首先，什么是内存对齐？如果你不了解内存对齐，你应该会认为数据在内存上是一个接一个连续存储的，然而实际情况并非如此，数据是按照一定的规则在内存中摆放的，这个规则就是内存对齐的规则。为什么要内存对齐呢，这是因为各个硬件平台对存储空间的处理上有很大不同，一些平台对某些特定类型的数据只能从某些特定地址开始存取，这通常是因为要考虑存取数据的效率才如此设计的。比如有些平台每次读取都是从偶地址开始，如果一个in
# 如何实现 Spark 对账
在数据处理与分析的工作中，数据对账是一项非常重要的任务。对于金融、零售等行业，确保数据的一致性和准确性直接关系到业务的正常运行。本文将带你一步一步地通过 Apache Spark 实现数据对账的过程。
## 对账流程概览
首先，我们先来了解对账的整体流程。以下是数据对账的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2024-08-21 08:05:58
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match case的模式匹配
scala> def bigData(data: String){
| data match {
| case "Spark" => println("Spark")
| case "Hadoop" => println("Hadoop")
| case _ => println("Other")
Spark代码流程创建SparkConf对象可以设置Application name。 可以设置运行模式及资源需求。 val conf = new SparkConf() conf.setAppName(“wordcount”) conf.setMaster(“local”) conf.set(key, value)创建SparkContext对象val sc = new SparkContext
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2023-09-04 22:53:06
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如何安装Spark安装和使用Spark有几种不同方式。你可以在自己的电脑上将Spark作为一个独立的框架安装或者从诸如Cloudera，HortonWorks或MapR之类的供应商处获取一个Spark虚拟机镜像直接使用。或者你也可以使用在云端环境（如Databricks Cloud）安装并配置好的Spark。在本文中，我们将把Spark作为一个独立的框架安装并在本地启动它。最近Spark刚刚发布了
上篇文章聊到了对账系统业务逻辑以及千万数据集对账系统存在的难点，这篇文章就来聊下千万级数据集下对账系统实现方案。首先我们先来看下对账整体时序图，先有个印象：下面整篇文章将会围绕上面时序图开始讲解，由于文章篇幅过长，所以文章将会拆分成上下两部分。数据平台上次文章中提到，千万级数据需要使用 Hive，Spark等相关大数据技术，这就离不开大数据平台的技术支
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2024-01-04 19:40:24
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# 如何实现“flink和spark处理对账”
## 引言
欢迎来到这篇文章！在这里，我将指导你如何使用flink和spark来处理对账。作为一名经验丰富的开发者，我会为你提供详细的步骤和代码示例，帮助你顺利完成这个任务。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(收集数据) --> B(数据清洗)
B --> C(数据对比)
C --> D(生
原创
2024-05-31 04:26:24
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1.对账系统产生的背景与意义对账在传统的会计核算中就是保证账簿记录正确可靠，对账簿中的有关数据进行检查和核对的工作。在银行或第三方支付中，对账其实是对一定周期内的交易进行双方确认的过程，一般都是在第二天银行或者第三方支付公司对前一日交易进行清分，生成对账单供平台商户下载，并将应结算款结算给平台商户。对账分为信息流对账和资金流对账，信息流对账一般在自己内部系统的对账，比如支付系统和支付数据和业务系统
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2023-05-29 17:00:15
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上周有同学加我咨询对账的问题，这里只是说说我的理解。由于每个公司的结算流程、系统组成和边界都不尽相同，重在领会精神。 1、什么是对账对账是交易双方对一定周期内的交易明细进行确认，生成对账单（结算单）供商家下载，并将应结商家款支付给商家。对账的作用：1、结算系统通过下游对账单与自身系统结算单进行比对，确认自身系统是否存在异常；2、结算单作为与商家结算的依据，确认自身系统与商家系统数据是否存
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2023-10-06 23:00:36
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由于Spark 的计算本质是基于内存的，所以Spark的性能城西的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈：CPU、网络带宽、或者是内存。如果内存能够容得下所有的数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现频惊。但是如果内存比较紧张，不足以放下所有的数据（比如在针对10亿以上的数据量进行计算时），还是需要对内存的使用进行性能优化的，比如说使用一些手段来减少内存的消耗。 Spark性能优化，其实主要就
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2023-09-01 21:27:46
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本文旨在解析 spark on Yarn 的内存管理，使得 spark 调优思路更加清晰 内存相关参数spark 是基于内存的计算，spark 调优大部分是针对内存的，了解 spark 内存参数有也助于我们理解 spark 内存管理spark.driver.memory：默认 512Mspark.executor.memory：默认 512Mspark.yarn.am.memory：默认
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2023-06-19 07:05:44
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硬件配置 Spark开发者们常常被问到的一个问题就是：如何为Spark配置硬件。我们通常会给出以下的建议，但具体的硬件配置还依赖于实际的使用情况。 存储系统 因为绝大多数Spark作业都很可能是从外部存储系统加载输入数据（如：HDFS或者HBase），所以最好把Spark部署在离这些存储比较近的地方。建议如下：只要有可能，就尽量在HDFS相同的节点上部署Spark。最简单的方式就是，
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2023-11-02 21:33:42
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执行Spark任务，资源分配是很重要的一方面。如果配置不准确，Spark任务将耗费整个集群的机缘导致其他应用程序得不到资源。怎么去配置Spark任务的executors，cores，memory，有如下几个因素需要考虑：数据量任务完成时间点静态或者动态的资源分配上下游应用Spark应用当中术语的基本定义：Partitions : 分区是大型分布式数据集的一小部分。 Spark使用分区来管理数据，这
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2023-09-22 15:23:21
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前言与数据频繁落盘的Mapreduce引擎不同，Spark是基于内存的分布式计算引擎，其内置强大的内存管理机制，保证数据优先内存处理，并支持数据磁盘存储。本文将重点探讨Spark的内存管理是如何实现的，内容如下:Spark内存概述Spark 内存管理机制Spark on Yarn模式的内存分配1 Spark内存概述 首先简单的介绍一下Spark运行的基本流程。用户
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2023-09-14 21:27:00
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通常我们做过支付交易等软件开发时，通常为了防止财务上面的差错，会对账来发现是否存在账务问题，通常是把我们平台的数据与第三方（如支付宝的交易流水）进行对比找出差异的地方。 对账的演化： 阶段一： 人工对账，效率慢，可能还容易出错 阶段二： 软件系统对账，遍历自己平台的数据和第三方平台的数据进行对比，效 ...
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2021-09-25 20:55:00
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2评论
本文由作者 陈天宇宙 发布于社区，业务图较多，建议PC端阅读
01
对账介绍想必大家对“对账”这个词都不陌生，单从字面意思就能略知一二；其实就是字面意思；“对”就是核对，“账”就是账目；“对账”就是核对账目；
账目核算是财务工作的必要部分，随着线上交易体量越来越大或者说对财务自动化线上化的效率提升需求越来越高；为了提升核对效率以及准确性，势必要将核对业务系统化线上化自动化；
那么如何构建设计一
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2023-11-30 11:42:00
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常用参数配置--num-executors N--executor-cores N ：这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。因为每个CPU core同一时间只能执行一个task线程。--driver-memory Ng --executor-memory Ng ：每个Executor进程的内存设置
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2023-08-21 11:24:08
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总结一下spark的调优方案--性能调优：一、调节并行度1、性能上的调优主要注重一下几点： Excutor的数量 每个Excutor所分配的CPU的数量 每个Excutor所能分配的内存量 Driver端分配的内存数量 2、如何分配资源 在生产环境中，提交spark作业的时候，使用的是spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数。 ./bin/sp
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2023-08-08 06:33:54
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其中有段话 2),在gc的统计信息中，如果老年代接近满了，
减少用于缓存的内存(通过减小spark.memory.Fraction)。
缓存较少的对象比降低运行速度对我们来说更有好处。
另外，可以考虑减少年轻代。可以通过减小-Xmn参数设置的值，假如使用的话。
假如没有设置可以修改JVM的NewRation参数。
大多数JVMs默认值是2，意思是老年代占用了三分之二的总内存。
这
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2023-09-06 14:47:05
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Spark
作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解
Spark
内存管理的基本原理，有助于更好地开发
Spark
应用程序和进行性能调优。
如果提交的时候内存分配过大则占用资源，内存分配过小就容易出现内存溢出和fullGC的问题，报如下异常：
java heap out of memory FetchF
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2023-08-25 17:24:58
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