在处理大规模数据时，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，被广泛应用于数据处理、机器学习等领域。然而，在使用Spark时，一个常见且关键的配置就是设置Executor。这直接影响到性能、资源使用等多个方面，因此合理调优非常重要。
### 背景定位
在大数据应用中，业务系统的性能在往往直接影响到用户的体验和业务的流转效率。如果Executor设置不当，可能会导致资源浪费、作业失败
探索Spark-Excel：高效处理Excel数据的新工具 spark-excelA Spark plugin for reading and writing Excel files项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-excel 是一个强大的开源库，专为Apache Spark设计，用于在大数据环境中高效地读取、写入和操作Excel文件。这个项
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2024-09-15 16:53:00
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5.Spark Shuffle 解析5.1 Shuffle 的核心要点5.1.1 ShuffleMapStage 与 FinalStage
在划分 stage 时，最后一个 stage 称为 FinalStage，它本质上是一个 ResultStage
对象，前面的所有 stage 被称为 ShuffleMapStage。
ShuffleMapStage 的结
# Spark Executor 参数设置详解
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架。为了提高作业的执行效率和资源的合理利用，合理设置每个 executor 的参数至关重要。本文将通过一个具体的案例来探讨如何设置 Spark executor 的参数，并通过相关的代码示例和图示进一步说明相关概念。
## 背景
假设我们要处理一个大型数据集，使用 Spar
原创
2024-08-07 07:52:25
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Executor是spark任务（task）的执行单元，运行在worker上，但是不等同于worker，实际上它是一组计算资源(cpu核心、memoersist()
原创
2024-04-30 15:00:02
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## Spark 设置 Executor 内存大小
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，合理设置 Executor 内存大小是非常重要的。Executor 是 Spark 中负责执行任务的工作节点，它负责处理分布式计算任务，并保存计算结果。
Executor 的内存大小直接影响到 Spark 应用的性能和稳定性。如果 Executor 的内存设置过小，可能导致内存溢出，任务
原创
2023-12-02 12:58:05
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1 引言1.1 Hadoop 和 Spark 的关系 Google 在 2003 年和 2004 年先后发表了 Google 文件系统 GFS 和 MapReduce 编程模型两篇文章,. 基于这两篇开源文档,06 年 Nutch 项目子项目之一的 Hadoop 实现了两个强有力的开源产品:HDFS 和 MapReduce. hadoop 成为了典型的大数据批量处理架构,由 HDFS 负责
我们又都知道，Spark中任务的处理也要考虑数据的本地性(locality)，Spark目前支持PROCESS_LOCAL（本地进程）、NODE_LOCAL（本地节点）、NODE_PREF、RACK_LOCAL（本地机架）、ANY（任何）几种。其他都很好理解，NODE_LOCAL会在spark日志中执行拉取数据所执行的task时，打印出来,因为Spark是移动计算，而不是移动数据的嘛。 那么
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2024-10-26 19:46:05
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一、Spark.coreSpark生态圈以Spark.core为核心，从HDFS、Hbase等持久层读取数据，以MESS、YARN和自身有的Standalone为资源管理器调度Job完成Spark应用程序的计算。这些应用程序可以来源于不同的Spark组件。如Spark shell 或spark commit 的批处理、Spark streaming
在实际工作中，Spark 是一个强大的大数据处理引擎，合理的配置 driver 和 executor 的个数至关重要，能够显著提高集群的性能和资源利用率。本文将详尽探讨如何设置 Spark 的 driver 和 executor 个数，从参数解析到最佳实践，帮助读者更好地理解和优化 Spark 任务的配置。
### 背景定位
在大数据处理场景中，我们常常需要通过 Spark 对大量数据进行快速
一、回顾所有需求都是wordcount的变种，一定要掌握wordcount二、Spark核心概念1、Glossary（http://spark.apache.org/docs/2.3.2/cluster-overview.html）（1）Application：driver program + executors组成主函数创建sparkcontext就相当于一个Application，
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2024-01-20 02:03:46
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executor-cores/spark.executor.cores参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的CPU core数量。这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。因为每个CPU core同一时间只能执行一个task线程，因此每个Executor进程的CPU core数量越多，越能够快速地执行完分配给自己的所有task线程。参数调优建议：Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。同样得根据不同部门的资源队列来定，可以看看自己的资源队列的最大
原创
2022-01-19 10:57:30
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资源调优1 调优概述 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，
# 如何实现spark executor jar
## 一、整体流程
下面是实现"spark executor jar"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | :--- |
| 1 | 创建一个新的Spark项目 |
| 2 | 编写你的Spark作业 |
| 3 | 打包你的Spark作业成为一个可执行的jar文件 |
| 4 | 提交你的jar文件到Spark集群 |
原创
2024-07-11 05:51:30
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executor-cores/spark.executor.cores
参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的CPU core数量。这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。因为每个CPU core同一时间只能执行一个task线程，因此每个Executor进程的CPU core数量越多，越能够快速地执行完分配给自己的所有task线程。
参数调优建议：Execu
原创
2021-07-02 10:43:40
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本期内容 :BatchDuration与 Process Time动态Batch Size Spark Streaming中有很多算子，是否每一个算子都是预期中的类似线性规律的时间消耗呢？ 例如：join操作和普通Map操作的处理数据的时间消耗是否会呈现出一致的线性规律呢，也就是说，并非数据量规模越大就是简单加大BatchDuration就可以解决问题的，数据量是一个方面，计算的算
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、
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2024-10-26 19:58:32
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# Spark配置默认的Executor：深入理解与实践
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，Executor的配置是至关重要的一环。Executor是Spark的执行实体，负责处理任务并存储数据。在这篇文章中，我们将探讨如何配置默认的Executor，分析它们在Spark应用程序中的作用，并用代码示例展示如何进行配置。
## 什么是Executor？
Executor是Sp
原创
2024-08-06 08:29:18
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1. spark 运行原理这一节是本文的核心，我们可以先抛出一个问题，如果看完这一节，或者这一章之后，你能理解你的整个 spark 应用的执行流程，那就可以关掉这个网页了［对了，关掉网页之前记得分享一下哦，哈哈］Problem: How does user program get translated into units of physical execution ?我们用一个例子来说明，结合例
MemoryManagerAn abstract memory manager that enforces how memory is shared between execution and storage. In this context, execution memory refers that used for computation in shuffles, joins, sorts a
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2023-12-23 22:27:28
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