spark-submit为各种集群管理器提供了统一的工具来提交作业。如果在调用spark-submit时除了脚本或jar包的名字之外没有别的参数，那么这个spark程序只会在本地运行。当我们希望将应用提交到spark集群的时候，就需要设置以下参数：--master：表示要连接的集群管理器。
spark://host:port:连接到指定端口的spark独立集群上。默认情况下spark独
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2023-09-26 17:33:57
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1.数据库版本8.0.13(阿里云polardb)2.问题发现监控发现某时刻数据库活跃连接突然上升，查询发现当时有一张表上有大量并发的倒排序查询，及并发insert操作(每个insert语句只是插入一条记录)，截图如下： 具体现象是某个倒排序查询批量出现，并且查询时间很长时(正常情况下该倒排序查询效率很高，很可能是因为order by limit选择执行计划导致某些时候执行效率很低)。会
Spark作业优化总结1 、首先初始化配置文件val conf = new SparkConf().setAppName("spark-demo")2、针对Spark-Streaming作业1） 数据接收并行度调优，除了创建更多输入DStream和Receiver以外，还可以考虑调节block interval。通过参数，spark.streaming.blockInterval，可以设置bloc
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2023-12-09 13:21:49
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# 解决 Spark 运行特别慢的问题
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，但在现实应用中，有时我们会遇到 Spark 运行特别慢的情况。本文将探讨可能导致这个问题的原因以及一些优化措施，并附带相关代码示例。
## 1. Spark 的基本架构
在深入问题之前，了解 Spark 的基本架构是非常必要的。Spark 使用分布式处理模型，主要由 Driver、Cluster M
原创
2024-10-07 03:26:12
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# 执行SparkSQL的Insert Into特别慢
## 引言
在使用SparkSQL进行数据处理和分析时，我们常常需要将处理结果写入到数据库中。然而，有时候我们会遇到执行SparkSQL的Insert Into操作特别慢的情况。这篇文章将带你了解这种情况产生的原因，并给出一些优化的建议。
## 问题描述
在进行SparkSQL的Insert Into操作时，我们通常会使用`inser
原创
2024-02-09 10:25:53
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## 优化Spark写Hive性能的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何优化Spark写Hive的性能。首先，我们来看一下整个优化流程的步骤。
### 优化流程步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 提高并行度 |
| 步骤二 | 压缩数据 |
| 步骤三 | 合理分区 |
| 步骤四 | 使用Bucketing |
### 操作步骤及代
原创
2024-05-30 05:40:10
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什么是RDD?RDD是一个弹性,客服员的分布式数据集,是spark中最基本的抽象,是一个不可变的有多个分区的可以并行计算的集合.RDD中并不装真正要计算的数据,而装的是描述信息,描述以后从哪里读取数据,调用了什么方法,传入了什么函数以及依赖关系RDD基本特点有一些列连续的分区:分区编号从零开始,分区数量决定了对应阶段Task的并行度
有一个函数作用在每个输入切片上:没一个分区都会产生一个task
当Spark应用程序使用了SparkSQL（包括Hive）或者需要将任务的输出保存到HDFS时，就会用到输出提交协调器OutputCommitCoordinator，OutputCommitCoordinator将决定任务是否可以提交输出到HDFS。无论是Driver还是Executor，在SparkEnv中都包含了子组件OutputCommitCoordinator。在Driver上注册了Out
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2024-04-16 15:31:21
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1. Spark Streaming程序代码 package spark.examples.streaming
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.kafka._
object SparkStreami
# Hive on Spark 性能优化：当某个 Stage 特别慢时
在大数据处理过程中，性能问题往往是影响任务执行效率的关键因素之一。使用 Hive on Spark 时，如果发现某个特定的 Stage 特别慢，通常需要进行性能优化。本文将探讨其原因以及可能的解决方案，并给出相关的代码示例。
## 了解 Spark 的 Stage
在 Spark 作业中，Stage 是指一组任务，这些任
一、实验环境Ubuntu 20.04 - VMware Workstationjava - openjdk version “1.8.0_312”Scala code runner version 2.11.12Spark 2.1.0sbt 1.3.8二、Spark-shell交互式编程+HDFS操作 实验内容chapter5-data1.txt数据集包含了某大学计算机系的成绩
# 优化 Spark 中的 Group By 性能
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你解决 Spark 中 Group By 执行特别慢的问题。以下是一些优化步骤和代码示例，希望对你有所帮助。
## 优化步骤
以下是优化 Spark 中 Group By 性能的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确保数据分区合理 |
| 2 | 使用广播变量 |
原创
2024-07-27 10:19:28
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文章目录一、问题描述二、问题定位三、driver kill task的时间四、解决方案参考资料 一、问题描述在hdfs上看到有个输出目录有_temporary目录，但任务实际已经结束了。有_SUCCESS文件表示这个任务已经结束了。二、问题定位Spark 输出数据到 HDFS 时，需要解决如下问题：由于多个 Task 同时写数据到 HDFS，如何保证要么所有 Task 写的所有文件要么同时对外可
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2023-08-14 12:55:50
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插入数据的方法mysql中常用的三种插入数据的语句:insert into：正常的插入数据，插入数据的时候会检查主键或者唯一索引，如果出现重复就会报错；replace into：表示插入并替换数据，若表中有primary key或者unique索引，在插入数据的时候，若遇到重复的数据，则用新数据替换，如果没有数据效果则和insert into一样；insert ignore into：插入并忽略数
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2024-02-03 10:29:16
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# Spark 写入 Redis 的 Overwrite 模式特别慢
在数据处理和分析的过程中，Spark 和 Redis 是两个非常流行的工具。Spark 是一个分布式计算框架，能够高效处理大规模数据；而 Redis 则是一个高性能的键值存储解决方案。当我们试图将数据从 Spark 写入 Redis 时，可能会遇到 Overwrite 模式执行缓慢的问题。本文将探讨这个问题，并提供解决方案和代
上一篇文章里面 讲了TaskScheduler的主要初始化过程和任务提交 这次我们将继续深入TaskScheduler源码，看它到底还有什么其他操作，如何启动任务。1. resourceOffers()方法源码：/**
* Called by cluster manager to offer resources on slaves. We respond by asking
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2024-10-26 19:49:46
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1. sparksql动态分区直接写入hive表速度慢1 动态写入速度慢的sqlset hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert overwrite table ssjt_test partition(dt) select a,dt from ssjt.test2 where dt>='20200801';2. 文件方式写入后,
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2023-07-30 17:32:20
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概述1、spark推测执行开启，设置 spark.speculation=true即可额外设置1. spark.speculation.interval 100：检测周期，单位毫秒；
2. spark.speculation.quantile 0.75：完成task的百分比时启动推测；
3. spark.speculation.multiplier 1.5：比其他的慢多少倍时启动推测。2、spar
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2023-08-29 08:49:16
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1.调优逻辑spark调优顺序依次是代码规范，资源参数，数据倾斜，shuffle调优，业务层面等2.代码规范2.1 能使用dataframe或者dataset，优先使用（sparksql有catalyst和钨丝）2.2 shuffle算子之前先尝试各种过滤，能推到文件源最好（orc和parquet能减少磁盘的扫描，降低io开销）2.3尽量复用同一个RDD，避免创建重复的RDD，多次使用的RDD要持
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2024-02-04 08:31:48
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在介绍sparkSQL之前。我们首先来看看，传统的关系型数据库是怎么执行的。当我们提交了一个非常easy的查询：
SELECT a1,a2,a3 FROM tableA Where condition 能够看得出来，该语句是由Projection（a1，a2，a3）、Data Source（tableA）、Filte
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2023-08-29 11:14:15
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