# 提高 Spark 任务并行数的实用指南
在大数据处理的世界中，提高 Spark 任务的并行数可以显著提升性能和资源利用率。这对任何开发者来说都是非常重要的技能，尤其是对刚入行的小白。接下来，我将通过一个清晰的流程引导你实现“cdh提高spark任务并行数”。
## 流程概览
以下是实现这一目标的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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Spark 调度架构原理解析 1. 启动spark集群，就是执行sbin/start-all.sh ,启动master和多个worker节点，master主要作为集群的管理和监控，worker节点主要担任运行各个application的任务。master节点需要让worker节点汇报自身状况，比如CPU,内存多大，这个过程都是通过心跳机制来完成的 2. master收到worker的汇报信息之后
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2023-09-29 21:16:17
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Spark性能调优之合理设置并行度1.Spark的并行度指的是什么？ spark作业中，各个stage的task的数量，也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度！ 当分配完所能分配的最大资源了，然后对应资源去调节程序的并行度，如果并行度没有与资源相匹配，那么导致你分配下去的资源都浪费掉了。同时并行运行，还可以让每
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2023-07-04 14:31:48
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Spark之并行度和分区 文章目录Spark之并行度和分区并行度和分区集合数据源分区文件数据源分区默认分区数指定分区数文件分区数量的计算方式 并行度和分区默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能 够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。记住，这里 的并行执行的任务数量（Task），并不是指的切分任务的数量。
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2023-08-28 12:59:20
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严格来说不是将spark1.6升级到spark2.3，而是安装一个新的spark2.3一、JDK1.7升级到JDK1.8由于之前CDH中安装了spark1.6，为了适配，我安装jdk1.7，但是在spark2.3中jdk1.7的支持已经被移除了，所以我们第一件事需要将jdk版本升级到jdk1.81、停掉所有节点的cloudera manager/opt/cm-5.15.0/etc/init.d/c
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2024-04-26 19:45:00
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Spark特点1. 减少磁盘 I/O: MapReduce 会将计算中间结果存储到 HDFS 上，后续计算再从 HDFS 上读取数据计算，这样势必造成磁盘 I/O 成为瓶颈。Spark将内容存储在内存中，减少了磁盘I/O，但是确增加了对内存的大量需求。2. 增加并行度:Spark任务划分为不同的 stage，允许多个 stage 即可以串行执行，又可以并行执行。3. 避免重新计算: 当
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2023-10-19 10:22:13
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Reduce端并行度RDD：
参数：spark.default.parallelism手动：groupByKey(10)，10即为并行度Spark SQL：
参数：spark.sql.shuffle.partitionsHive on Spark：1.控制reduce个数的方式与参数 1.1.首先可以通过参数直接控制最终reduce的个数，使用参数mapred.reduce.tasks
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2024-08-03 14:29:23
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用过sparkstreaming的人都知道，当使用sparkstreaming on yarn模式的时候，如果我们想查看系统运行的log，是没法直接看的，就算能看也只是一部分。
这里的log分：
（1）spark本身运行的log
（2）代码里面业务产生的log
spark on yarn模式，如果你的hadoop集群有100台，那么意味着你的spa
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2024-03-03 21:17:40
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我有4台机器 其中hadoop1-hadoop3是cdh集群，而hadoop4是一台普通的机器。我通过一台不属于cdh集群的机器，通过远程的方式，让cdh集群进行运算，而我本机不参与运算。进行操作的流程如下:要想理解远程提交，我们从2个方面去学习 1.了解原理和思路 2.进行操作了解原理思路 首先，我们来了解spatk基础常识 spark提交
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2023-08-31 20:31:54
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# Spark 任务并行度探索
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，它能够高效地处理大规模数据。理解 Spark 的任务并行度对于优化性能和资源利用率至关重要。本文将探讨何谓任务并行度，如何设置它以及它对性能的影响，最后结合一些示例代码加以说明。
## 什么是任务并行度？
任务并行度是指在 Spark 作业中并行执行的任务数量。Spark 将作业（job）划分为多个阶段（s
# 提高spark sql的并行度
## 简介
在使用Spark SQL时，为了提高查询性能，我们可以通过提高并行度来增加处理数据的速度。并行度是指同时执行的任务数量，通过增加并行度，我们可以利用更多的计算资源来加速数据处理过程。本文将介绍如何使用Spark SQL提高并行度，并给出相应的代码示例。
## 流程概述
下表展示了提高Spark SQL并行度的步骤和相应的代码示例：
| 步骤
原创
2024-01-21 05:51:23
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public final class app_kafka_receiver_spark {
private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");
private app_kafka_receiver_spark() {
}
public static void main(String[] args)
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2024-06-05 19:55:23
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# CDH页面上的Spark任务Kill操作指南
Apache Spark是一种快速、通用的集群计算系统，而CDH（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop）则为Spark提供了一个灵活且易于使用的管理界面。在数据处理的过程中，用户可能会遇到需要终止Spark任务的情况。本文将指导你如何在CDH页面上杀死一个Spark任务，同时提供相关的代码
# 项目方案：CDH如何停止Spark任务
## 1. 介绍
在CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）环境中，Spark是一个常用的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在运行中，有时候需要停止正在运行的Spark任务。本项目方案将详细介绍如何使用CDH来停止Spark任务，并提供相应的代码示例。
## 2. 方案步骤
### 步骤 1：理解Spark任务
原创
2023-12-08 03:00:22
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因为之前在tesla集群上申请了1000个节点被喷之后，现在只敢申请100个节点，后来导致一个严重的结果，自从100节点以来再也没有跑出结果。。。。。。进而意识到了spark优化的重要性，现再次总结一下：
1.一个通用的调整并行度的方式：首先要明确一个概念，Hadoop为每一个partition创建一个task， 我们使用task数来控制并行度，默认情况下是有输入源（HDFS） b
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2024-03-06 10:41:18
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Spark 任务执行流程分析 Spark 任务的任务执行流程文字详细描述(1)、将我们编写的程序打成 jar 包 (2)、调用 spark-submit 脚本提交任务到集群上运行 (3)、运行 sparkSubmit 的 main 方法，在这个方法中通过反射的方式创建我们编写的主类的 实例对象，然后调用 main 方法，开始执行我们的代
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2023-07-04 09:52:43
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Spark: Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。 Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDF
### Spark任务设置并行度指南
在Apache Spark中，设置并行度是优化性能的重要步骤。通过适当的并行度设置，我们可以提高任务执行的效率。这篇文章将帮助你理解如何在Spark任务中设置并行度，并给出详细的代码示例。
#### 流程步骤
我们可以将设置并行度的过程分为以下五个步骤：
| 步骤 | 描述
即使采用pipeline的方式，函数f对依赖的RDD中的数据集合的操作也会有两种方式：
1.f(record)，f作用于集合的每一条记录，每次只作用于一条记录2.f(records)，f一次性作用于集合的全部数据；spark采用的是第一种方式，因为：1.无需等待，可以最大化的使用集群的计算资源 2.减少OOM的产生3.最大化的有利于并发4.可以精准的控制每一个Partition本身(D
前几篇博客详细解析了Spark的Job触发机制、Spark的DAGScheduler调度机制、Spark的TaskScheduler调度机制、Spark调度器的终端通信SchedulerBackend和Spark的Executor启动，在对这些源码进行分析之后，头脑中十分混乱，对于各个机制的具体执行过程不是十分了解。网上的各种分析博客也写得不是十分清晰，于是就开始了Spark任务提交流程的分析。本
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2023-09-06 18:49:35
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