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的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实
（一）spark特点：1、高效，采用内存存储中间计算结果，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。2、易用，采用函数式编程风格，提供了超过80种不同的Transformation和Action算子，如map,reduce,filter,groupByKey,sortByKey,foreach等。3、通用，提供批处理、交互式查询（Spark SQL）、
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2023-07-02 21:34:16
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DAG概念DAG(Directed Acyclic Graph有向无环图)指的是数据转换执行的过程，有方向，无闭环(其实就是RDD执行的流程) 原始的RDD通过一系列的转换操作就形成了DAG有向无环图，任务执行时，可以按照DAG的描述，执行真正的计算(数据被操作的一个过程)DAG的边界开始:通过SparkContext创建的RDD 结束:触发Action，一旦触发Action就形成了一个完整的DA
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2024-04-30 17:24:08
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1.DAG调度器简介DAG即Directed Acyclic Graph,有向无环图的意思，Spark会存储RDD之间的依赖广西，依赖关系是有向的，总是由子RDD指向父RDD(平时我们看到的箭头一般是数据流向而不是依赖指向，它们刚好相反)，RDD依赖的有向性导致RDD的计算呈现明显的阶段特征。因此所形成的的计算链也可以被分割为多个阶段，后面的阶段依赖前面的阶段是否完成。由于RDD内部的数据是不可边
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2023-08-18 09:46:43
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Spark基础性能调优开发调优原则一：避免创建重复的RDD，尽可能复用同一个RDD原则二：对多次使用的RDD进行持久化尽量避免使用shuffle类算子原则四：使用预聚合的shuffle操作原则五：使用高性能的算子资源调优num-executorsexecutor-memoryexecutor-cores数据倾斜调优 做推荐算法相关的工作时，数据量是非常大的，我们学习Spark就很有必要。不同的写
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2023-09-16 16:07:49
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和 MapReduce 一样，Spark 也遵循移动计算比移动数据更划算这一大数据计算基本原则。但是和 MapReduce 僵化的 Map 与 Reduce 分阶段计算相比，Spark 的计算框架更加富有弹性和灵活性，进而有更好的运行性能。Spark 的计算阶段我们可以对比来看。首先和 MapReduce 一个应用一次只运行一个 map 和一个 reduce 不同，Spark 可以根据应用的复杂程
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2023-09-29 21:21:03
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spark 调优spark 代码的优化对多次使用的RDD进行持久化使用高性能的算子使用foreachPartitions替代foreach Action算子重分区使用filter之后进行coalesce操作广播大变量使用Kryo优化序列化性能优化数据结构使用高性能的库fastutil spark 调优三个方面：代码的优化参数的优化数据倾斜的优化spark 代码的优化加
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2024-05-17 23:46:01
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前言Spark作业的优化其实是泛的话题，因为往往有时候表现出来都是慢，但是解法却不一样，我想把优化的方方面盘点出来，以便系统性地去制定整体的优化方案。优化思路梳理到底怎样去看待所谓慢的问题呢，我做了一个整理：主题资源优化并行度优化代码优化Shuffle优化内存优化堆外内存优化数据倾斜处理读写介质优化资源优化绝大部分作业变慢其实就是资源吃紧导致的，这就是为什么啥都没变怎么就慢了呢，去查问题的时候又查
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2023-08-08 15:52:38
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1、DAGDAG图中，每个节点都是RDD窄依赖（也叫narrow依赖）从父RDD角度看：一个父RDD只被一个子RDD分区使用。父RDD的每个分区最多只能被一个Child RDD的一个分区使用从子RDD角度看:依赖上级RDD的部分分区 精确知道依赖的上级RDD分区，会选择和自己在同一节点的上级RDD分区，没有网络IO开销，高效。窄依赖包括：O
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2023-08-18 13:05:27
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文章目录一、DAG介绍二、DAG和分区三、DAG中的宽窄依赖和阶段的划分1. 宽窄依赖的划分2. 阶段划分 一、DAG介绍Spark的核心是根据RDD来实现的，Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环，其作用就是任务调度。Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指
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2023-10-27 04:48:38
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依赖关系宽窄依赖 宽依赖:有shuffle父RDD的一个分区会被子RDD的多个分区所依赖 窄依赖:没有shuffle父RDD的一个分区只会被子RDD的1个分区所依赖 为什么需要宽窄依赖 总结:窄依赖: 并行化+容错宽依赖: 进行阶段划分(shuffle后的阶段需要等待shuffle前的阶段计算完才能执行)DAG
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2023-09-05 22:51:50
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# Spark DAG: 深入了解Spark中的DAG调度器
Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，可以用于大规模数据处理。它支持各种语言（如Java、Scala、Python）和各种数据处理模式（如批处理、交互式查询、流处理等）。Spark的一个核心特性是其强大的调度引擎，其中最重要的组成部分是DAG（Directed Acyclic Graph）调度器。本文将介绍Spark
原创
2023-08-24 08:23:40
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DAG 是一组顶点和边的组合。顶点代表了 RDD， 边代表了对 RDD 的一系列操作。DAG Scheduler 会根据 RDD 的 transformation 动作，将 DAG 分为不同的 stage，每个 stage 中分为多个 task，这些 task 可以并行运行。
原创
2024-04-30 14:59:02
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文章目录DAGJob与Action之间的关系DAG和分区DAG宽窄依赖DAG宽窄依赖的划分Spark内存迭代计算总结Spark是怎么做内存计算的？DAG的作用？Stage阶段划分作用？Spark为什么比MapReduce快？ DAGSpark的核心是根据RDD来实现的，Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环，其作用就是任务调度。Spark的任务调度就是如何组织任务去处理R
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2023-09-02 16:30:24
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第1章 基础介绍1.1简介1.2 什么是DAG1.3 Hystrix第2章 DAG-FLOW介绍2.1基础模块介绍2.2基础流程介绍 基础介绍简介DAG即Directed Acyclic Graph,有向无环图的意思，DAG调度的目的就是把一个作业分
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2024-01-24 13:11:01
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1、DAGDAG：字面概念是有效无环图，指的是一个无回路的有向图。如果有一个非有向无环图，且A点出发向B经C可回到A，形成一个环。将从C到A的边方向改为从A到C，则变成有向无环图。而在Spark中，由于计算过程很多时候会有先后顺序，受制于某些任务必须比另一些任务较早执行的限制，我们必须对任务进行排队，形成一个队列的任务集合，这个队列的任务集合就是DAG图，每一个定点就是一个任务，每一条边代表一种限
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2023-09-04 14:42:18
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为什么使用spark的原因是早期的编程模式MapReduce缺乏对数据共享的高效元语，会造成磁盘I/O 以及序列号等开销，spark提出了统一的编程抽象---弹性分布式数据集（RDD）,该模型可以令并行计算阶段间高效地进行数据共享。spark处理数据时，会将计算转化为一个有向无环图(DAG)的任务集，RDD能够有效的恢复DAG中故障和慢节点执行的任务，并且
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2023-09-19 22:57:16
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2018-05-20 14:17:00
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# 如何实现"DAG作用 spark spark的dag是什么"
## 简介
在Spark中，DAG（Directed Acyclic Graph）是一个用来表示作业中不同阶段及其依赖关系的有向无环图。DAG是Spark作业调度的基础，通过优化DAG可以提高Spark作业的性能和效率。
## 整体流程
下面是实现"DAG作用 spark spark的dag是什么"的整体流程：
| 步骤 |
原创
2024-05-31 05:28:07
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DAG ：整个计算链可以抽象为一个DAG(有向无环图) Spark 的 DAG 作用：记录了RDD之间的依赖关系，即RDD是通过何种变换生成的，如下图：RDD1是RDD2的父RDD，通过flatMap操作生成 借助RDD之间的依赖关系，可以实现数据的容错，即子分区(子RDD)数据丢失后，可以通过找寻父分区(父RDD)，结合依赖关系进行数据恢复综上，RDD(弹性分布式数据集)①分区机制②
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2023-06-30 20:12:40
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