作为Spark源码阅读爱好者，有谁想过Spark是如何实现资源管理器比如yarn等可插拔的呢？其实，在这里不得不说一下，spark1.6及之前，资源管理器还是不可插拔，代码是写死在sparkContext类里的，你要想增加一种资源管理器，必须要修改SparkContext的代码。spark2.以后开始可以实现资源管理器的热插拔，主要工具是ServiceLoader。本文就给大家揭示一下。Servi
本栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和Stable Diffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展在上篇博文《深入理解Spark 2.1 Core （五）：Standalone模式运行的实现与源码分析》 中，我们讲到了
你在工作当中有遇到内存溢出问题吗？你是如何解决的？ oom通常出现在execution内存中，因为storage这块内存在放满之后，会直接丢弃内存中旧的数据，对性能有点影响但不会导致oom。一 OOM原因Driver 内存不足 driver端生成大对象 collect数据收集导致Executor 内存不足 map 类操作产生大量数据包括 map,flatMap,filter,mapP
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2023-09-30 09:43:04
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# 解决“YARN资源不足”的问题
在大数据处理和分布式计算领域，Apache Hadoop的YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个重要的资源管理平台。不过，当我们在使用YARN分配和调度资源时，有时会遇到“YARN资源不够”的问题。本文将教你如何解决这个问题，从而确保你的应用能够有效利用YARN资源。
## 整体流程
解决YARN资源不足问题的流程
智能电视内存不足永远都是让用户头疼的问题，怎么办？音像发烧友就更头疼了，电视自带的内存，维护正常运行没问题，但是想要储存高频高品质的影视资源就明显很困难了。虽然这几天各大智能电视平台都出了很多优秀的新品，但是总不能因为内存小就换新电视吧？基于这个出发点，小智为大家带来了下面这些解决方法。第一种方法：增加U盘或移动硬盘智能电视和电脑有不少共通点，比如说：USB接口，而大部分的U盘和移动硬盘也都是US
Spark资源参数调优 学习spark资源参数调优之前最好先了解一下spark的任务提交流程以便更好的理解和使用参数调优来使Spark运行效率得到提高。 • Spark资源参数调优，主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。num-executors • 参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Exec
spark作业原理 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
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2023-07-27 18:06:54
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Spark作业运行图： 1. 使用spark-submit提交一个spark应用，这个应用/作业会启动一个对应的driver进程，这个driver会根据提交模式的不同，可能在本地启动（client），也可能在集群中某个工作节点（cluster）上启动。 driver服务进程启动，会根据我们设置的参数，占用一定量的cpu和内存。 2. driver启动完成后做的第一件事是像集群的资源管理器去申
深思熟虑的设计还必须考虑到 API 的性能，如果 API 不能响应越来越多的请求，不能满足不断变化的业务需求，不能按预期运行，良好的设计就毫无意义。那什么是 API 的性能?与任何性能一样，API 性能在很大程度上取决于 API 如何响应它收到的不同类型的请求。比如：我们有一个客户端应用程序，显示客户的当前订单。应用程序从 API 获取订单详细信息。但现在，客户表示，他们想查看所有订单。因此，我们
解决办法 修改内存 ...
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2021-08-14 18:02:00
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# HBASE权限不足报错解决方案
来管理权限。每个表都有一个权
原创
2023-10-13 07:47:43
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# Spark资源管理：用于大规模数据处理的强大工具
在大数据处理领域，Apache Spark已经成为最受欢迎的工具之一。它提供了一种高效的方式来处理海量数据，并且具有强大的资源管理功能。本文将介绍Spark资源管理的基本概念和使用方法，并且提供一些代码示例帮助读者更好地理解。
## Spark资源管理概述
在Spark中，资源管理是指对计算资源进行有效分配和管理，以实现任务的高效执行。S
原创
2023-09-17 16:48:46
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# Spark运行内存不够
## 介绍
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，它能够处理大规模数据集，并提供了高效的分布式计算能力。然而，在使用Spark时，有时会遇到运行内存不够的问题，这可能导致任务执行失败或者性能下降。
本文将介绍Spark运行内存不够的原因以及解决方案。我们将详细讨论如何调整Spark的内存配置以及优化代码来提高内存利用率。
## Spark内存模型
原创
2023-08-19 07:20:14
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前言在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、
Spark资源管理1、介绍Spark资源管控分为spark集群自身可支配资源配置和job所用资源配置。2、spark集群支配资源控制在spark的conf/spark-env.sh文件中可以指定master和worker的支配资源数。2.1 Spark集群可支配资源配置每个worker使用内核数# 每个worker使用的内核数，默认是所有内核。
export SPARK_WORKER_CORES=
一、任务调度和资源调度的区别1.任务调度是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度2.资源调度是指应用程序如何获得资源3.任务调度是在资源调度的基础上进行的，没有资源就没有任务二、资源调度原理1.因为Master负责资源管理和调度，所以资源调度的方法shedule位于Master.scala这个类中，当注册程序或者资源发生改变时都会
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2023-07-28 15:06:11
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1.Spark资源调度和任务调度流程启动集群后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master节点掌握了集群资源情况。当Spark提交一个Application后，根据RDD之间的依赖关系将Application形成一个DAG 有向无环图。任务提交后，Spark会在Driver端创建两个对象：DAGScheduler和TaskScheduler，DAGScheduler是
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2023-10-01 21:09:28
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Spark资源调度分配内幕天机彻底解密一、分配Driver（Cluster） 二、为Application分配资源 三、两种不同的资源分配方式彻底揭秘 四、Spark资源分配的思考一、任务调度与资源调度的区别 1、任务调度是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度； 2、资源调度是指应用程序如何获得资源 3、任务调度是在
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2023-09-06 18:40:19
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[size=medium][color=red][b]一、引子[/b][/color][/size]
在Worker Actor中，每次LaunchExecutor会创建一个CoarseGrainedExecutorBackend进程，Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系。也就是说集群里启动多少Exe
初学spark在Standalone模式下的资源调度机制，发现学习源码是理解spark一切机制的根本。现在对相关spark2.1.0源码的学习做个梳理。一 应用程序提交时Master中对Driver和Executor的启动控制和资源分配机制。首先进入Master.scala中查看Master类，资源调度流程学习从receive方法的case RegisterApplicaiton(作业提交时的注册
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2023-08-23 09:21:50
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