# 如何实现Spark Executor分配不均
## 1. 了解整个流程
在Spark中，Executor是负责执行任务的工作节点。当Executor分配不均匀时，会导致部分节点负载过重，影响整体性能。下面是解决这个问题的具体步骤：
```mermaid
journey
title 整个流程
section 理解问题
开发者：明确Executor分配不均的问
原创
2024-04-02 06:10:25
292阅读
文章目录原理 原理 Executor：def launchTask(context: ExecutorBackend, taskDescription: TaskDescription): Unit = {
//实例化一个TaskRunner对象来执行Task
val tr = new TaskRunner(context, taskDescription)
//将Tas
转载
2024-09-10 12:38:09
40阅读
目录前言异步事件队列AsyncEventQueueeventQueue、eventCount属性droppedEventsCounter、lastReportTimestamp、logDroppedEvent属性started、stopped属性dispatchThread属性dispatch()方法post()方法异步事件总线LiveListenerBusqueues属性queuedEvents
一、核心概念释义Application基于Spark的用户程序，由集群上的Driver和Executor组成。简单的说，一个Application应用程序可以有多个job多个Stage Driver该进程运行应用程序的main()函数并创建SparkContext，用户编写的应用程序，就是我们打包提交的spark jarJob一种由多个操作组成的并行计算任务，这些任务对应一些Spark操
转载
2023-12-01 11:35:25
42阅读
# Spark任务的分配机制
在Spark中，任务（task）是指在集群中并行执行的最小单位。Spark的任务分配机制是根据数据的分区和可用的资源来决定任务分配的。任务分配机制的优化可以提高Spark应用程序的性能和效率。
## 问题描述
假设我们有一个大型的文本文件，其中包含了几百万行的文本数据。我们需要对这些文本数据进行处理，统计其中每个单词出现的次数，并输出结果。
## 解决方案
原创
2023-08-01 15:39:26
270阅读
在大数据处理的世界中，Apache Spark作为一款快速、通用的大数据处理框架，被广泛应用于各种数据分析任务。许多用户在使用Spark时，常常对“如何自定义分配task”这一问题感到困惑。本文将为您详细解析这一问题，包括出现的错误现象、根因分析、解决方案等。
## 问题背景
在应用Spark进行大规模数据处理时，任务的分配策略会显著影响到计算效率。用户通常希望能够根据自行定义的规则对task
什么是Spark的Task倾斜？假设当我们提交资源的到yarn上的时候executor个数为6个每个executor的cores为4个task的个数为6个理想的情况是：每一个executor做一个task，那么6个executor都在工作，6个task同时执行，只要服务器配置一致，6个task的数据量一致的话，那么数据是很快就可以执行完毕的我自己实际测试的情况如下： 从图上可以看到，我有6个exe
HashMap和Hashtable的联系和区别 实现原理相同，功能相同，底层都是哈希表结构，查询速度快，在很多情况下可以互用，早期的版本一般都是安全的。HashMap和Hashtable都实现了Map接口，但决定用哪一个之前先要弄清楚它们之间的分别。主要的区别有：线程安全性，同步(synchronization)，以及速度。 HashMap几乎可以等价于Hashtable，除了HashMap是
背景原弹性伸缩ESS服务限定，由伸缩组弹出的ECS机器的生命周期完全由伸缩组管理，而伸缩组会时刻对机器做健康检查，如果检测到伸缩组下的机器为不健康状态，便会释放该机器。所以弹性伸缩ESS新支持了standby状态，处于此状态的机器不会进行健康检查以及释放操作，而且如果对应伸缩组配置了负载均衡SLB，则该standby实例的slb权重会置零。此时，该实例的生命周期交由用户管理，而非弹性伸缩ESS。功
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
转载
2023-08-11 14:18:10
187阅读
近es集群磁盘空间告警，日志又没地方可以迁移，然后申请了新的服务器，一次性加入8台新的服务器
新增了32个新的数据节点，至此，我们的主集群已经到达85个数据节点的规模，整个集群数据已达到PB级别，终于可以跟别人炫耀我是做大数据的了。O(∩_∩)O哈哈~
但是随着集群节点的不断壮大，问题也随之而来，刚开始加入新节点后，发现所有数据分片都会在新节点上，但是过几天后，发现只有少部分在新节点上。
然后
原创
2021-09-04 13:48:27
1347阅读
一、nginx负载均衡集群介绍：1.反向代理与负载均衡概念简介严格地说, nginx仅仅是作为 Nginx Proxy反向代理使用的,因为这个反向代理功能表现的效果是负载均衡集群的效果,所以本文称之为nginx负载均衡。那么,反向代理和负载均衡有什么区别呢?普通负载均衡软件,例如大名鼎鼎的LVS,其实现的功能只是对请求数据包的转发(也可能会改写数据包)、传递,其中DR模式明显的特征是从负载均衡下面
出现如下图磁盘水平线报警问题会导致副本unassigned 定位问题：有两个 data node磁盘容量为90% 以上。 解决问题：将磁盘容量将低到80% 以下后，自动平衡完成。 开启重分配命令： 可以在kibana调整es磁盘水平线，即磁盘空间占用情况和分片的情况。
转载
2019-04-04 14:35:00
502阅读
2评论
知乎上很多概率论上的错误答案，都是假定了整数上存在均匀概率分布。事实上这意味着一个定义在整数上的，平移不变的概率分布，即
.并且作为概率分布，要求可列可加性，即最多可列个互斥集合的并的概率等于各自概率之和。
这个概率分布显然不存在，因为假如一个整点的概率为p，则每个整点的概率都是p。如果p大于0，足够多整点的概率大于1. 如果p等于0，则
作为所有整点的并，
一、ES集群规划与调优
### --- ES集群规划：我们需要多大规模的集群
~~~ # 需要从以下两个方面考虑：
~~~ 当前的数据量有多大？数据增长情况如何？
~~~ 你的机器配置如何？cpu、多大内存、多大硬盘容量？
~~~ # 推算的依据：
~~~ Elasticsearch JVM heap 最大可以设置32G 。
~~~
目录 数据不均衡问题可以使用的方法：1. 使用正确指标评估权值2. 采样 3.数据合成4.算法层面分类器算法上的改进 代价敏感学习算法(Cost-Sensitive Learning) 例子：改进分类器的代价函数：C-SVC算法的SVM数据不均衡问
转载
2024-03-29 19:22:49
29阅读
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
转载
2023-08-11 10:30:10
1108阅读
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
转载
2023-09-04 07:17:14
110阅读
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
转载
2023-09-17 13:39:36
724阅读
# Yarn 集群任务分布不均匀的实现指南
## 引言
在现代大数据处理和分布式计算中，Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop生态系统的一部分，提供了一个强大的资源管理功能。然而，有时在Yarn集群上执行任务时，会遇到任务分布不均的问题，这可能会导致资源浪费和效率降低。本文将指导你如何识别和解决Yarn集群任务分布不均的问题。
## 整体流
