Spark之并行度和分区 文章目录Spark之并行度和分区并行度和分区集合数据源分区文件数据源分区默认分区数指定分区数文件分区数量的计算方式 并行度和分区默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能 够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。记住，这里 的并行执行的任务数量（Task），并不是指的切分任务的数量。
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2023-08-28 12:59:20
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public final class app_kafka_receiver_spark {
private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");
private app_kafka_receiver_spark() {
}
public static void main(String[] args)
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2024-06-05 19:55:23
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# 提高spark sql的并行度
## 简介
在使用Spark SQL时，为了提高查询性能，我们可以通过提高并行度来增加处理数据的速度。并行度是指同时执行的任务数量，通过增加并行度，我们可以利用更多的计算资源来加速数据处理过程。本文将介绍如何使用Spark SQL提高并行度，并给出相应的代码示例。
## 流程概述
下表展示了提高Spark SQL并行度的步骤和相应的代码示例：
| 步骤
原创
2024-01-21 05:51:23
226阅读
SparkStreaming性能调优合理的并行度 减少批处理所消耗时间的常见方式还有提高并行度。有以下三种方式可以提高并行度： 1.增加接收器数目 有时如果记录太多导致单台机器来不及读入并分发的话，接收器会成为系统瓶颈。这时你就需要通过创建多个输入DStream（这样会创建多个接收器）来增加接收器数目，然后使用union 来把数据合并为一个数据源。
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2024-01-08 17:39:46
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今天有同事问起Spark中spark.default.parallelism参数的意义，以及该如何设置。故在这里留个记录，算是做个小结。Spark并行度设置的相关因素Spark并行度的设置在Spark任务中是常常会谈及的问题，它是由partition的数量决定的。而partition的数量是由不同的因素决定的，它和资源的总cores、spark.default.parallelism参数、读取数据
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2023-09-21 02:58:04
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Spark性能调优之合理设置并行度1.Spark的并行度指的是什么？ spark作业中，各个stage的task的数量，也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度！ spark当分配完所能分配的最大资源了，然后对应资源去调节程
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2023-08-29 08:38:34
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Spark Word Count 示例每个Spark作业其实都是一个 Application，每个 Application 对应多个 Jobs，一个 action 操作（比如 collect）触发一个 job，在WordCount程序中有一个 job，每个 job 拆成多个 stage（发生 shuffle 的时候回拆分出一个 stage），reduceByKey 处会发生 shuffle。具体调
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2023-08-12 14:38:11
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数据倾斜解决方案 提高shuffle操作reduce并行度
当我们设置spark.default.parallelism，100
我们假设Map端有100个task，然后reduce端有100个task
然后此时发生数据倾斜了，一个task有10万数据，其他task都只有10条数据
假设第一个方案和第二个方案都不适合做！
第
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2023-11-10 11:09:53
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–spark submitspark-submit --conf spark.default.parallelism=40 --num-executors 5 --executor-cores 4 --executor-memory 8G --master yarn --class com.xx.TopDiscount topnDiscount-1.0-SNAPSHOT.jar $1 $2spar
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2023-09-01 23:43:40
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获取到指定的数据源后，还要对数据源进行分析计算等操作，基本转换算子：Map、flatMap、Filterpublic class TransformTest1_Base {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env=StreamExec
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2024-09-24 14:19:28
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Spark 配置项硬件资源类CPU内存堆外内User Memory/Spark 可用内存Execution/Storage Memory磁盘ShuffleSpark SQLJoin 策略调整自动分区合并自动倾斜处理 配置项分为 3 类:硬件资源类 : 与 CPU、内存、磁盘有关的配置项Shuffle 类 : Shuffle 计算过程的配置项Spark SQL : Spark SQL 优化配置项读
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2023-08-11 21:25:11
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首先，还是抛出官网调优文档吧参考2.0版本http://spark.apache.org/docs/2.0.2/tuning.html#level-of-parallelism因此 按照这个说明 根据你的application的总cpu core数量（在spark-submit中可以指定，200个），自己手动设置spark.default.parallelism参数，指定为cpu core总数的2
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2024-02-03 08:25:41
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因为之前在tesla集群上申请了1000个节点被喷之后，现在只敢申请100个节点，后来导致一个严重的结果，自从100节点以来再也没有跑出结果。。。。。。进而意识到了spark优化的重要性，现再次总结一下：
1.一个通用的调整并行度的方式：首先要明确一个概念，Hadoop为每一个partition创建一个task， 我们使用task数来控制并行度，默认情况下是有输入源（HDFS） b
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2024-03-06 10:41:18
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问题现象：spark流式计算中做聚合需要使用 group by算子，我在使用过程中遇到一些问题，通过stage图可以看出2个问题：1. 聚合算子每个批次shuffle write的数据量直线上升，这样会导致算子得效率逐渐降低，甚至会导致oom2.聚合算子(shuffle)的并行度是200，即使设置spark.sql.shuffle.partitions=10也不生效。200并行度会增加调度压力，并
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2024-05-17 11:16:55
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Spark 2.4.8 Job调度概览跨应用程序调度动态资源分配配置和设置资源分配策略请求策略移除策略优雅关闭ExecutorsApplication内部调度公平调度池默认Pools行为配置Pool属性调度使用JDBC 连接器 概览Spark 有多种工具为资源调度在复杂计算. 首先,回顾下,在集群模式概念中,每个 Spark application(SparkContext实例)运行一个独立一组
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2023-09-11 14:18:10
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Spark 并行度指的是什么？Spark作业，Application Jobs action(collect)触发一个job； 每个job 拆成多个stage， 怎么划分： 发生shuffle的时候，会拆分出一个stage；（怎么会发生shuffle？）stage0 stage1
WordCount
val lines = sc.textFile(“hdfs://”)
val words = l
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2023-12-20 05:37:34
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spark并行度指的是什么？并行度：其实就是指的是，spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了sprark作业的各个阶段（stage)的并行度。如果不调节，那么导致并行度过低，会怎么样？假设，现在已经在spark-submit脚本中给我们的spark作业分配了足够的资源，比如50个executor,每个executor有10G内存，每个executor有3个cpu core.基本已
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2023-08-08 09:29:02
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Spark作业，Application，Jobs，action（collect）触发一个job，1个job；每个job拆成多个stage，发生shuffle的时候，会拆分出一个stage，reduceByKey；并行度：其实就是指的是，Spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业的在各个阶段（stage）的并行度。 如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？假设，现在
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2023-09-06 13:13:00
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Spark特点1. 减少磁盘 I/O: MapReduce 会将计算中间结果存储到 HDFS 上，后续计算再从 HDFS 上读取数据计算，这样势必造成磁盘 I/O 成为瓶颈。Spark将内容存储在内存中，减少了磁盘I/O，但是确增加了对内存的大量需求。2. 增加并行度:Spark任务划分为不同的 stage，允许多个 stage 即可以串行执行，又可以并行执行。3. 避免重新计算: 当
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2023-10-19 10:22:13
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Spark并行度是什么？我们写的spark作业就称为application； 一个application有多个job（一个action比如：collect操作触发一个job）； 每个job在发生shuffle（比如：reduceByKey）时，就会被拆成一个stage； 每个stage被拆为多个task，task被分配到executor上执行，一个task会有一个线程去执行，一个task处理一小片
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2023-08-26 01:32:23
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