统计出来之前通过条件过滤的session，访问时长在0s~3s的session的数量，占总session数量的比例；4s~6s。。。。； 访问步长在1~3的session的数量，占总session数量的比例；4~6。。。；Accumulator 1s_3s = sc.accumulator(0L); 。。 。。 。。 十几个Accumulator可以对过滤以后的session，调用foreach也
## Spark 指定运行的节点
在使用 Spark 进行大数据处理时，通常会涉及到在集群中的各个节点上运行任务。有时候，我们希望指定任务运行在某个特定的节点上，而不是让 Spark 自己调度。本文将介绍如何在 Spark 中指定任务运行的节点，以及如何管理节点的选择过程。
### Spark 集群架构
在开始讨论如何指定运行的节点之前，我们先来了解一下 Spark 集群的架构。Spark
原创
2024-03-31 05:10:49
217阅读
## Spark指定任务运行节点实现流程
在Spark中，我们可以通过设置任务运行节点来指定任务在特定的节点上运行，这样可以更好地控制任务的调度和资源分配。下面是实现这一目标的流程：
```mermaid
journey
title Spark指定任务运行节点实现流程
section 创建SparkContext
section 指定任务运行节点
section
原创
2023-08-25 16:13:19
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# Spark指定节点运行任务
## 引言
在Spark中，我们可以通过指定节点来运行任务。这对于优化任务的性能和资源管理非常重要。本文将介绍如何在Spark中实现指定节点运行任务的方法，并提供详细的代码示例和说明。
## 整体流程
下面是实现指定节点运行任务的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Spark配置对象 |
| 2 | 设置节点选取策略
原创
2023-11-24 12:58:06
94阅读
在《Spark源码分析之Job提交运行总流程概述》一文中，我们提到了，Job提交与运行的第一阶段Stage划分与提交，可以分为三个阶段： 1、Job的调度模型与运行反馈； 2、Stage划分；  
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2024-10-16 17:20:15
26阅读
目录1、spark运行时架构2、两种操作：转化操作和行动操作3、在集群上运行应用程序4、使用spark-submit部署应用1、spark运行时架构运行时架构描述：spark-submit启动驱动器驱动器和集群管理器通信，为执行器申请资源集群管理器启动执行器不同结点的职责： 结点类型职责驱动器将程序转化为多个任务为执行器调度任务执行器运行任务，将结果返回给驱动器存储程序中要求缓存的dat
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2023-09-24 09:19:50
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执行stop-all.sh时，出现报错：no org.apache.spark.deploy.master.Master to stop，no org.apache.spark.deploy.worker.Worker to stop 原因：Spark的停止，是通过一些.pid文件来操作的。查看spark-daemon.sh文件，其中一行：$SPARK_PID_DIR The pid
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2023-06-11 15:52:34
499阅读
一,Spark中的重要角色 Master:运行集群的管理中心(类似Resource Manager,为指点江山的大哥) 主要负责:1)分配application程序到worker 2)维护worker节点,应用程序的状态 Worker:负责执行具体的任务(干活儿的小弟) Driver(驱动器):Spark的驱动器是执行开发程序中的main方法的进程。它负责开
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2023-10-10 09:46:41
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Spark：关于yarn中的AM的启动流程问题的探索Spark中的三种分布式集群部署模式:Spark：Yarn三大组件（模块）ResourceManagerNodeManagerApplicationMaster需再次明确的概念：AMSpark on YARN的两种模式具体阐述YARN-Cluster模式的AM执行流程：我自己看完的总结： Spark中的三种分布式集群部署模式:当以分布式集群部署
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2023-12-15 05:12:19
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在Spark集群中，我们经常需要获取节点信息，并指定在特定节点上运行任务。在Spark中，节点通常指的是执行器（Executor），它们是负责执行具体任务的工作进程。通过获取节点信息并指定运行位置，我们可以更好地控制任务的调度和资源利用。
### 获取Spark节点信息
首先，我们需要获取Spark集群中所有的节点信息。在Spark中，可以通过`SparkContext`对象的`getExecu
原创
2024-06-12 05:47:06
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3.1核心组件在驱动程序中，通过SparkContext主导应用的执行 SparkContext可以连接不同类型的ClusterManager（Standalone、YARN、Mesos），连接后，获得集群节点上的Executor 一个Worker节点默认一个Executor，可通过SPARK_WORKER_INSTANCES调整 每个应用获取自己的Executor 每个Task处理一个RDD分区
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2024-04-14 21:54:45
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Spark Standalone模式为经典的Master/Slave（主/从）架构，资源调度是Spark自己实现的。在Standalone模式中，根据应用程序提交的方式不同，Driver（主控进程）在集群中的位置也有所不同。应用程序的提交方式主要有两种：client和cluster，默认是client。可以在向Spark集群提交应用程序时使用--deploy-mode参数指定提交方式。
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2023-10-03 22:27:39
87阅读
7.2 Spark运行时架构Spark集群采用的是主/从结构。在一个Spark集群中，有一个节点负责中央协调，调度各个分布式工作节点。这个中央协调节点被称为驱动器节点，与之对应的工作节点被称为执行器节点。驱动器节点可以和大量的执行器节点进行通信，他们也都作为独立的Java程序运行。7.2.1 驱动器节点Spark驱动器节点是执行你的程序中main方法的进程。其实，当你启动Spark Shell时，
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2023-08-01 19:21:00
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本文将针对spark中的Driver和Executor讲起，简述了spark的运行流程，部署模式以及内部任务调度机制，希望针对spark on yarn任务执行过程进行尽可能好理解的解析
本文将针对spark中的Driver和Executor讲起，简述了spark的运行流程，部署模式以及内部任务调度机制，希望针对spark任务执行过程进行尽可能好理解的解
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2023-11-21 20:45:40
140阅读
Spark运行时架构在分布式环境下，Spark集群采用的时主/从结构。在一个Spark集群中，有一个节点负责中央协调，调度各个分布式工作节点。这个中央协调节点被称为驱动器(Driver)，与之对应的工作节点被称为执行器节点(executor).驱动器节点可以和大量的执行器节点进行通信，它们也都作为独立的Java进程运行。驱动器节点和执行器节点一起被称为一个Spark应用(application)S
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2023-09-20 14:14:34
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# Spark指定执行节点教程
## 简介
在使用Spark进行分布式计算时，可以通过指定执行节点来控制任务的运行情况。本文将为刚入行的小白详细介绍如何实现Spark指定执行节点的步骤和代码实现。
## 整体流程
下面是实现Spark指定执行节点的整体流程：
1. 创建SparkSession对象
2. 设置执行节点
3. 加载数据集
4. 进行数据转换和处理
5. 执行计算任务
6. 关闭
原创
2023-08-13 07:43:28
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# Spark指定driver节点
在Spark集群中，driver节点是负责协调整个应用程序执行的主节点。在默认情况下，Spark会自动选择一个节点作为driver节点，通常是第一个启动的节点。然而，在某些情况下，我们可能希望手动指定driver节点，以便更好地控制应用程序的执行。
## 为什么需要指定driver节点
指定driver节点可以带来以下好处：
1. **性能优化**：通过
原创
2024-03-19 04:45:29
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在一个 Spark 集群中，有一个节点负责中央协调，调度各个分布式工作节点。这个中央协调节点被称为驱动器（Driver）节点，与之对应的工作节点被称为执行器（executor）节点。驱动器节点可以和大量的执行器节 点进行通信，它们也都作为独立的 Java 进程运行。驱动器节点和所有的执行器节点一起被称为一个 Spark 应用（application）。一、Spark驱动程序Spark 驱动器是
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2023-09-26 19:59:39
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spark原理和概念
spark 运行架构spark的节点分为 driver(驱动节点)和executor(执行节点),基于yarn来提交spark job分为两种模式client和cluster,两种模式去区别在于 client模式将会把driver程序运行在执行spark-submit的机器上,而cluster会把driver程序传输到集群中的一个节点去执行, client模式如
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2023-10-18 18:22:05
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Akka简介Scala认为Java线程通过共享数据以及通过锁来维护共享数据的一致性是糟糕的做法，容易引起锁的争用，而且线程的上下文切换会带来不少开销，降低并发程序的性能，甚至会引入死锁的问题。在Scala中只需要自定义类型继承Actor，并且提供act方法，就如同Java里实现Runnable接口，需要实现run方法一样。但是不能直接调用act方法，而是通过发送消息的方式(Scala发送消息是异步
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2024-10-11 16:50:19
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