Spark 的性能分析和调优很有意思，今天再写一篇。主要话题是 shuffle，当然也牵涉一些其他代码上的小把戏。以前写过一篇文章，比较了几种不同场景的性能优化，包括 portal 的性能优化，web service 的性能优化，还有 Spark job 的性能优化。Spark 的性能优化有一些特殊的地方，比如实时性一般不在考虑范围之内，通常我们用Spark来处理的数据，都是要求异步得到结果的数据
# Spark切分数据：基本概念与代码示例
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，它能够高效地处理大量数据集，并提供多种功能来进行数据处理和分析。在数据分析过程中，数据切分（或称为数据划分）是一个至关重要的步骤。切分数据不仅可以提高计算性能，还可以帮助实现不同任务的并行处理。
## 数据切分的概念
数据切分是指将一个大的数据集划分成多个小的部分，通常称为“分区（partitio
Hive 作为大数据中数仓的重要框架，从速度贼慢的MR引擎，再到Tez，到如今的Spark，速度一直在提升。虽然一条Hive SQL会转换成Spark的几个job，以及会生成多少Stage，我们还不好判断，「但是Spark如何读取Hive表后会有多少个Task呢？」我们知道「Spark的Task数由partitions决定」，那么又如何决定呢？Hive在读取不可切片文件的时候只能由单个节点来读入所
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2023-11-09 11:52:13
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本节课的内容1. Job Stage的划分算法2. Task最佳计算位置算法 一、Stage划分算法 由于Spark的算子构建一般都是链式的，这就涉及了要如何进行这些链式计算，Spark的策
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2023-11-03 18:52:59
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Oracle分片与Oracle数据库复制技术集成在一起，可在分片级别实现高可用性和灾难恢复。以下主题描述了如何使用Oracle的复制技术来使分片数据库高度可用：关于分片和复制Oracle分片与Oracle复制和灾难恢复技术Oracle Data Guard和Oracle GoldenGate紧密集成。将Oracle Data Guard与分片数据库一起使用Oracle Data Guard复制可维
Spark DAG切分是一个重要的性能优化策略，尤其在大数据处理场景中，合理的切分可以显著提升任务的执行效率和资源利用率。在这篇博文中，我将详细介绍Spark DAG切分的背景、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南，带您深入理解这一技术。
### 背景定位
在大数据处理的日常实践中，Spark已成为一种主流框架。随着数据量的不断增加，任务的复杂度增加，DAG（有向无环图）切分优化就
由于工作中需要处理很大的数据文件，使用split命令将其切分成较小的文件后再进行处理是一个不错的选择。在默认情况下，split以1000行为单位进行切分，如果不足1000行的会另外输出到一个文件。 输出文件由前缀和后缀组成，默认前缀为"x"，默认后缀是从a开始带两个字符，如"aa"、"ab"等，当下一个生成的文件到达最后一个字符时，字符数量会加2，如：'yz', 'zaaa'...通过这种扩展方式
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2024-05-30 22:24:37
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# 项目方案: Spark任务切分方案
## 1. 简介
在分布式计算框架Spark中，任务切分是指将一个大规模的计算任务划分为多个小的子任务，以便并行执行。本文将介绍一种基于Spark的任务切分方案，并提供相应的代码示例。
## 2. 任务切分方案
Spark的任务切分方案可以通过以下几个步骤来实现：
### 步骤1: 数据准备
首先，我们需要将原始数据加载到Spark中，并进行相应的预处
原创
2023-12-15 05:16:47
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RDD是Spark上最重要的概念。可以将RDD理解为是包含很多对象的集合，这些对象实质上是存储在不同的分区上的。当在RDD上执行计算时，这些分区能够并行执行。通过修改分区，我们能够有效的提高spark job的性能。下面通过一个简单的例子来说明下。 举例：找素数 假如我们想找出200万以内的所有素数。简单的方法是，我们可以先找出所有的非素数。然后对全部数字，执行清除所有这些非素数。剩下的就是素
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2024-10-15 07:36:56
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# Spark SQL Stage 切分案例
## 引言
在 Spark SQL 中，Stage 是 Spark 作业执行的基本单元。在执行 Spark 作业时，Spark 将作业划分为一系列的 Stage，并根据依赖关系和数据分区进行调度和执行。本文将介绍 Spark SQL 中的 Stage 切分案例，并给出相关的代码示例。
## Stage 切分原理
Stage 是 Spark 作业
原创
2023-12-12 12:51:33
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摘要：通常在大厂实际项目中会使用Spark来处理大规模数据下的数据挖掘和分析相关工作。本篇从项目实战中总结常用的Spark特征处理实例，方便小伙伴们更好的使用Spark做数据挖掘相关的工作。目录01 特征处理的意义02 特征提取03 特征转换04 特征选择01 特征处理的意义在数据挖掘项目中，由于我们获取的原始数据中包含很多噪声，所以在真正提供给模型前需要特征处理处理工作，否则再好的
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2024-09-16 15:03:13
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RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行 计算的集合。而DataFrame和DataSet分别是Spark1.3版本和1.6版本开始支持的数据集类型。它们之间彼此依赖也可以互相转换，分别应用在不同的场景下。RDDRDD是Spark计算的基础
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2024-02-20 12:50:45
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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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python pandas 分割DataFrame中的字符串类型数据的方法 文章目录1.使用str.split()方法2.使用join()与split()方法结合3. 使用apply方法分割元组 1.使用str.split()方法可以使用pandas 内置的 str.split() 方法实现分割字符串类型的数据，并将分割结果写入DataFrame中，以表格形式呈现。语法：Series.str.sp
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2023-07-21 21:54:34
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Spark中的任务管理是很重要的内容，可以说想要理解Spark的计算流程，就必须对它的任务的切分有一定的了解。不然你就看不懂Spark UI,看不懂Spark UI就无法去做优化...因此本篇就从源码的角度说说其中的一部分，Stage的切分——DAG图的创建先说说概念在Spark中有几个维度的概念：
应用Application，你的代码就是一个应用Job，Job是以action为边界的。Stage
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2017-04-06 18:54:00
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目录前言RDD依赖Dependency抽象类及子类窄依赖宽依赖RDD分区器Partitioner抽象类与伴生对象HashPartitioner总结前言按照计划，本文来讲解RDD的依赖与分区器。这两者不仅与之后调度系统的细节（DAG、Shuffle等）息息相关，而且也是面试Spark系大数据研发工程师时经常被问到的基础问题（反正我是会问的），因此看官也可以将本文当做一篇面试知识点解析来看。RDD依赖
一.引言spark 处理 RDD 时提供了 foreachPartition 和 mapPartition 的方法对 partition 进行处理，一个 partition 内可能包含一个文件或者多个文件的内容，Partitioner 可以基于 pairRDD 的 key 实现自定义 partition 的内容。Partitioner 函数最基本的两个方法是 numPartitions
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2024-07-23 13:40:31
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背景在使用spark处理文件时，经常会遇到要处理的文件大小差别的很大的情况。如果不加以处理的话，特别大的文件就可能产出特别大的spark 分区，造成分区数据倾斜，严重影响处理效率。解决方案Spark RDDspark在读取文件构建RDD的时候（调用spark.SparkContext.TextFile(FILENAME, [minPartition]), spark.SparkContext.Se
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2023-06-08 17:03:15
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Spark DAG在学习Spark的过程中,会遇到SparkDag这个概念Dag是一个有向无环图的缩写,他的意思是把Spark中调用各种RDD的过程,转化成一种Dag的形式那么为什么要转化成DAG呢?其实不是为什么要转化成DAG,而是spark的那种调度机制十分的适合DAG,因为spark的rdd调用是lazy的,所以他需要先记录每个rdd之间的依赖关系,防止执行过程中出错了可以根据那个依赖关系取
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2024-04-10 11:32:49
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使用Excel我们不可避免的就会碰到数据拆分等操作，从一行数据中我们需要根据需求提取特定的字符，这就涉及到数据拆分的操作。 如上图所示，我们需要从每条地址中，单独的提取省份、市区、街道和小区名字。这里就需要用到数据拆分的方法来操作。下面我们就来学习一下Excel三种高效的数据拆分方法。利用函数公式、表格数据拆分技巧以及快捷键快速进行单元格数据拆分。方法一：Ctrl+E快速完成数据内容拆
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2024-07-04 15:22:23
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