# 学习如何实现 Spark 任务资源管理
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的数据处理框架。理解如何管理 Spark 任务的资源是进行高效数据处理的重要技能。本文将逐步引导你了解 Spark 任务资源的管理，并通过代码示例帮助你实现这一过程。
## 整体流程
我们可以把实现 Spark 任务资源管理的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
性能调优的王道是分配更多的资源，当目前资源够用的情况下，分配的资源越充分，在性能和速度上的提升越明显。当资源无法分配更多时候才会去考虑后续的一些调优手段。一，分配的资源有哪些？1，分配的 executor 数量；2，每个 executor 需要的 core 数量；3，每个 executor 需要的内存大小；4，driver 的内存大小 (这个影响不大) ；二，在哪里去配置这些资源？提交 spark
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2023-10-19 10:58:31
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主线程:步骤1: 客户端向资源管理器master发送注册和申请资源的请求,master负责任务资源的分配,这是spark集群的老大 步骤2: Master收到申请资源的请求后,向指定的worker节点发送请求,然后worker节点会开启对应的executor的进程 步骤3: Executor进程会向driver发送注册请求,然后申请要计算的task 步骤4: 在driver的内部会执行一些操作,最
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2023-08-08 11:55:46
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Collect：扫描所有分区拉取数据，拼接起来输出到driver（数据量大慎用） collect countByKey（Key多慎用） countByValue（Value多慎用） collectAsMap（数据量大慎用，一般配合广播变量使用）ta
一、概述
standalone-client模式启动：
二、执行流程: (x)指的是上图的第x步
1、启动集群
Worker向Master汇报资源(1)。
Master掌握集群资源(2)。
2、启动application的时候创建Driver对象。
3、new SparkContext()(3)：
创建DAGcheduler
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2024-04-08 00:01:00
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spark资源spark的资源指的就是cpu core和物理内存。程序运行时，每个core对应一个线程。 application对资源采取声明式的独占，亦即，假设application A声称自己占用了10 cpu和5G内存，那么即使A并不真正使用这些资源，这些资源也不能为其他application所用。所以，如果我们不带参数的在standalone集群上启动spark-shell（默认占用所有
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2023-11-14 09:25:48
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资源调度框架宽窄依赖关系RDD之间的宽窄依赖关系，只要看父RDD和子RDD之间的关系：1.窄依赖:父RD与子RDD之间是一对一的关系。子RDD有多个父RDD，也称为窄依赖，这样是依赖是窄依赖，窄依赖不会产生shuffle(节点之间数据的传输称为shuffle)。
*每个应用程序都有独立的excutors:不会存在共用的情况。一个job和action对应**
每组的任务被称为一个stage。stag
【场景】Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU、内存等资源参数，生产环境中，任务资源分配不足会导致该job执行中断、失败等问题，所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要。spark提交作业，yarn-cluster模式示例：./bin/spark-submit\
--class com.ww.rdd.wordcount \
--master yarn \
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2023-12-20 23:31:17
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spark任务运行原理一：spark运行组件的介绍如下图为分布式spark应用中的组件：1 驱动器节点的任务： （1）-把用户程序转化为任务（多个物理器执行的单元）； 创建一个操作上路基上执行的有向无环图（DAG），驱动器运行时，会按照这个执行计划进行执行。有队此计划进行优化。 （2）-为执行节点调度任务；2 执行器节点的任务：1-运行应用任务，并将结果返回给驱动器程序；2-提供内存式存
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2023-09-27 13:32:26
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文章目录一、资源调度二、任务调度三、资源调度与任务调度整合四、粗细粒度资源调度1、什么是粗粒度资源调度？2、什么是细粒度资源调度？ 一、资源调度1、待集群Spark集群启动成功后，Woker与Master通信，此时Worker的各种信息(IP、port等)会存在Master中的wokers集合中，其数据类型是HashSet。此时Master会为各个Worker分配资源。2、当sparksubmi
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2024-01-02 13:51:03
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一、spark应用资源构成和执行过程1.资源构成一个spark应用是由：Driver + Executors组成，其中： （1）Driver: SparkContext上下文的构建、RDD的构建、RDD的调度 （2）Executor：具体task执行的位置 备注：一个application 可以包含多个jobs，一个job包含多个stage，一个stage包含多个task
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2023-11-20 06:06:19
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# Spark 任务占用资源的获取
在Apache Spark中，监控任务的资源占用情况是分析性能瓶颈和优化集群的重要一环。本文将教你如何获取Spark任务的资源占用情况，以下是流程步骤的总结，以表格形式展示。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 启动Spark并执行任务 |
| 2 | 使用Spark UI查看任务信息 |
| 3
Spark调优(提交job资源参数调优)Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU、内存等资源参数，生产环境中，任务资源分配不足会导致该job执行中断、失败等问题，所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要。#! /bin/bash
cd `dirname $0`
dir=`pwd`
echo $dir
jars=$(echo ${dir}/jars/*.jar | tr
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2024-01-03 21:46:14
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# Spark任务指定资源队列的实现指南
在大数据处理的过程中，Apache Spark通常用于分布式计算。为了有效地管理资源，有时我们需要将Spark任务指定到特定的资源队列中。本文将为您展示实现这一过程的详细步骤。
## 整体流程
下面是实现Spark任务指定资源队列的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 配置Spark并定义资源队列 |
|
一、前述Spark的资源调度是个很重要的模块，只要搞懂原理，才能具体明白Spark是怎么执行的
原创
2022-12-30 16:48:33
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一、前述Spark中资源调度是一个非常核心的模块，尤其对于我们提交参数来说，需要具体到某些配置，所以提交配置的参数于源码一一对应，掌握此节对于Spark在任务执行过程中的资源分配会更上一层楼。由于源码部分太多本节只抽取关键部分和结论阐述，更多的偏于应用。二、具体细节 1、Spark-Submit提交参数Options:--master可以是spark://host:port, mesos
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2024-07-05 11:50:17
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【场景】 Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU、内存等资源参数，生产环境中，任务资源分配不足会导致该job执行中断、失败等问题，所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要。 spark提交作业，yarn-cluster模式示例： ./bin/spark-submit\ --class com.ww.rdd.wordcount \ --master
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2023-11-03 22:46:22
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Spark 资源调度和任务调度的流程：启动集群后，Worker 节点会向 Master 节点汇报资源情况，Master 掌握了集群资源 情况。
原创
2022-07-01 17:32:25
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在使用YARN查询Spark任务的资源占用时，我遇到了一个问题：如何有效获取和分析Spark任务的资源使用情况，尤其是在面对集群性能瓶颈时。以下是我整理出的处理过程，并希望能为其他同样面临此问题的人提供指导。
## 背景定位
在分布式计算环境中，YARN常用于资源管理，而Spark是一个广泛使用的大数据处理框架。当Spark作业在YARN上运行时，了解其资源占用情况是非常重要的，尤其是在性能不
# Spark大任务资源不释放问题解析
在大数据处理领域，Apache Spark是一种广泛使用的分布式计算框架。然而，在使用Spark处理大任务时，用户常常会遇到资源不释放的问题。这不仅会导致内存泄漏，还可能导致应用程序的性能下降。本文将探讨这一问题的原因以及解决方案，并提供代码示例进行说明。
## 资源不释放的原因
资源不释放的主要原因有以下几点：
1. **长时间作业**：当Spar
原创
2024-09-09 07:31:54
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