1 故障排除一：控制reduce端缓冲大小以避免OOM在Shuffle过程，reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取，而是map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据，然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作。reduce端task能够拉取多少数据，由reduce拉取数据的缓冲区buffer来决定，因为拉取过来的数据都是先放在buffer
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2024-10-26 19:29:44
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# Spark 为什么快
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，因其快速性和易用性而广受欢迎。Spark 打破了传统的批处理框架的限制，以其计算速度和灵活性在数据处理领域占据了一席之地。那么，Spark 是如何实现快速数据处理的呢？本文将从多个方面进行探讨。
## 1. 内存计算
Spark 的最大优势之一是其使用内存计算。与 Hadoop MapReduce 需要将数据写入
简介Spark是一个针对于大规模数据处理的统一分析引擎。其处理速度比MapReduce快很多。其特征有：1、速度快spark比mapreduce在内存中快100x,比mapreduce在磁盘中快10x
spark比mapreduce快的主要2个原因：
1）spark的job中间结果数据可以保存在内存中，mapreduce的job中间结果数据只能够保存在磁盘。后面又有其他的job需要依赖于前面j
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2024-07-05 10:31:17
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作者：张科网上答案都是千篇一律：数据都在内存所以快，是有误区的。聊spark必须聊rdd, rdd 全英文 Resilient Distributed Datasets，搞懂这三个单词就完事了其实。Resilient：能复原的，弹回的，有弹性的。谈谈spark的内存机制，spark的内存整体分外堆内内存和对外内存，而在内存的使用上又分为数据内存和运行内存，就是数据存储和程序运...
原创
2021-06-15 17:01:20
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1、spark是基于内存进行数据处理的，MapReduce是基于磁盘进行数据处理的 MapReduce的设计：中间结果保存在文件中，提高了可靠性，减少了内存占用。但是牺牲了性能。 Spark的设计：基于内存，迭代计算的中间结果不落盘直接在内存中传递。只有shuffle时或中间结果内存存不下才落盘。而MR的中间结果肯定会落盘。比如运行pageRank或者机器学习的算法，有可能要迭代几百次。2、sp
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2023-10-20 14:35:51
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spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区：1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），而不是shuffle次数，因为shuffle是根据数据重组的次数而定，所以shuffle次数不能减少所以总结spark比mapreduce快的原
原创
2024-02-20 16:02:42
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# Spark的DAG为什么快
## 1. 什么是DAG
在Apache Spark中，DAG（有向无环图）是一个用来表示计算过程的数据结构。每个节点代表一个计算任务，而边代表数据依赖关系。DAG帮助Spark在处理数据时优化执行计划，从而提高性能。
## 2. DAG执行流程
以下是Spark DAG执行的基本步骤：
| 步骤 | 说明
作者：京东零售 吴化斌spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区： 1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的 2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），而不是shuffle次数，因为shuffle是根据数据重组的次数而定，所以shuffle次数不能减少所以总
1、n位数全排列 大字符串相加 SQL HTTPS 根据简历来问2、MapReduce和Spark的主要区别在于，MapReduce使用持久存储，而Spark使用弹性分布式数据集(RDDS)。Spark之所以如此快速，原因在于它在内存中处理一切数据。没错，它还可以使用磁盘来处理未全部装入到内存中的数据。Spark已证明在数据多达PB的情况下也轻松自如。它被用于在数量只有十分之一的机器上，对100T
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2024-07-15 12:45:47
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spark为什么比mapreduce快？首先澄清几个误区：1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），而不是shuffle次数，因为shuffle是根据数据重组的次数而定，所以shuffle次数不能减少所以总结spark比mapreduce快的原
原创
2024-09-06 09:51:34
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文章目录ClickHouse从入门到精通ClickHouse 入门篇ClickHouse入门1. ClickHouse 的特点列式存储DBMS的功能多样化引擎高吞吐写入能力数据分区与线程级并行2. 性能对比ClickHouse安装1. 准备工作2. 单机安装3. 使用 tgz 安装4. docker 安装数据类型1. 整型2. 浮点型3. 布尔型4. Decimal型5. 字符型6. 枚举类型7
1. Spark rdd生成过程· Spark的任务调度分为四步1RDD objectsRDD的准备阶段，组织RDD及RDD的依赖关系生成大概的RDD的DAG图，DAG图是有向环图。2DAG scheduler细分RDD中partition的依赖关系确定那些是宽依赖那些是窄依赖，生成更详细的DAG图，将DAG图封装成 TaskSet任务集合当触发计算时(执行action型算子
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2024-01-18 14:44:46
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Spark 为什么快聊spark必须聊rdd, rdd 全英文 Resilient Distributed Datasets，搞懂这三个单词就完事了其实。Resilient能复原的，弹回的，有弹性的。谈谈spark的内存机制，spark的内存整体分外堆内内存和对外内存，而在内存的使用上又分为数据内存和运行内存，就是数据存储和程序运行。
堆内内存的管理并不完全依托与jvm，jvm对于所有的对象都要序
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2023-08-24 22:49:02
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问题1描述：Spark计算比MapReduce快的根本原因在于DAG计算模型。一般而言，DAG相比Hadoop的MapReduce在大多数情况下可以减少shuffle次数（怎么体现？）解答：Spark的DAGScheduler相当于一个改进版的MapReduce，如果计算不涉及与其他节点进行数据交换，Spark可以在内存中一次性完成这些操作，也就是中间结果无须落盘，减少了磁盘IO的操作。但是，如果
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2023-11-10 17:31:23
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1）基于内存 spark是基于内存进行数据处理的，MapReduce是基于磁盘进行数据处理的。 MapReduce的设计：中间结果保存在文件中，提高了可靠性，减少了内存占用。但是牺牲了性能。 Spark的设计：数据在内存中进行交换，要快一些，但是内存这个东西，可靠性不如磁盘。所以性能方面比MapReduce要好。 DAG计算模型在迭代计算上还是比MapReduce的效率更高。2）DAG有向无环图
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2023-08-05 00:49:26
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背景Spark的特点1.减少磁盘IO随着实时业务的流行，Hadoop作为离线的高吞吐、低响应框架已不能满足这一需求。Hadoop MapReduce 的map端的中间结果会落地落地到磁盘，reduce端又需要从磁盘上读取中间结果，势必造成磁盘IO瓶颈。Spark在这一个环境则不一样，map端计算的中间结果存储到内存，reduce端在拉取中间结果的时候避免了大量的磁盘IO。Hadoop YARN 中
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2023-12-27 17:22:56
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一、presto1、简介presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，数据量支持GB到PB字节，只要处理秒级查询的场景。它和mysql和oracle是不同的，不能处理带有事务的数据。基于内存计算，减少了IO，计算更快，支持跨数据源的连接，比如和mysql；它的聚合运算时边读数据边计算，边清理内存，这种处理方式对内存占用不高；但是表连接会产生大量临时数据，处理速度较慢。2、安装0）官网地址https
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2024-05-06 19:53:37
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Spark写在前面知识点整理什么是Spark？spark和hadoop作业的区别Spark相对于MR解决了什么问题RDD（弹行分布式数据集）：spark参数调优spark开发调优spark常用组件 写在前面最近抽时间在看hadoop权威指南以及spark快速大数据分析两本书，整理了一些知识点。需要的请点赞收藏。知识点整理什么是Spark？spark是一个用来实现快速而且通用的集群计算平台。在速度
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2024-06-06 14:28:07
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存储计算分离是整个行业的发展趋势，这种架构的存储和计算可以各自独立发展，它帮助云提供商降低成本。Presto 原生就支持这样的架构，数据可以从 Presto 服务器之外的远程存储节点传输过来。然而，存储计算分解也为查询延迟带来了新的挑战，因为当网络饱和时，通过网络扫描大量数据将受到 IO 限制。此外，元数据的读取路径也将通过网络来检索数据的位置；元数据 RPC 的几次往返很容易将延迟提高到一秒以上
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2024-04-08 11:03:05
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InnoDB、MylSAM两者引擎所用的索引的数据结构都是B+树，不过区别在于：MylSAM中的B+树的数据结构存储的内容是实际数据的地址值，它的索引和实际数据是分开的，只不过使用索引指向实际数据，这种索引的模式被成为非聚集索引。InnoDB中B+树的数据结构存储的都是实际的数据，这种索引称为聚集索引。1）数据块，INNODB要缓存，MYISAM只缓存索引块， 这中间还有换进换出的减少；2）inn
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2024-04-01 05:58:14
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