第16章 分布式内存计算平台Spark习题16.11、Spark是Hadoop生态（ B ）组件的替代方案。A. Hadoop B. MapReduce C. Yarn &
执行Spark任务，资源分配是很重要的一方面。如果配置不准确，Spark任务将耗费整个集群的机缘导致其他应用程序得不到资源。怎么去配置Spark任务的executors，cores，memory，有如下几个因素需要考虑：数据量任务完成时间点静态或者动态的资源分配上下游应用Spark应用当中术语的基本定义：Partitions : 分区是大型分布式数据集的一小部分。 Spark使用分区来管理数据，这
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2023-09-22 15:23:21
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前言与数据频繁落盘的Mapreduce引擎不同，Spark是基于内存的分布式计算引擎，其内置强大的内存管理机制，保证数据优先内存处理，并支持数据磁盘存储。本文将重点探讨Spark的内存管理是如何实现的，内容如下:Spark内存概述Spark 内存管理机制Spark on Yarn模式的内存分配1 Spark内存概述 首先简单的介绍一下Spark运行的基本流程。用户
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2023-09-14 21:27:00
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本文旨在解析 spark on Yarn 的内存管理，使得 spark 调优思路更加清晰 内存相关参数spark 是基于内存的计算，spark 调优大部分是针对内存的，了解 spark 内存参数有也助于我们理解 spark 内存管理spark.driver.memory：默认 512Mspark.executor.memory：默认 512Mspark.yarn.am.memory：默认
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2023-06-19 07:05:44
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由于Spark 的计算本质是基于内存的，所以Spark的性能城西的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈：CPU、网络带宽、或者是内存。如果内存能够容得下所有的数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现频惊。但是如果内存比较紧张，不足以放下所有的数据（比如在针对10亿以上的数据量进行计算时），还是需要对内存的使用进行性能优化的，比如说使用一些手段来减少内存的消耗。 Spark性能优化，其实主要就
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2023-09-01 21:27:46
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硬件配置 Spark开发者们常常被问到的一个问题就是：如何为Spark配置硬件。我们通常会给出以下的建议，但具体的硬件配置还依赖于实际的使用情况。 存储系统 因为绝大多数Spark作业都很可能是从外部存储系统加载输入数据（如：HDFS或者HBase），所以最好把Spark部署在离这些存储比较近的地方。建议如下：只要有可能，就尽量在HDFS相同的节点上部署Spark。最简单的方式就是，
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2023-11-02 21:33:42
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一、对RDD操作的本质RDD的本质是一个函数,而RDD的变换不过是函数的嵌套.RDD有两类:输入的RDD: 典型如KafkaRDD、JDBCRDD转换的RDD: 如MapPartitionsRDDRDD的处理流程:以如下代码为例:sc.textFile("abc.log").map().saveAsTextFile("")1. textFile 会构建出一个NewHadoopRDD2. map函数
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2024-07-04 21:17:06
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调优的经验总结 1 输出信息 在Spark应用里面可以直接使用System.out.println把信息输出出来，系统会直接拦截out输出到spark的日志。像我们使用的yarn作为资源管理系统，在yarn的日志中就可以直接看到这些输出信息了。这在数据量很大的时候，做一些show()（默认显示20），count() 或者 take(10)的时候会很方便。 2 内存不够 当任务失败，收到spark
spark内存理解JVM内存管理整体结构与代码剖析StorageMemoryPoolExecutionMemoryPool内存角度看划分堆内内存堆外内存动态占用机制 引言很多人对spark初步理解为是基于内存的，但这种说法不够准确，其实应该称spark是充分利用了内存而已，在给定资源规模情况下，通过对内存更细致的划分、动态的调整，来达到更快的运行效率；在编排作业时，你要清楚最多能给你多少内存空间
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2024-02-19 14:43:30
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3.3.1 基本概念3.3.2 架构设计 图 Spark中各种概念之间的相互关系3.3.3 Spark运行基本流程 SparkContext对象代表了和一个集群的连接3.3.4 RDD的设计与运行原
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2024-02-21 16:16:44
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症状spark streaming driver内存一直增长，直到小心脏受不了，凝固在那里不死但是动不了内存爆满。块丢失 环境amabri hdp 2.3
spark 1.4.1
hadoop/yarn 2.7
yarn-client模式，两个excutor分析分析streaming日志：WARN TaskSetManager: Lost task 3.1 in stage 426996.0 (
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2023-11-06 22:15:36
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第一章 说明整个Spark 框架分为如下7个部分，总的来说分为Spark 基础环境、Spark 离线分析和Spark实时分析三个大的方面，如下图所示：第一方面、Spark 基础环境 主要讲述Spark框架安装部署及开发运行，如何在本地模式和集群模式运行，使用spark-shell及IDEA开发应用程序，测试及打包提交运行集群。第二方面、Spark 离线分析Spark 核心基础：SparkCore模
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2023-12-26 14:32:36
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什么是Spark的内存模型？Spark的内存模型是指其在数据处理过程中如何管理和利用内存资源。它基于内存计算的理念，通过在内存中存储和处理数据来加快任务的执行速度。相比于传统的磁盘读写，内存操作更加高效，因此Spark的内存模型可以极大地提升数据处理的性能。Spark的内存模型主要由两个核心组件组成：执行内存和存储内存。执行内存（Execution Memory）执行内存是Spark用于存储计算过
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2024-06-20 20:07:54
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1. Spark的内存模型 Spark的Executor的内存管理是基于JVM的内存管理之上，Spark对JVM堆内(On-Heap)空间进行了 更为详细的分配，以便充分利用内存，同时Spark引入堆外内存(OffHeap)内存，可以直接在Worker 节点的系统内存中开辟空间，进一步优化内存使用。 Spark的堆内(On-Heap)空间是由–executor-memory或spark.exec
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2023-10-30 13:28:34
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一 常规性能调优1 . 分配更多资源--num-executors 3 \ 配置executor的数量--driver-memory 100m \ 配置driver的内存（影响不大）--executor-memory 100m \ 配置每个executor的内存大小--executor-cores 3 \ 配置每个executor的cpu
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2024-02-21 14:58:22
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1、前 言Apache Spark是目前大数据领域主流的内存计算引擎，无论是在批处理还是实时流处理方面都有着广泛的应用。我们跑作业的时候，首先要给Spark Job分配一定的资源，比如一个executor分配5G内存，有时候我们会纠结于executor的内存有多少用于了实际计算。因此就需要了解一下Spark的内存管理，还有就是掌握了Spark的内存模型对于优化我们的作业也至关重要。在Spark 1
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2023-07-28 09:01:40
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我们先来了解一下spark是什么:Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab，2010 年开源，2013 年 6 月成为 Apache 孵化项目，2014 年 2 月成为 Apache 顶级项目。目前，Spark 生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含 SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、ML
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2023-08-09 22:14:33
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一、spark性能优化概览 由于Spark的计算本质是基于内存的，所以Spark性能程序的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈：CPU、网络带宽、或者是内存。如果内存能够容纳得下所有的数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现瓶颈。但是如果内存比较紧张，不足以放下所有的数据（比如在针对10亿以上的数据量进行计算时），还是需要对内存的使用进行性能优化的，比如说使用一些手段来减少内
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2023-08-15 20:28:55
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前言：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，进而导致各种异常。总之，无
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2023-11-16 20:11:51
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一、Spark RDDSpark是一个高性能的内存分布式计算框架，具备可扩展性，任务容错等特性，每个Spark应用都是由一个driver program 构成，该程序运行用户的 main函数 。Spark提供的一个主要抽象就是 RDD(Resilient Distributed Datasets),这 是一个分布在集群中多节点上的数据集合，利用内存和磁盘作为存储介质。其中内存为主要数据存储对象，支
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2023-11-02 12:20:28
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