问题描述近期发现了一个线上问题，本地启动byzer服务是正常的，但打好的docker镜像就是抛异常跑不起来，而前几天构建的镜像是正常的，初步定位到时新的发布导致的！于是经过了一系列痛苦的排查。错误堆栈看byzer-lang最近的提交记录都在30天前，显示不会是它的问题，于是根据日志研究。7bafdda4df93] __MMMMMM__ Total jobs: 1 current job:1 job
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2024-05-31 19:35:37
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# Spark 依赖包加载顺序教程
在学习如何正确加载 Spark 的依赖包之前，我们首先要了解其执行的过程。Spark 的依赖关系管理是一项至关重要的任务，因为它直接影响到你的代码能否正确运行以及性能是否优化。下面我将为你详细介绍 Spark 依赖包加载顺序，并提供具体的实现步骤和示例代码。
## 流程概述
下面是实现 Spark 依赖包加载顺序的主要步骤：
| 步骤 | 描述
spring.jar是包含有完整发布的单个jar包，spring.jar 中包含除了 spring-mock.jar里所包含的内容外其它所有jar包的内容，因为只有在开发环境下才会用到spring-mock.jar来进行辅助测试，正式应用系统中是用不得这些类的。
除了spring.jar文件，Spring还包括有其它13个独立的jar包，各自包含着对应的Spring组件，用户可以根据自己
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2024-04-03 13:10:45
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# Spark指定包优先级实现指南
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，可能会遇到包冲突的问题，这主要是由于依赖库中某些类的版本不一致而导致的。有时，我们希望指定某些包的优先级，以确保在运行时能够使用正确的类版本。本文将为你介绍如何在Spark中实现指定包的优先级，并提供详细的步骤和代码示例。
## 实现流程
下面是实现“Spark指定包优先级”的流程：
| 步骤 |
原则一：避免创建重复的RDD通常来说，我们在开发一个Spark作业时，首先是基于某个数据源（比如Hive表或HDFS文件）创建一个初始的RDD；接着对这个RDD执行某个算子操作，然后得到下一个RDD；
以此类推，循环往复，直到计算出最终我们需要的结果。在这个过程中，多个RDD会通过不同的算子操作（比如map、reduce等）串起来，这个“RDD串”，就是RDD lineage，也就是“RDD的血缘
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2024-10-26 19:52:04
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Java代码块、继承、方法重写与重载 ## final关键字一、代码块概述：在Java中，使用{}括起来的代码被称为代码块分类局部代码块：在方法中出现；限定变量生命周期，及早释放，提高内存利用率构造代码块：在类中方法外出现；多个构造方法方法中相同的代码存放到一起，每次调用构造都执行，并且在构造方法前执行静态代码块：在类中方法外出现，并加上static修饰；用于给类进行初始化，在加载的时候就执行，并
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2024-07-16 01:31:48
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# Spark优先加载自定义Jar包
Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，它提供了强大的分布式计算能力。在Spark中，我们可以使用自定义的Jar包来扩展其功能，以满足特定的需求。本文将介绍Spark优先加载自定义Jar包的原因，并提供相关的代码示例。
## 为什么要使用自定义Jar包？
Spark提供了丰富的内置函数和操作符，以支持各种数据处理任务。然而，在某些情况下，我们可能需
原创
2023-10-28 14:38:09
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文章目录一.问题发现二.解决问题三.问题思考我的思考网上的答案四.总结 一.问题发现最近在学习Spring的过程中，遇到了这么一个问题： 原因图上标记得也很清楚，就是画红线的地方出了问题。 我在pom.xml中申明了一个web的依赖：spring-boot-starter-web。<dependency>
<groupId>org.springframewor
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2024-09-14 08:04:45
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# Spark 优先加载 Class 的实现
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，我们常常需要对应用的性能进行优化，其中一个重要的措施就是优先加载必要的类。对于刚入行的小白来说，这个过程可能有些复杂，但我会通过详细的步骤和代码示例来帮助你理清思路。
## 流程概述
在 Spark 中优先加载类的实现主要涉及以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
原创
2024-09-26 08:58:18
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# 如何在 Apache Spark 中管理依赖包
在数据处理和分析的领域，Apache Spark 是一个非常强大的工具。作为新手开发者，理解如何管理 Spark 的依赖包（也就是库和框架）是至关重要的。本文将详细介绍实现 Spark 依赖包的流程，并提供每一步所需的代码示例与解释。
## 流程概述
在管理 Spark 依赖包时，可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-17 12:28:03
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摘要：hadoop yarn调度pyspark在使用过程中，使用场景不一致，需要安装一些三方依赖，尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等，安装这些依赖是一个非常痛苦的过程，本章结合ti产品在私有化过程中依赖包及版本升级等为题进行简单介绍。Spark on yarn分为client模式和cluster模式，在client模式下driver 会运行在提交节点
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2023-07-16 21:39:30
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一、宽依赖和窄依赖的定义【宽依赖：】 宽依赖表示同一个父（上游）RDD 的 Partition 被多个子（下游）RDD 的 Partition 依赖，会引起 Shuffle，总结：宽依赖我们形象的比喻为多生。有shuffle阶段【窄依赖：】 窄依赖表示每一个父(上游)RDD 的 Partition 最多被子（下游）RDD 的一个 Partition 使用，窄依赖我们形象的比喻为独生子女。没有shu
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2023-10-09 15:08:41
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Spark相关问题Spark比MR快的原因？1) Spark的计算结果可以放入内存，支持基于内存的迭代，MR不支持。2) Spark有DAG有向无环图，可以实现pipeline的计算模式。3) 资源调度模式：Spark粗粒度资源调度，MR是细粒度资源调度。资源复用：Spark中的task可以复用同一批Executor的资源。MR里面每一个map task对应一个jvm
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2023-12-15 11:03:46
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在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）存在依赖关系，宽依赖和窄依赖。宽依赖和窄依赖的区别是RDD之间是否存在shuffle操作。窄依赖窄依赖指父RDD的每一个分区最多被一个子RDD的分区所用，即一个父RDD对应一个子RDD或多个父RDD对应一个子RDDmap,filter,union属于窄依赖窄依赖对于流水化作业有优化效果每一个RDD算子都是一个fork/join操作，join会写入磁盘，流水
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2023-10-05 11:02:10
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1、宽依赖和窄依赖1、区别
窄依赖： 父rdd的一个分区只对应子rdd一个分区。
窄依赖允许在一个集群节点上以流水线的方式（pipeline）计算所有父分区。
算子：map、union、map join和broadcast join。
宽依赖：父rdd的一个分区只对应子rdd多个分区。
宽依赖需要首先计算好所有父分区数据，然后在节点之间进行Shuffle。
算子
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2023-07-26 19:31:41
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Spark 依赖包来源我们知道Spark application运行加载依赖有三个地方：SystemClasspath -- Spark安装时候提供的依赖包Spark-submit --jars 提交的依赖包Spark-submit --config "spark.{driver/executor}.extraClassPath=someJar"提交的依赖包 Spark 依赖包优先级三者
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2023-05-24 11:47:39
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1. 起源spark的类加载及参数传递过程还是很复杂的，主要是因为他运行环境太复杂了，不同的集群管理器完全不一样，即使是同一集群管理器cluster和client也不一样，再加上这块探究还是需要一定的java功底和耐心的，会使得很多人望而却步。下图是yarn-cluster模式参数传递过程：下图是yarn-client模式参数传递过程：但是java代码，尤其是整合框架，公司大了假如没有统
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2024-06-19 21:08:57
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1.规律 如果JoinAPI之前被调用的RDD API是宽依赖(存在shuffle), 而且两个join的RDD的分区数量一致，join结果的rdd分区数量也一样，这个时候join api是窄依赖 除此之外的，rdd 的join api是宽依赖2.Join的理解 3.举例A表数据：
1 a
2 b
3 c
B表数据：
1 aa1
1 aa2
2 bb1
2 bb
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2023-12-09 12:16:58
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Spark中RDD的高效与DAG（有向无环图）有很大的关系，在DAG调度中需要对计算的过程划分Stage，划分的依据就是RDD之间的依赖关系。RDD之间的依赖关系分为两种，宽依赖(wide dependency/shuffle dependency)和窄依赖（narrow dependency） 1.窄依赖窄依赖就是指父RDD的每个分区只被一个子RDD分区使用
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2023-10-29 10:48:21
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网上提交 scala spark 任务的攻略非常多，官方文档其实也非常详细仔细的介绍了 spark-submit 的用法。但是对于 python 的提交提及得非常少，能查阅到的资料非常少导致是有非常多的坑需要踩。官方文档对于任务提交有这么一段介绍，但是初次使用者依然会非常疑惑：Bundling Your Application’s DependenciesIf your code de
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2024-06-06 20:48:43
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