一、内存模型spark运行使用内存主要包含driver和executor，通过driver-memory和executor-memory进行设置，通过运行机制得知，driver负责提交注册，接受executor反向注册，stage划分和task任务分发等工作，默认内存大小为1G，在使用collect算子时，需要注意oom，因为collect算子将数据拉取到driver，spark的主要作业发生在e
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2023-08-04 10:23:42
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一、Spark运行原理Spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动（参见 client和cluster的区别）。Driver进程最开始会向集群管理器（可以是Spark Standalone集群，也可以是其他的资源管理集群，比如YARN资源管
为了规划和执行分布式计算，使用job概念，使用Stages和Tasks，跨工作节点执行。 Spark由driver组成，在一组工作节点上协调执行。它还负责跟踪所有工作节点，以及节点上执行的工作。Driver：包含应用程序和主程序。Executor：工作节点上运行的进程。Inside the executor, the individual tasks or computations are run
Spark核心组件 DriverSpark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业执行时主要负责：将用户程序转化为作业（job）；在Executor之间调度任务(task)；跟踪Executor的执行情况；通过UI展示查询运行情况； ExecutorSpark Executor节点是一个JVM进程，负责
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2023-07-11 10:27:30
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一直都有粉丝留言，问各种奇怪的问题，今天就列举一个浪尖反复解答过的问题：编写的spark 代码到底是执行在driver端还是executor端？1.driver & executor浪尖这里只提本文关注的两个角色，driver和executor。首先，driver是用户提交应用程序的入口main函数执行的地方，driver主要作用就是进行job的调度，DAG构建及调度，然后调度t
为什么我们需要Spark集群？Spark 高性能的关键在于其使用了并行计算。在传统的关系型数据库中，匹配大数据的扩展工作仅限于一台机器，计算性能有限。而Spark可以进行水平扩展，也就是可以近乎无限地添加新的机器或算力到一个集群中。集群里的机器可以像一个团队一样工作，并且产出数据分析师想要的结果。Spark集群里的两种角色集群中存在两种角色，分别是Driver和Worker。我们可以假设集群中的某
详细原理见上图。我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式(deploy-mode)不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器(可以是Spark Stand
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2023-10-31 22:51:51
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Spark运行框架Spark 框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准 master-slave 的结构。如下图所示，它展示了一个 Spark 执行时的基本结构。图形中的Driver 表示 master，负责管理整个集群中的作业任务调度。图形中的Executor 则是 slave，负责实际执行任务。核心组件对于 Spark 框架，计算的时候的两个核心组件：Driver和ExecutorDr
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2023-10-09 09:59:26
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问题描述在测试spark on yarn时，发现一些内存分配上的问题，具体如下。在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中配置如下参数：SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=4 在yarn集群中启动的executor进程数SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2G 为每个executor进程分配的内存大小SPARK_DRIVER_MEMORY=1G 为spar
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2023-06-20 14:58:53
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driver端的内存溢出可以增大driver的内存参数：spark.driver.memory (default 1g)这个参数用来设置Driver的内存。在Spark程序中，SparkContext，DAGScheduler都是运行在Driver端的。对应rdd的Stage切分也是在Driver端运行，如果用户自己写的程序有过多的步骤，切分出过多的Stage，这部分信息消耗的是Driver的内存
driver在spark中并不是一个非常重要的概念，但是在学习过程中对于他的理解感觉比其他组件都要费劲，花了几天的功夫终于把Driver弄明白了，希望这篇博客能对刚学习spark的人有点帮助因为driver这个概念的理解与spark的运行模式有关，所以在讲解spark之前会先讲一下spark的四种分布式运行模式spark的四种分布式运行模式 如图所示，上方为spark的架构图，spark的组件可以
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2023-07-17 15:34:16
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目录一、Spark 核心组件回顾1. Driver2. Executor二、Spark 通用运行流程概述 Spark 内核泛指 Spark 的核心运行机制，包括 Spark 核心组件的运行机制、Spark 任务调度机制、Spark 内存管理机制、Spark 核心功能的运行原理等，熟练掌握 Spark 内核原理，能够帮助我们更好地完成 Spark 代码设计，并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现
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2023-09-03 20:32:38
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1、num-executors，execuor-cores和executor-memory的分配 driver.memory ：driver运行内存，默认值512m，一般2-6G num-executors ：集群中启动的executor总数 executor.memory ：每个executor分配的内存数，默认值512m，一般4-8G executor.cores ：每个executor分配的
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2023-10-05 12:12:21
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spark应用涉及的一些基本概念：1.mater:主要是控制、管理和监督整个spark集群2.client：客户端，将用应用程序提交，记录着要业务运行逻辑和master通讯。3.sparkContext：spark应用程序的入口，负责调度各个运算资源，协调各个work node上的Executor。主要是一些记录信息，记录谁运行的，运行的情况如何等。这也是为什么编程的时候必须要创建一个sparkC
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2023-08-08 11:29:09
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1.Spark JVM参数优化设置Spark JVM的参数优化设置适用于Spark的所有模块，包括SparkSQL、SparkStreaming、SparkRdd及SparkML，主要设置以下几个值：spark.yarn.driver.memoryOverhead #driver端最大的堆内存，设置为driverMemory*0.1，不小于384m
spark.yarn.excutor.memo
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2023-08-27 23:45:02
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Spark的资源主要分为两点：memory，cpu core，涉及到的参数主要有以下6个：spark.executor.instances / —-num-executors 表示启动多少个executor来运行该作业。 spark.executor.cores / —executor.cores 在默认参数spark.task.cpus设置为1时，该参数的值表示在同一个executor里，最多允
在 Apache Spark 和 PySpark 中的 Spark driver 是什么？在多机集群模式下，PySpark 使用 master(driver) – slave（worker）架构工作，这些机器通过网络相互协作使得任务执行完毕。对于这样的 spark 系统，我们需要单独的机器管理集群，比如：Spark driver。这篇文章讨论 spark 架构、driver 管理内容极其配置。1.
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2023-10-24 11:01:24
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Driver和Executor都是Jvm进程，运行于yarn/k8s中，因此Spark内存管理会涉及Driver端和Executor这两种进程中内存的申请和回收操作。Driver端和Executor端都有自己的内存空间，内存管理统一由MemoryManager统一管理。统一内存管理在Spark1.6之前，采用的是静态内存管理(StaticMemoryManager), 从1.6开始默认采用统一内存
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2023-08-30 16:47:17
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# 实现“spark driver stacktrace”
作为一位经验丰富的开发者，我将教给你如何实现“spark driver stacktrace”。在开始之前，让我们先了解一下整个流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个SparkSession对象 |
| 2 | 设置日志级别为DEBUG |
| 3 | 运行Spark应用程序
# 实现Spark MySQL Driver
## 简介
在开始讨论实现Spark MySQL Driver的步骤之前，我们需要了解一些基本概念。Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，而MySQL是一个流行的关系型数据库。Spark MySQL Driver是一个用于Spark和MySQL之间进行数据交互的软件组件。它允许Spark应用程序通过Spark集群访问和操作MySQL数据库中的数
原创
2023-08-14 03:33:52
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