经常会碰到一种现象：只有少数 Executor 在运行，别的 Executor 长时间空闲。这种现象比较常见的原因是数据的分区比较少，可以使用 repartition 来提高并行度。另外一种原因和数据的本地性有关，请看下面的例子：用户的任务申请了 100 个 executors，每个 executor 的 cores 为 6，那么最多会有 600 个任务同时在运行，刚开始是 600 个任务在运行，
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2024-10-21 09:32:28
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Task提交流程在划分Stage之后,在对Task进行封装成为TaskSet然后提交给TaskScheduler。Spark带注释源码对于整个Spark源码分析系列，我将带有注释的Spark源码和分析的文件放在我的GitHub上Spark源码剖析,欢迎大家fork和star提交流程源码解析提交TaskSet查看TaskSchedulerImpl的160行,可以看到submitTasks()方法,主
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2024-06-21 13:45:45
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# Spark任务过多对性能的影响
## 引言
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，任务的调度、执行和资源管理对于性能至关重要。当Spark任务数量过多时，可能会对整个集群的性能和可靠性产生负面影响。本文将探讨任务过多的几个主要影响，并提供相应的代码示例以帮助理解。
## 任务过多的影响
1. **资源争用**
每个Spark任务都需要一定的资源（如内存和计算能力
原创
2024-10-11 06:09:19
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1、任务中如何确定spark RDD分区数、task数目、core个数、worker节点个数、excutor数量(1)hdfs 上的文件的存储形式是以 Block 的形式存储的，每个 File 文件都包含了很多块，一个Block默认是128M大小。当 spark 从 hdfs 上读取数据的时候，会根据具体数据格式对应的 InputFormat 进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，
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2023-09-20 21:23:05
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# 实现 Spark SQL 任务管理：从新手到熟练
在大数据处理领域，Apache Spark 已成为一个流行的框架，它的 SQL 组件使得数据处理和分析变得更为高效。然而，在使用 Spark SQL 时，过多的任务可能导致性能瓶颈，因此如何管理和优化这些任务至关重要。本文将为初学者提供一份详细的指南，帮助他们理清思路，掌握在 Spark 中实现任务管理的流程。
## 整体流程
为了更简单
## Spark SQL 启动过程分析
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解“Spark SQL 启动过程分析”的具体步骤和操作方法。下面是整个流程的概要：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 读取数据源 |
| 3 | 执行SQL查询 |
| 4 | 展示查询结果 |
### 1. 创建SparkSess
原创
2024-05-06 06:34:42
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作者 | 郭炜测试方案测试整体方案本次测试针对现有Olap的7大Sql引擎Hadoop(2.7)、Hive(2.1)、HAWQ(3.1.2.0)、Presto(0.211)、Impala(2.6.0)、SparkSQL(2.2.0)、ClickHouse(18.1.0-1.El7)、Greenplum(5.7.0) 基础性能测试。我们采用多表关联和单大表性能分别对比不同组件在查询性能、系统
本文为SparkStreaming源代码剖析的第三篇，主要分析SparkStreaming启动过程。 在调用StreamingContext.start方法后，进入JobScheduler.start方法中，各子元素start方法的调用顺序例如以下： private var eventLoop :
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2018-02-07 18:20:00
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标题：Kubernetes中避免容器启动过多导致重启的方法
摘要：
Kubernetes（简称K8S）是一种开源的容器编排引擎，它可以自动化容器的部署、扩展和管理。然而，在使用Kubernetes时，由于配置错误或资源限制不当，容器可能会启动过多，导致应用程序的重启和不稳定。本文旨在介绍如何避免这种情况的发生，通过详细的步骤和代码示例，引导新手开发者解决这个问题。
1. 分析问题
首先，
原创
2024-01-30 10:23:38
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在Spark中，一个应用程序要想被执行，肯定要经过以下的步骤： 从这个路线得知，最终一个job是依赖于分布在集群不同节点中的task，通过并行或者并发的运行来完成真正的工作。由此可见，一个个的分布式的task才是Spark的真正执行者。下面先来张task运行框架整体的对Spark的task运行有个大概的了解。 task运行之前
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2023-08-11 14:18:10
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导语：Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，它提供了丰富的API和功能，能够处理海量数据并实现高效的分布式计算。在本文中，我们将重点介绍如何使用Spark从文件加载数据，并展示如何进行数据转换和操作，以及模拟输出对应脚本执行后的结果。无论您是数据工程师、数据科学家还是对大数据处理感兴趣的读者，本文都将为您提供有价值的指导和示例代码。1. 从文件加载数据的RDD操作在Spark中，我们
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2024-06-23 23:05:56
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Spark启动过程正常启动Spark集群时往往使用start-all.sh ，此脚本中通过调用start-master.sh
原创
2022-11-03 14:12:03
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SparkSQL两种查询风格DSL与SQL准备数据person.txt文件内容：1 zhangsan 20
2 lisi 29
3 wangwu 25
4 zhaoliu 30
5 tianqi 35
6 kobe 40读取文件并转换为DataFrame或DataSetval lineRDD= sc.textFile("hdfs://hadoop01:8020/person.txt").map(_
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2023-10-20 12:47:59
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本文分为四个部分，基本涵盖了所有Spark优化的点，面试和实际工作中必备。
《Spark性能优化：开发调优篇》
《Spark性能优化：资源调优篇》
《Spark性能优化：数据倾斜调优篇》
《Spark性能优化：shuffle调优篇》
Spark性能优化：开发调优篇在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了
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2024-08-14 11:28:33
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Spark任务的划分和调度一. Job、Stage、Task的概念二. Spark任务执行的流程1. DAGScheduler，TaskScheduler，SchedulerBackend2. Job提交的流程三. DAGScheduler四. TaskScheduler五. TaskScheduler的调度TaskSet和分配Task的原理1. TaskSet的调度2. Task的分配2.1
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2023-09-04 07:17:14
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一.指定spark executor 数量的公式executor 数量 = spark.cores.max/spark.executor.coresspark.cores.max 是指你的spark程序需要的总核数spark.executor.cores 是指每个executor需要的核数二.指定并行的task数量
spark.default.parallelism参数说明：该参数用于设置每个st
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2023-08-11 10:30:10
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1.什么是并行度并行度，其实就是指，Spark作业中 ，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业在各个阶段（stage）的并行度。2.并行度过低的危害 假如，在spark-submit脚本里面，给Spark作业分配了足够多的资源，比如50个executor，每个executor有10G内存，3个cpu core。基本已经达到了集群
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2023-09-17 13:39:36
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随着扁平化风格的日益流行，越来越多的网页越来越简单但又看上去高大上，比如小米、魅族、苹果等等知名站点的新品页面，以及360、百度等网站的专题页面越来越采用分屏滚动的风格。当然实现这种风格的方法有多种多样的，千奇百怪。但在这里就不得不提到一款较轻量级的基于jQuery的JS类库，那就是fullPage.js，该库的开发版大小约为90kb，为压缩版JQ的大小，而压缩版为20KB左右。包括魅族、苹果等知
Spark中Task，Partition，RDD、节点数、Executor数、core数目的关系和Application，Driver，Job，Task，Stage理解
有部分图和语句摘抄别的博客，有些理解是自己的 梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、co
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2024-04-15 23:10:19
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【Spark2运算效率】【Spark2运算效率】第四节 影响生产集群运算效率的原因之数据倾斜前言倾斜实例治理过程结语跳转 前言当ETL调度任务所能拥有的资源能够满足其在较为资源冗余的状况下实施运算，长时间的运算过程中可能是涉及了数据倾斜的现象；数据倾斜可以说是分布式运算中不可避免的一种现象，这种现象带来的后果就是任务执行时长会随着倾斜度的增加而变长，甚至会有Fail的风险（任务重跑）； 不管是任
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2023-08-24 11:19:18
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