文章目录（一）性能优化分析内容怎么被消耗的如何预估程序会消耗多少内存呢(二） 性能优化方案1)高性能序列化类库2)持久化或者checkpoint3)JVM 垃圾回收调优4)提高并行度5）数据本地化 （一）性能优化分析一个计算任务的执行主要依赖于CPU、内存、带宽 Spark是一个基于内存的计算引擎，所以对它来说，影响最大的可能就是内存，一般我们的任务遇到了性能瓶颈大概率都是内存的问题，当然了CP
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2023-09-25 12:50:33
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# 如何实现Spark写MongoDB
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Spark将数据写入MongoDB。MongoDB是一个流行的NoSQL数据库，而Spark是一个强大的分布式计算引擎，通过将它们结合使用，可以实现高效的数据处理和存储。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start(开始)
Step1[创建SparkSession]
原创
2024-06-17 05:29:24
62阅读
# 如何使用 Apache Spark 写入 MongoDB
在大数据处理中，Apache Spark 是一个强大的工具，而 MongoDB 是一种灵活的 NoSQL 数据库。当你需要将 Spark 处理的数据写入 MongoDB 时，掌握这一过程是至关重要的。本文将带你走过整个过程，帮助你了解如何将数据从 Spark 写入 MongoDB，以及每个步骤的详细说明和代码示例。
## 整体流程概
原创
2024-08-17 05:00:38
35阅读
性能优化事项 http://www.mongoing.com/wp-content/uploads/2016/08/MDBSH2016/TJ_MongoDB+Spark.pdf MongoDB + Spark: 完整的大数据解决方案 | MongoDB中文社区 http://www.mongoing
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2017-11-23 17:09:00
225阅读
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内存优化用以下三张表，做性能测试RDD1.1.1cacheimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}object MemoryTuning { def main(args: Array[String]): Unit = { System.setProperty("HADOO
## 优化Spark写Hive性能的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何优化Spark写Hive的性能。首先，我们来看一下整个优化流程的步骤。
### 优化流程步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 提高并行度 |
| 步骤二 | 压缩数据 |
| 步骤三 | 合理分区 |
| 步骤四 | 使用Bucketing |
### 操作步骤及代
原创
2024-05-30 05:40:10
281阅读
Spark基础学习精髓1 Spark与大数据1.1 大数据基础1.1.1 大数据特点存储空间大数据量大计算量大1.1.2 大数据开发通用步骤及其对应的技术大数据采集->大数据预处理->大数据存储->大数据处理->大数据可视化(1)大数据采集技术 分布式架构、多种采集技术混合使用 web数据采集：shell编程、爬虫工具、爬虫程序开发、HTTP协议、TCP
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2024-07-29 18:28:04
69阅读
# 优化Spark速度慢的问题
## 引言
Spark在大数据处理中非常常用，但有时我们会面临Spark速度慢的问题。本文将介绍一些优化技巧，帮助你解决Spark速度慢的问题。
## 问题描述
假设我们有一个非常大的数据集，需要进行聚合操作，但是Spark处理速度非常慢。我们需要找到一种优化方法，加快处理速度。
## 优化方案
### 1. 增加并行度
并行度指的是同时处理的任务数量。通过
原创
2023-12-23 08:51:15
538阅读
一、实验环境Ubuntu 20.04 - VMware Workstationjava - openjdk version “1.8.0_312”Scala code runner version 2.11.12Spark 2.1.0sbt 1.3.8二、Spark-shell交互式编程+HDFS操作 实验内容chapter5-data1.txt数据集包含了某大学计算机系的成绩
# 使用Spark连接MongoDB
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Spark连接MongoDB。Spark是一个用于大数据处理的分布式计算框架，而MongoDB是一个流行的NoSQL数据库。通过将两者结合起来，我们可以利用Spark的强大计算能力和MongoDB的灵活性来处理和分析大规模的数据。
## 整体流程
下面是连接Spark和MongoDB的整体流程：
| 步骤 | 描
原创
2023-08-10 04:36:07
121阅读
如何将 Dataframe 数据写入 Mongo1、准备2、输入数据3、代码4、查询5、参考文档1、准备环境：Spark 2.3.1 + Mongo 4.2.
原创
2022-11-03 14:04:14
224阅读
背景：Hive版本：1.2.1，Spark 版本：2.3.0, 实时程序逻辑比较简单，从 Kafka 消费数据，写到 Hive 表。数据量级上亿，SparkStreaming 的 bath time 为 1 min, 在某一个时刻开始出现任务堆积，即大量任务处于 Queued 状态，卡在了某个 job，最长延迟时间为 1.7 h。查看 job 状态一直处于 processing, 但是发现该
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2023-07-21 19:45:01
173阅读
原文 http://itopm.com/archives/2012/07/21/mongodb-profile.shtmlMongodb Profiling 是Mongodb提供的类似Mysql的 慢查询的功能，可以记录执行时间超过多少的语句，Mongodb Profiling记录是记录在syste的profile里面。可以通过db.system.profile.find()来进行查询
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精选
2015-02-05 17:31:37
1645阅读
监控Mongo慢查询 1. 使用mongostat监控MongoDB全局情况 mongostat是mongdb自带的状态检测工具，在命令行下使用。它会间隔固定时间获取MongoDB的当前运行状态，并输出。 mongostat是mongdb自带的状态检测工具，在命令行下使用。它会间隔固定时间获取Mon
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2019-05-22 18:50:00
340阅读
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我是分片部署，所以慢查询相关的配置是在启动片服务上。 执行查询命令，是在share的primary 上。 1. mongodb慢查询 配置 慢查询数据主要存储在 local库的system.profile集合，该集合主要是一个capped collection。 开启方式两种： 第一种：片服务启动时
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2019-05-22 19:00:00
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环境 ：suse 8G内存，8核，12T磁盘 hbase master 占一台，其他7台作为hbase的region server 注意 ：此处不讨论hadoop 情景 ： 我们有7亿的数据，需要做查询操作，需要从1.
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2024-01-05 22:43:57
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# Spark写入MongoDB的完整指南
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，能够处理大规模数据集。MongoDB则是一种流行的NoSQL数据库，因其良好的可扩展性和灵活的数据模型而受到广泛应用。在某些情况下，结合Spark与MongoDB可以极大地简化数据处理和分析的复杂度。本文将介绍如何使用Spark将数据写入MongoDB，并附带代码示例和详细解释。
## 准备工作
# Spark 同步 MongoDB
## 简介
Apache Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，提供了处理大规模数据的高级抽象。它支持分布式数据处理，包括批处理、流处理和机器学习。MongoDB 是一个高性能、可扩展的 NoSQL 数据库，被广泛用于存储和查询大量结构化和非结构化数据。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Spark 同步 MongoDB 数据。
## Spark 连
原创
2023-11-01 10:23:03
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# 使用 Apache Spark 读取 MongoDB 的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark 和 MongoDB 是两个非常受欢迎的技术。Spark 提供了强大的数据处理能力，而 MongoDB 则是一个灵活的 NoSQL 数据库。本文旨在引导初学者学习如何使用 Spark 读取 MongoDB 中的数据。我们将分步进行，帮助你理解整个流程，并提供必要的代码示例。
## 整
# 使用Spark读取Mongo
## 引言
Apache Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，它提供了丰富的API来处理大规模数据处理任务。它可以轻松地与多种数据存储系统集成，包括MongoDB。本文将介绍如何使用Spark读取MongoDB中的数据，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先安装好以下软件和库：
- Apache Spark
- Apach
原创
2023-11-09 14:36:53
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