# Kyuubi Spark Driver内存配置指南
在大数据处理的领域，Spark是一个无可替代的工具，而Kyuubi是一个可扩展的Spark SQL服务，为我们提供了一个更方便的查询接口。然而，对于新手开发者而言，如何配置Kyuubi中的Spark Driver内存是一个比较棘手的问题。本文将为你详细介绍Kyuubi Spark Driver内存配置的流程，确保你能够轻松解决这个问题。
原创
2024-10-05 06:32:46
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内存相对于电脑来说是一个相当重要的部件，内存可以说是相当于CPU的“工作室”，因为PC所有运行的程序都是在内存中运行，它决定了多少、多大的程序能即时运行，如若执行程序过大或者过多就会导致内存不足，从而引起电脑卡顿，那这时候我们应该怎么办呢？ 内存相对于电脑相当重要 电脑内存对电脑性能发挥有着极其重要的作用，所以当计算机内存不足时会严重影响我们的使用体验，这个时候我们需要先来认识下什么是内
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2024-07-18 21:46:41
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Spark资源调优，主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。num-executors参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行调优建议：每个Spark作业的运行一般设置40-80个左右的Executor进程比较合适。设置太少，无法充分利用集群资源，作业很慢；设置太多，其他作业可
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2023-09-27 10:40:17
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spark 两种内存管理模式原理、源码以及conf参数调节写在前面： 两种内存管理模式都将内存分为storge内存区域和execution内存区域，storge内存区域主要负责持久化RDD数据、和broadcast数据（广播数据），execution内存区域主要负责缓存在shuffle过程中中间数据。一、静态内存管理静态内存管理是saprk1.6版本之前所用的内存管理模式，spark以后的版本因为
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2023-12-04 20:13:53
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# SPARK_KYUUBI科普文章
## 什么是SPARK_KYUUBI？
SPARK_KYUUBI是一个基于Apache Spark和Apache Kyuubi的大数据查询引擎，它提供了高性能、低延迟的数据查询能力。SPARK_KYUUBI旨在提供一个可靠的、易于使用的数据查询引擎，使用户能够快速地进行复杂的数据分析和查询操作。
## SPARK_KYUUBI的特点
1. **基于Ap
原创
2024-05-22 07:06:20
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Kyuubi 是对spark thrift server的加强版，它弥补了spark thrift server缺少的多租户，授权，负载均衡，高可用特性。统一接口Kyuubi使用的协议与HiveServer保持一致，因此它能够支持所有的JDBC/ODBC客户端，用户应用程序也可以根据上图的thrift API写。用户可以用多种类型的客户端连接kyuubi服务，每个连接都绑定了一个sparkSess
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2024-01-12 13:56:56
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Spark搭建日志 文章目录Spark搭建日志错误1：运行./start-all.sh时，遇到权限不够的情况错误2：spark运行./start-all.sh时出现Permission Denied错误错误3：在root用户下，每次新建终端都要source一下配置文件profile的解决办法各个端口的含义错误4：无法连接到master:7077（配置文件出错）错误5：初始化SparkContext
1.StarLink是什么StarLink是SpaceX计划推出的一项通过低地轨道卫星网，提供覆盖全球的高速互联网接入服务。在2020年之前在低中高三个轨道上部署接近12000颗卫星（最终42000个），还需要再建设100万个接入型地面站和6个卫星网关站，整个计划预计需要100亿美元的投资。每颗卫星的使用寿命大约为 5 到 7 年，退役后，推进器为卫星减速促使其脱轨，脱轨后的卫星会坠入大气层烧毁。
# Spark Kyuubi Kill Job 教程
## 简介
在本教程中，我将教你如何使用Spark Kyuubi来停止一个正在运行的任务（Job）。Spark Kyuubi是一个开源的Spark SQL JDBC Server，它提供了一个通过JDBC连接来执行Spark SQL查询的接口。
## 整体流程
下面是实现"spark kyuubi kill job"的整体流程，具体步骤如下
原创
2023-10-27 04:28:56
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# Kyuubi 配置 MySQL
## 简介
Kyuubi 是一个开源的 Apache Spark Thrift JDBC/ODBC 服务器，它提供了一种将 Spark 用于 BI 和数据仓库工作负载的方式。Kyuubi 可以与多种 SQL 查询引擎集成，其中包括 MySQL。本文将介绍如何配置 Kyuubi 以与 MySQL 数据库集成，并提供代码示例。
## 安装和配置 MySQL
原创
2023-10-19 03:55:32
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概述Presto 最初设计是对数据仓库中的数据运行交互式查询，但现在它已经发展成为一个位于开放数据湖分析之上的统一 SQL 引擎，用于交互式和批处理工作负载，数据湖上的流行工作负载包括：•报告和仪表盘：这包括为内部和外部开发人员提供自定义报告以获取业务洞察力，以及许多使用 Presto 进行交互式 A/B 测试分析的组织。这个用例的典型特征是要求低延迟。它在非常高的 QPS 下需要数十到数百毫秒，
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2024-08-03 12:00:46
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1.谈谈你对Spark SQL的理解Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件，前身是shark，但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等，制约了Spark各个组件之间的相互集成，因此Spark SQL应运而生大数据培训。Spark SQL在汲取了shark诸多优势如内存列存储、兼容hive等基础上，做了重新的构造，因此也摆脱了对hive的依赖，但
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2024-07-10 22:09:36
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sql分析器：Antlr (ANother Tool for Language Recognition) 是一个强大的跨语言语法解析器，可以用来读取、处理、执行或翻译结构化文本或二进制文件。它被广泛用来构建语言，工具和框架。Antlr可以从语法上来生成一个可以构建和遍历解析树的解析器。Apache Atlas版本号：2.0.0从官方网站下载Apache Atlas2.0.0版本源代码，用开发工具（
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2024-10-25 22:15:02
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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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资源参数调优了解完了Spark作业运行的基本原理之后，对资源相关的参数就容易理解了。所谓的Spark资源参数调优，其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考值。num-executors参数说明：该参数
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2024-10-27 08:52:21
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使用的Spark2以上版本所以只考虑UnifiedMemoryManager动态内存管理，如图：1. 内存划分 与 内存计算 与 调参方式1.1 三部分：Spark内存、用户内存、预留内存预留内存：300MB 固定Spark内存和用户内存比例由参数spark.memory.fraction(默认0.75) 控制计算公式： 假设：我们在submit提交参数设置 executor.memeory =
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2023-08-20 22:47:01
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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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存储系统
Spark任务需要从一些外部的存储系统加载数据（如：HDFS 或者 HBase），重要的是存储系统要接近Spark系统，我们有如下推荐：
（1）如果可能，运行Spark在相同的HDFS节点，最简单的方法是建立一个引发相同的节点上的集群独立模式（
http://spark.apache.org
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2023-10-26 08:29:45
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今天我们看到的是一个5G组网架构中，既熟悉又陌生的知识，什么是DU和CU？它们是干嘛的？（what）为什么DU和CU要分离？（why）DU和CU是物理分离还是逻辑分离（NOW）Let’s take a look~01 DU和CU到底是干嘛的？CU的全称是Centralized Unit，顾名思义就是集中单元；DU的全称是Distributed Unit，含义自然就是分布单元了。1、从硬
从MapReduce的兴起，就带来一种思路，就是希望通过大量廉价的机器来处理以前需要耗费昂贵资源的海量数据。这种方式事实上是一种架构的水平伸缩模式——真正的以量取胜。毕竟，以现在的硬件发展来看，CPU的核数、内存的容量以及海量存储硬盘，都慢慢变得低廉而高效。然而，对于商业应用的海量数据挖掘或分析来看，硬件成本依旧是开发商非常关注的。当然最好的结果是：既要马儿跑得快，还要马儿少吃草。\\ Spar
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2023-09-11 23:03:35
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