解决哪些问题SparkSQL自适应执行解决以下问题:shuffle partition个数目前SparkSQL中reduce阶段的task个数取决于固定参数spark.sql.shuffle.partition(默认值200)，一个作业一旦设置了该参数，它运行过程中的所有阶段的reduce个数都是同一个值。而对于不同的作业，以及同一个作业内的不同reduce阶段，实际的数据量大小可能相差很大，比如
写了有相当长一段时间的SparkSQL了，所以结合网上其他大神的分析，写一篇文章，谈谈我对SparkSQL整个运行流程的一个简单的理解。哈哈，毕竟程序员要做到知其然，还要知其所以然不是。 SparkSQL的核心是Catalyst，SQL语句的解析以及最终执行计划的运行都是Catalyst来实现的，所以对SparkSQL的学习就是对Catalyst的
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2023-08-06 18:54:47
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6. Promise 2: 微任务队列和任务执行顺序 1. Promise有个微任务队列，轮询到执行的时候，就会从队列中调出任务，放在主线程执行。2. 队列中微任务可以多个3. 宏任务，最后执行（setTimeout） 格式：new Promise(主任务).then(成功, 失败).then(成功,失败).then(...) new P
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2024-01-03 22:49:09
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首先熟悉一下该阶段的一些重要方法的调用关系图： 在上一篇提交调度阶段中，提到：当该阶段不存在父调度阶段时，就会调用DAGScheduler的submitMissingTasks方法。这个方法就是触发任务的提交。在方法中，会根据调度阶段Partition个数拆分对应的个数的任务，一个partition对应一个task，每一个stage里的所有ta
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2023-08-11 22:51:55
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# SparkSQL提交任务设置日志
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理领域。它的SparkSQL模块允许用户执行结构化数据查询。为了确保任务能够高效完成，了解如何设定日志对于调试和性能监控至关重要。接下来，我们将探讨如何在SparkSQL中设置日志等级及其重要性，并提供一些代码示例来帮助理解。
## 日志的重要性
日志是系统运行状态的记录。通过日志，我
在大数据处理的场景中，Apache Spark 是一个广泛应用的开源框架，主要应用于数据处理、分析和机器学习。Spark SQL 是 Spark 的一个组件，允许用户通过 SQL 语法进行各种数据操作。一个常见的问题是如何在 Java 中实现 Spark SQL 的多个任务并行执行，以提高数据处理的效率。本文将详细探讨这一问题的解决方案。
### 环境准备
要成功运行 Java Spark S
JS 是单线程的，但是却能执行异步任务，这主要是因为 JS 中存在事件循环（Event Loop）和任务队列（Task Queue）。事件循环：JS 会创建一个类似于 while (true) 的循环，每执行一次循环体的过程称之为 Tick。每次 Tick 的过程就是查看是否有待处理事件，如果有则取出相关事件及回调函数放入执行栈中由主线程执行。待处理的事件会存储在一个任务队列中，也就是每次 Tic
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2024-06-18 20:33:55
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首先将代码打包上传到集群 1、Driver端会调用SparkSubmit类(内部执行submit->doRunMain->通过反射 获取应用程序的主类对象->执行主类的main方法) 2、构建sparkConf和sparkContext对象，在sparkContext入口做了三件事，创建 了sparkEnv对象（创建了ActorSystem对象）TaskScheduler（用来生
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2023-10-20 12:36:36
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Celery 是一个简单、灵活且可靠的分布式消息处理系统，主要用来作为任务队列对海量消息数据进行实时的处理，在多个程序线程或者主机之间传递和分发工作任务。同时也支持计划任务等需求。一、环境配置Celery 框架自身并不对传入的消息进行存储，因此在使用前需要先安装第三方的 Message Broker。如 RabbitMQ 和 Redis 等。安装 RabbitMQ对于 Linux 系统，执行以下命
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2023-11-21 21:05:41
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# SparkSQL 执行参数设置指南
作为一名新入行的开发者，了解如何在 SparkSQL 中设置执行参数是非常重要的。本文将分步骤指导你完成这一过程，确保你能掌握必要的代码和配置技巧。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看一下整个流程的步骤，方便你理解每一步的具体内容。
| 步骤 | 描述 |
|------|---------
原创
2024-08-20 07:21:35
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Hive设置方法： SET mapreduce.job.queuename=root.up; SET mapreduce.job.priority=HIGH; set tez.queue.name=cmbi; 设置引擎 set hive.execution.engine=mr; set hive.e
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2021-08-05 15:45:16
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Parallel类的并行任务需要结束后才能运行后面的代码，如果想不等结束后在开始动作，可以使用Task类更好地控制并行动作。 任务表示应完成的某个工作单元。这个工作单元可以在单独的线程中运行，也可以以同步方式启动一个任务，这需要等待主调线程。使用任务不仅可以获得一个抽象层，还可以对底层线程进行很多控制。 任务相对Parallel类提供了非常大的灵活性。例如，可以定义连续的工作——在一
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2023-06-08 09:07:55
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# SparkSQL任务入门指导
在大数据领域，Apache Spark作为一个强大的数据处理引擎，已被广泛应用于数据分析和处理任务。对于刚入行的小白而言，理解和实现SparkSQL任务会是一个重要的技能。这篇文章将引导你一步步实现一个SparkSQL任务，包括工作流程、每一步的具体操作和代码示例。
## 流程概述
首先，让我们查看实现SparkSQL任务的基本步骤：
| 步骤 | 描
# Python 中的任务队列设置
任务队列是现代应用程序中非常重要的一部分，特别是在需要同时处理大量请求的情况下。Python 提供了多种库，例如 `queue`、`celery` 和 `RQ`，可以高效地管理任务队列。本文将深入探讨如何在 Python 中设置任务队列，并提供代码示例和可视化图表。
## 什么是任务队列？
任务队列是一种异步处理机制，它允许将任务从主程序中分离出来，在后台
Demo代码下载地址简单的单线程队列 -- 工作的时候遇到劣质打印机。给打印机发消息，打印机就会打印，如果在打印机还在打印的时候，就再发消息打印，就会出现消息丢失。所以需要给上一个任务一些处理的间隔时间.单线程的消息队列示例package demo1;
import java.util.LinkedList;
public class Main {
/**
* @param args
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2024-06-25 19:05:30
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# Hive任务切换执行队列
Hive 是一个数据仓库软件，可以用于在 Hadoop 上进行数据分析和查询。虽然 Hive 主要通过 SQL 风格的查询语言 HiveQL 来操作数据，但在复杂的数据处理任务中，合理地管理和切换执行队列也是非常重要的。本文将介绍如何在 Hive 中切换执行队列，并附带相应的代码示例。
## 1. Hive 任务及执行队列
在 Hive 中，执行队列是指在 Hi
之前消息机制的原理都已经分析过了，不过对java层的消息队列的排序和异步没有详细讲过。一、消息队列排序一般的像我们普通调用Handler发送消息，最后都会调用MessageQueue的enqueueMessage。public boolean sendMessageAtTime(Message msg, long uptimeMillis) {
MessageQueue queue
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2023-08-31 13:20:34
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# Java 执行任务队列
任务队列是一种常见的处理异步任务的机制，它可以帮助我们有效地管理和执行任务。在 Java 中，我们可以使用多种方式来实现任务队列，如线程池、定时任务等。本文将介绍如何使用 Java 来执行任务队列，并提供一些代码示例。
## 什么是任务队列？
任务队列是一种将任务进行排队管理的机制。在多线程环境下，任务队列可以帮助我们将异步任务按照一定的顺序进行执行，避免任务之间
原创
2023-11-04 13:13:10
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# Android 任务队列顺序执行的实现
在Android开发中，有时我们需要将多个任务按顺序执行，无论是网络请求、数据库操作还是某些计算。为了实现这一点，我们可以使用任务队列。本文将教你如何在Android中实现任务的顺序执行。
## 整体流程
我们将遵循以下步骤来实现任务队列顺序执行：
| 步骤 | 描述
Java中的阻塞队列阻塞队列（BlockingQueue）是一个支持两个附加操作的队列。这两个附加的操作支持阻塞的插入和移除方法。 1）支持阻塞的插入方法：意思是当队列满时，队列会阻塞插入元素的线程，直到队列不满。 2）支持阻塞的移除方法：意思是在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。Fork/Join框架Fork就是把一个大任务切分为若干子任务并行的执行，Join就是合并这些子任务的执行
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2024-04-07 14:47:33
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