起因写这篇博客的起因我在跑一个spark job时，有时能跑通，有时跑不通。程序的需求是对比两个hbase表。程序逻辑很简单，分别从两个hbase表读取全量数据，然后以cogroup二者，对比同一个rowkey下每个列是否一致。跑不通的错误日志如下：17/02/25 21:24:20 INFO collection.ExternalAppendOnlyMap: Thread 1896 spilli
目录Spark常见算法Spark中的Stage、Job、Task的划分SparkSession与SparkContextSparkSQL 窗口函数原理Spark SQL特点task失败重试机制Spark文件切分SparkStreaming滑动窗口Spark Streaming中并行运行任务Scheduler ModeFair Scheduler Pools Spark常见算法WordCounts
随着人们逐渐认识到 “大数据”的价值，互联网、电商到金融业、政企等各行业开始处理海量数据。如何低成本、敏捷高效地搭建大数据处理平台，成为影响大数据创新效率的关键。为了让用户以最简便地方式享用阿里云全球资源，在云端构建敏捷弹性、高可靠和高性价比的大数据平台，近日，阿里云在成都云栖大会上发布了一款Hadoop/Spark场景专用的ECS存储优化型实例D1规格族，单实例提供最高56核CPU，224GB内
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2024-09-11 07:37:49
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刚刚看资讯，得知2014年4月19日，刚刚召开了一个Spark技术峰会，据说我们学校老师还有参加的，就很好奇，什么是spark呢？马上很深入的学习，不太现实，将自己稍做的了解，记录再次，下次在学习时，也会容易些。（闲话少扯）来自百度百科：Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统，目的是让数据分析更加快速。（是不是又跟大数据相关呢？）Spark非常小巧玲珑，由加州伯克利大学AMP实验室的Ma
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2023-08-07 15:51:08
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目录1. 调试是什么 ？ 有多重要 ？1.1 调试是什么 ？1.2 调试的基本步骤2. Debug 和 Release 的介绍3. windows 环境调试介绍3.1 调试环境准备3.2 学会快捷键3.3 调试的时候看程序当前信息3.4 多多动手，尝试调试，才能有进步。4. 一些调试的实例4.1 实例一4.2 实例二5. 如何写出好 （易于调试） 的代码5.1 优秀的代码：5.2 示范：5.3
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2024-05-16 07:53:09
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1.搭建spark开发环境copy老师的eclipse压缩包，解压，打开就可以了，如下图能输出hello world就是开发环境弄好了。1.1完成Wordcount示例2 Spark架构Spark是整个BDAS的核心。生态系统中的各个组件通过Spark来实现对分布式并行任务处理的程序支持。 参考链接：http://book.51cto.com/art/201502/466000.htm3 spar
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2024-04-17 19:47:26
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须知大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。因此大家务必把握住调优的基本原则，
Spark 大会上，所有的演讲嘉宾都认为 shuffle 是最影响性能的地方，但是又无可奈何。之前去百度面试 hadoop 的时候，也被问到了这个问题，直接回答了不知道。这篇文章主要是沿着下面几个问题来开展：1、shuffle 过程的划分？2、shuffle 的中间结果如何存储？3、shuffle 的数据如何拉取过来？Shuffle 过程的划分Spark 的操作模型是基于 RDD 的，当调用 RD
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2024-06-11 13:03:30
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随着Spark在分布式计算中越来越流行，启用了内存数据分布级，补充Hadoop上对于迭代问题效率较低的问题，同时Spark和scala的完美融合也使Spark更具优越性。本篇将介绍Spark的核心—RDDs的基本概念，创建方法和RDDs的特性三个部分。 RDDs的操作方法将在下一篇具体介绍。1. RDDs的基本概念首先了解什么是RDDs： RDDs（Resilient distributed d
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2024-01-11 20:13:19
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Spark从1.6.0版本开始，内存管理模块就发生了改变，旧版本的内存管理模块是实现了StaticMemoryManager 类，现在被称为"legacy"。"Legacy"模式默认被置为不可用，这就意味着当你用Spark1.5.x和Spark1.6.x运行相同的代码会有不同的结果，应当多加注意。考虑的兼容性，可以通过设置spark.memory.useLegacyMode为可用，默
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2024-01-01 20:33:12
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一、shuffle的过程shuffle是必须要落盘的，在shuffleRDD肯定会读取文件。shuffle的过程，多个task先去读索引文件找到位置之后，再去读数据文件。多个任务也能往同一个文件中写入数据。写数据的过程：case stage: ShuffleMapStage =>
...
// 创建shuffleTask，去落盘数据
new ShuffleMapTask(stag
# Spark Shuffle Spill Compress的实现流程
## 1. 了解Spark Shuffle Spill Compress的概念
在Spark中，Shuffle是指将数据从一个RDD的分区传输到另一个RDD的分区的过程。当数据在Shuffle过程中需要溢写到磁盘时，为了节省磁盘空间和提高性能，可以开启Shuffle Spill Compress选项，将溢写的数据进行压缩。
原创
2023-08-01 01:38:28
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什么是Spark：Spark是一个基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎；Spark内置模块： SparkCore： 实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(Resilient Distributed DataSet，简称RDD)的API定义；SparkSQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包
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2023-09-03 10:59:02
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一，Spark概述 1.1 什么是Spark 1.2 Spark的产生背景 1.3 Spark的特点二，Spark集群安装 2.1 集群部署 2.2 Spark下载 2.3 Spark配置 2.4 启动三，执行Spark程序 3.1 执行第一个Spark程序 3.2 启动Spark shell 3.3 在ID
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2024-06-13 21:01:56
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文章目录Shuffle对性能消耗的原理详解Spark Shuffle过程中影响性能的操作：Spark 压缩算法的比较Shuffle调优指南系统架构无法避免Shuffle序列化底层释放能力JVM层Spark层面 Shuffle对性能消耗的原理详解Spark Shuffle过程中影响性能的操作：磁盘I/O网络I/O压缩解压缩序列化反序列化调优是一个动态的过程，需要根据业务数据的特性和硬件设备来综合调
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2024-09-29 13:46:00
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1. SparkShuffle1. SparkShuffle概念reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value，然后生成一个新的RDD，元素类型是<key,value>对的形式，这样每一个key对应一个聚合起来的value。问题：聚合之前，每一个key对应的value不一定都是在一个
大数据之路系列之spark（08） SPARK大数据之路系列之spark（08）一、spark是什么？二、spark包含什么？三、测试spark on yarn1.spark测试执行四、Spark的工作原理2.RDD的特点五、Spark的架构六、WordCount程序1.创建maven项目2.添加Scala3.xml 依赖4.Scala代码5.Java代码6.任务提交1.idea2.使用spark
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2023-12-03 09:08:16
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一：到底什么是Shuffle？ Shuffle中文翻译为“洗牌”，需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算。1、Shuffle一般包含两阶段任务； 第一部分，产生Shuffle数据的阶段（map阶段）getWriter,需要实现ShuffleManager中getWriter来写数据（数据 可以BlockManager写到Memory、DIsk
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2023-11-25 13:20:33
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一，Spark概述 1.1 什么是Spark 1.2 Spark的产生背景 1.3 Spark的特点二，Spark集群安装 2.1 集群部署 2.2 Spark下载 2.3 Spark配置 2.4 启动三，执行Spark程序 3.1 执行第一个Spark程序 3.2 启动Spark shell 3.3 在ID
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2023-10-28 12:38:59
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DevOps是一种软件开发和运维的实践方法，是Development（开发）和Operations（运维）两个单词的合成。它旨在缩短软件开发周期，提高发布频率，同时确保软件质量和稳定性。通过DevOps，开发团队和运维团队之间的合作更加紧密，实现了软件交付的持续集成和持续交付。
在传统的软件开发模式中，开发团队完成软件的开发工作，然后将代码交给运维团队进行部署和维护。这种模式存在着开发和运维之间
原创
2024-03-22 09:28:53
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