# 本地使用 Python 调用 Spark 的指南
在数据处理与分析的世界中，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，适合处理大规模数据集。在本篇文章中，我将为你详细介绍如何在本地配置 Python 以调取 Spark。我们将逐步进行，确保你能够顺利完成整个过程。
## 整体流程
首先，让我们理清整个配置的步骤。以下是实现本地 Python 调用 Spark 的流程表格：
本人习惯用pycharm开发，并且喜欢notebook以及anaconda自带的各种库，开发起来方便很多，所以在安装好spark后，修改了默认的python编译器到anaconda下，可以在notebook和pycharm中使用spark，全部安装完成花了点时间，所以记录一下。1、下载并安装pycharm，这个自己下载吧：https://www.jetbrains.com/pycharm/，安装好
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2023-10-24 21:55:49
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调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很
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2024-08-06 10:31:24
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Spark本地模式安装Spark软件安装使用交互式pyspark运行代码使用spark-submit提交代码 Spark软件安装Spark本地模式即单机模式，以一个独立的进程，通过其内部的多个线程来模拟整个Spark运行时环境，本地模式只需要在1台服务器上安装Spark即可。本地模式的安装非常简单，只需要将下载的Spark软件安装包解压到目标位置即安装完成。tar -xzf spark-3.3.
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2023-10-10 09:59:38
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Spark调优 | Spark Streaming 调优1、数据序列化2、广播大变量3、数据处理和接收时的并行度4、设置合理的批处理间隔5、内存优化5.1 内存管理5.2优化策略5.3垃圾回收（GC）优化5.5Spark Streaming 内存优化6、实例项目调优6.1合理的批处理时间（batchDuration）6.2合理的 Kafka 拉取量（maxRatePerPartition 参数设置...
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2021-06-01 12:16:08
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RDD的几种存储方式的选择RDD是内存迭代，MapReduce每轮迭代要读写磁盘；（Spark多个任务之间数据通信是基于内存，而Hadoop是基于磁盘。）通过记录数据集的一些列转换方式来执行这些task，这样一来，某一分片若是丢失，则可以从该RDD的记录中去就近恢复该分片，而不是从头执行！1、RDD是一个只读的、有分区的分布式数据集。其分类主要有两种：transformations和action。
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2024-10-17 07:21:38
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前言Spark SQL里面有很多的参数，而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释，可能是太多了吧，可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spar...
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2021-06-10 20:56:41
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下面主要是笔者根据使用Spark过程中的一些调优做一些汇总。1、调整分配excutor memory-num-executors 100 --executor-cores 4 --driver-memory 6g --executor-memory 6g首先先将参数调大一点，然后程序跑通过后。再通过Spark任务的监控页面看资源使用的情况。再来调整各项目参
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2023-08-29 16:31:49
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资源参数调优： Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源的使用效率,从而提高Spark的运行效率。 num-executors ###参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向集群管理器申请资源时,资源管理器会尽可能按照设置在集群各个节点上,启动相应的Executor进程。该参数
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2023-08-06 08:33:02
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前言Spark SQL里面有很多的参数，而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释，可能是太多了吧，可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spar...
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2021-06-10 20:56:42
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尚硅谷Spark 调优1. 查看Spark 执行计划
2. 资源调优
3. Spark SQL 语法优化
4. 数据倾斜
5. Job 优化
6. Spark AQE
7. Spark 3.0 DPP
8. Spark 3.0 Hint增强
9. 故障排除1. Explain 查看执行计划***分析–逻辑计划优化–物理计划–评估模型分析—代码生成基于代价的优化CBO
sql.explain("")
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2023-08-21 15:11:18
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Spark性能调优手段：判断内存消耗：设置RDD并行度，将RDD cache到内存，通过BlockManagerMasterActor添加RDD到memory中的日志查看每个partition占了多少内存，最后乘以partition数量，即是RDD内存占用量。1.Shuffle调优（核心）a.consolidation机制，使shuffleMapTask端写磁盘的文件数量减少，resultTask
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2023-08-01 15:22:31
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前置主要涉及6个参数，从3个方面：executor、core、内存的大小，并行度，内存管理 进行调优优化的方案资源分配num-executors：spark使用多少个executors executor-cores：core和task的数量 这2个参数要结合一起来配置，还要考虑可用的计算资源，executor-cores设置为2-4个比较合适，num-executors就是总共可用的cores 除
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2023-08-10 11:36:31
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Spark调优与调试4.1 使用SparkConf配置Spark4.2 Spark执行的组成部分：作业、任务和步骤4.3 查找信息4.3.1 Spark网页用户界面4.3.2 驱动器进程和执行器进程的日志4.4 关键性能考量4.4.1 并行度4.4.2 序列化格式4.4.3 内存管理4.4.4 硬件供给 4.1 使用SparkConf配置Spark三种方式配置SparkConf的值
在代码
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2023-08-11 14:39:44
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spark.shuffle.file.buffer 默认值是32kmap side task的内存buffer大小，写数据到磁盘文件之前，会先保存在缓冲中，如果内存充足，可以适当加大，从而减少map side磁盘IO次数，提升性能spark.reducer.maxSizeInFlight 默认值是48mreduce task的buffer缓冲，代表了每个reduce task每次能够拉取的map
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2023-08-11 18:24:32
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1. spark 性能调优
a. 分配更多资源——第一步要做的
比如增加 executor个数（num_executor）、增加 executor 的 cpu 核数（executor_cores）、增加 executor 的内存量（executor_memory）
增加 executor个数 和 executor 的 cpu 核数是为了增加执行的并行能力（能够并行执行的task数量也变多了）；
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2023-08-29 19:46:26
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## Python本地调用Spark集群
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行的开源分布式计算框架，它提供了高效的数据处理能力和易用的API。在本文中，我们将介绍如何使用Python在本地环境中调用一个 Spark 集群，并演示如何运行一个简单的 Spark 应用程序。
### 准备工作
首先，我们需要安装 Spark 并配置好环境变量。我们也需要安装 `pyspark`
原创
2024-02-23 07:26:39
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## Spark执行本地Python脚本的流程
### 概述
在讲解具体的步骤之前，我们先来了解一下整个流程的大致过程。如下表所示：
```mermaid
pie
title 流程
"创建SparkSession" : 1
"加载本地Python脚本" : 2
"将脚本转换为RDD" : 3
"执行计算" : 4
```
### 步骤详解
#### 步骤 1: 创建SparkSession
原创
2023-08-30 10:48:18
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# Python本地调用Spark集群
Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统，它提供了用于大规模数据处理的高性能API。在使用Spark时，通常情况下会搭建一个Spark集群，以实现分布式计算。但有时候我们也可以在本地机器上编写Python代码并调用Spark集群进行计算，这样可以方便我们进行开发和调试。
## 如何在本地调用Spark集群
要在本地调用Spark集群，首先需
原创
2024-02-23 07:42:46
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官网：http://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html 1、引言 提到Spark与Hadoop的区别，基本最常说的就是Spark采用基于内存的计算方式，尽管这种方式对数据处理的效率很高，但也会往往引发各种各样的问题，Spark中常见的OOM等等。
原创
2021-07-22 11:21:27
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