因为大数据计算场景下，系统的瓶颈不在于计算，而是网络传输和磁盘读写。此时CPU反而不是瓶颈，所以无论Hadoop和Spark都在这方面做了大量优化。比如：Hadoop和Spark中最重要的shuffle机制，就是为解决网络传输而设计的，并且不断优化，每次优化都可以在整体上提升性能。Hadoop和Spark这类通用计算平台都遵循一个理念，就是"宁可移动计算，不要移动数据"。Spark可以方便地进行交
转载
2024-10-28 21:22:30
11阅读
一、Shuffle的作用是什么？ Shuffle的中文解释为“洗牌操作”，可以理解成将集群中所有节点上的数据进行重新整合分类的过程。其思想来源于hadoop的mapReduce,Shuffle是连接map阶段和reduce阶段的桥梁。由于分布式计算中，每个阶段的各个计算节点只处理任务的一部分数据，若下一个阶段需要依赖前面阶段的所有计算结果时，则需要对前面阶段的所有计算结果进行重新整合和分类，这就需
转载
2023-08-26 01:32:33
42阅读
内容： 1.如何使用MAT直接分析运行的Spark程序 2.用MAT直接分析运行的Spark运行初步体验一、如何使用MAT直接分析运行的Spark程序 1.启动MAT 2.启动需要检测分析的程序import org.apache.spark.Spark
转载
2023-12-25 15:10:58
161阅读
背景一般在使用Spark的的时候通过 spark-submit.sh 配置 num-executors 显示的指定executor的个数。然后AppMaster会向资源调度框架如yarn申请资源，每个executor在yarn中以Container的形式存在。无论executor是否执行任务，都会占用相应的资源，直到应用结束后释放。很显然要是有一种方式，可以动态的申请executor，不用的时候释
转载
2023-09-26 11:55:33
120阅读
目录1、Spark 3.0 简介2、Adaptive Query Execution（AQE）简介3、Dynamic Partition Pruning 动态裁剪分区4、DPP相关参数5、DPP代码测试1、Spark 3.0 简介Spark3.0解决了超过3400个JIRAs，历时一年半之久，是整个社区集体智慧的成果。Spark SQL和Spark Cores是其中的核心模块，其余模块如
转载
2023-10-19 10:58:45
285阅读
静态分区裁剪（Static Partition Pruning）用过 Spark 的同学都知道，Spark SQL 在查询的时候支持分区裁剪，比如我们如果有以下的查询：SELECT * FROM Sales_iteblog WHERE day_of_week = 'Mon'Spark 会自动进行以下的优化： 从上图可以看到，
转载
2023-08-03 13:24:33
166阅读
Spark3动态分区裁剪（Dynamic Partition Pruning，DPP） 参数：spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled 默认开启 执行条件： ①、需要剪裁的表必须是分区表且分区字段必须在on条件中 ②、join类型必须是 inner、left（右表是分区表）、right（左表是分区表）、left semi（右表是分区表）
转载
2023-08-06 00:46:56
144阅读
Spark Streaming流式处理1. Spark Streaming介绍1.1 Spark Streaming概述1.1.1什么是Spark Streaming Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。
# 动态分区与Spark：提升大数据处理效率
在处理大数据时，Spark是一个颇具影响力的工具。它通过分布式计算提供高效的数据处理能力。为了进一步提高数据的处理效率，动态分区成为了一个重要的技术手段。本文将深入探讨动态分区在Spark中的应用，并提供代码示例来帮助读者理解。
## 什么是动态分区？
动态分区是指在数据写入的过程中，根据数据的特定属性动态地将数据划分到不同的目录中。这一特性尤其
原创
2024-10-10 04:38:05
55阅读
# Spark 动态资源管理（Dynamic Resource Allocation）
在分布式计算的大背景下，Apache Spark 提供了一种强大的模型来处理大规模的数据分析和计算任务。然而，在实际使用过程中，资源的管理和调配常常成为瓶颈。为了优化资源的利用率，Apache Spark 引入了动态资源分配的概念。本文将介绍动态资源分配的原理及其实现方式，并提供代码示例以帮助理解。
##
转换含义map(func)每一个输入元素经过func函数转换后输出一个元素filter(func)返回经过 func 函数计算后返回值为 true 的输入元素组成的一个新数据集flatMap(func)类似于 map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素，因此 func 应该返回一个序列mapPartitions(func)类似于 map，但独立地在 RDD 的每一个分块上运行，因此在类
本章导读RDD作为Spark对各种数据计算模型的统一抽象，被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写。在所有MapReduce框架中，shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁。map任务的中间输出要作为reduce任务的输入，就必须经过shuffle，shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。相比于Hadoop的MapReduce，我们可以看到Spark提供多种
转载
2024-08-14 18:54:57
64阅读
SparkSpark 是什么?Apache Spark™是用于大规模数据处理的快速和通用引擎.速度:在内存中,运行程序比Hadoop MapReduce快100倍，在磁盘上则要快10倍.Apache Spark具有支持非循环数据流和内存计算的高级DAG执行引擎.易用:可以使用Java，Scala，Python，R快速编写程序.Spark提供80+高级操作方法，可以轻松构建并行应用程序.Spark提
转载
2023-08-01 20:03:38
120阅读
[TOC]概述大数据实时计算介绍1、Spark Streaming，其实就是一种Spark提供的，对于大数据，进行实时计算的一种框架。它的底层，其实，也是基于我们之前讲解的Spark Core的。基本的计算模型，还是基于内存的大数据实时计算模型。而且，它的底层的核心组件还是我们在Spark Core中经常用到的RDD。2、针对实时计算的特点，在RDD之上，进行了一层封装，叫做DStream。其实，
转载
2023-10-27 05:06:06
64阅读
一、Spark概述1.1. 什么是SparkSpark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、MLlib等子项
转载
2023-09-08 15:16:51
103阅读
文章目录 Transformation算子Spark算子：RDD基本转换操作(1)–map、flatMap、distincmapflatMapdistinctSpark算子：RDD基本转换操作(2)–coalesce、repartitioncoalescerepartitionSpark算子：RDD基本转换操作(3)–randomSplit、glomrandomSplitglomSpark算子：R
转载
2023-11-23 20:20:10
51阅读
Spark提供了一种机制，使它可以根据工作负载动态调整应用程序占用的资源。这意味着，如果不再使用资源，应用程序可能会将资源返回给集群，并在稍后需要时再次请求资源。如果多个应用程序共享Spark集群中的资源，该特性尤其有用。默认情况下禁用此功能，并在所有粗粒度集群管理器上可用，即 standalone mode, YARN mode, 和 Mesos coar
转载
2023-11-11 01:33:07
81阅读
文章目录一、概述1）Spark特点2）Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1）Application：Spark应用程序2）Driver：驱动程序3）Cluster Manager：资源管理器4）Executor：执行器5）Worker：计算节点6）RDD：弹性分布式数据集7）窄依赖8）宽依赖9）DAG：有向无环图10）DAGScheduler：有向无环图调度器11
转载
2023-09-05 10:08:41
101阅读
所有RDD行动算子如下：aggregate、collect、count、first、foreach、reduce、take、takeOrdered、takeSample、saveAsObjectFile、saveAsTextFile具体解释和例子1. aggregate 概念 1.将每个分区里面的元素进行聚合，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine
转载
2023-11-26 21:03:35
84阅读
# Spark动态资源管理
## 1. 引言
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，提供了丰富的API和工具，可以对大规模数据进行分布式处理和分析。在Spark中，资源管理是一个关键的问题，因为资源的分配和利用对作业的性能和效率有着重要影响。在Spark中，动态资源管理是一种优化策略，能够根据任务需求自动调整资源的分配。
本文将介绍Spark动态资源管理的原理和使
原创
2023-08-16 16:37:12
114阅读
