函数组合使用 sum() avg() max() m
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2023-12-14 11:31:33
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## 项目方案：解决Spark SQL小文件过多的问题
### 1. 问题背景
在大规模数据处理的场景中，经常会遇到Spark SQL处理海量小文件的问题。当文件数量过多时，会导致Spark SQL作业的性能下降，甚至会引发OOM（Out Of Memory）错误。因此，我们需要找到一种解决方案来避免这个问题。
### 2. 问题分析
Spark SQL的处理过程中，通常会进行数据的读取、转换
原创
2023-09-07 20:18:55
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# Spark任务过多对性能的影响
## 引言
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，任务的调度、执行和资源管理对于性能至关重要。当Spark任务数量过多时，可能会对整个集群的性能和可靠性产生负面影响。本文将探讨任务过多的几个主要影响，并提供相应的代码示例以帮助理解。
## 任务过多的影响
1. **资源争用**
每个Spark任务都需要一定的资源（如内存和计算能力
原创
2024-10-11 06:09:19
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Spark 2.x管理与开发-Spark SQL-【Spark SQL案例】（一）单表查询*1.读取并打印指定文件的所有数据Scala代码：package sqlExamples
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.log4j.Logger
import org.apache.log4j.Level
import
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2024-05-05 15:52:28
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一、Spark与Hive的差异（1）、in 不支持子查询（2.0支持https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-4226） eg: select * from tb_test1 where serv_number in (select serv_number from tb_test1 where serv_number=138);（2）、minus
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2023-08-10 17:27:50
119阅读
文章目录零、回顾一、使用Spark SQL完成任务1里面的数据筛选二、使用Spark SQL完成任务2里面的统y
原创
2022-07-21 21:51:11
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Spark 源码分析之ShuffleMapTask处理<iframe width="800" height="500" src="//player.bilibili.com/player.html?aid=37442139&cid=66008946&page=22" scrolling="no" border="0" frameborder="no" framespacing
android引用太多外部jar包的时候会导致方法数过多，也就是我们经常说的95536方法数限制；所以要使用多dex打包。
一、为什么要使用multidex?
1.现状：android引用太多外部jar包的时候会导致方法数过多，也就是我们经常说的95536方法数限制；
［onversion to Dalvik format failed:Una
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2024-02-09 16:08:27
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# SparkSQL合并小文件减少Task数量
## 1. 流程概述
在SparkSQL中，当数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中时，可能会存在大量的小文件。这些小文件会导致任务数量增加，降低查询性能。为了解决这个问题，我们可以对小文件进行合并，减少任务数量，提高查询效率。
下面是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 从HDFS读取数据
原创
2023-12-13 13:14:04
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# SparkSQL Shuffle Reduce Task 并行度控制
在SparkSQL中，Shuffle Reduce Task的并行度控制对于性能的优化至关重要。通过合理地设置Reduce Task的并行度，可以有效地提高作业的执行效率和减少资源的浪费。在本文中，我们将介绍如何通过调整Shuffle Reduce Task的并行度来优化SparkSQL作业的性能。
## Shuffle
原创
2024-03-07 05:27:53
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Spark性能调优整理来自于：Spark性能优化指南——基础篇会增加：一些其他博客的内容自己的理解和pyspark代码的补充实践开发调优Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。开发调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。在开发过程中，时时刻刻都应该注意以上原则，
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2024-10-17 23:16:45
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微信公众号:数据挖掘与分析学习聚类是一种无监督的学习问题，目标是基于一些相似概念将实体的子集彼此分组。聚类通常用于探索性分析和/或作为分层监督学习管道的组成部分（其中针对每个聚类训练不同的分类器或回归模型）。spark.mllib 包支持下列模型:K-meansGaussian mixture1.K-meansK-means是最常用的聚类算法之一，它将数据点聚类为预定义数量的簇。spar
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2024-01-29 11:46:06
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