1. 获取SparkSessionspark = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate() 2. 获取SparkContext 1. 获取sparkSession： se = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrC
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2024-06-20 05:27:49
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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。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。参数调优建议：每个Spa
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2024-06-19 13:33:52
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--mastermaster的地址，提交任务到哪里执行，如：spark://host:port,yarn,local--deploy-mode client | cluster在本地启动driver或在cluster上启动，默认是client--class应用程序的主类，仅针对Java或Scala应用--jars用逗号分隔的本地jar包，设置后，这些jar将包含在driver和executor的c
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2023-06-11 14:57:54
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# 使用 Python 和 Spark 进行 DataFrame 筛选的完整指南
在数据分析中，使用 Apache Spark 进行数据处理和分析是非常常见的习惯。Spark 提供了极为强大的数据处理能力，尤其是其 DataFrame API。对于初学者来说，了解如何使用 DataFrame、以及如何进行筛选操作是十分重要的。本文将详细介绍如何使用 Python 和 Spark 来进行 Data
原创
2024-08-16 08:02:59
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文章目录例子提交python脚本spark2-submit 提交 python(pyspark)项目localyarnspark-submit 详细参数说明`--master``--deploy-mode``--class``--name``--jars``--packages``--exclude-packages``--repositories``--py-files``--files``-
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2023-10-18 07:27:48
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前言Hive on Spark是指使用Spark替代传统MapReduce作为Hive的执行引擎，在HIVE-7292提出。Hive on Spark的效率比on MR要高不少，但是也需要合理调整参数才能最大化性能，本文简单列举一些调优项。为了符合实际情况，Spark也采用on YARN部署方式来说明。 Executor参数spark.executor.cores该参数表示每个
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2023-08-05 00:45:15
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Spark参数配置大全 Spark提供了三个位置来配置系统Spark属性控制大多数应用程序参数，可以使用SparkConf对象或Java系统属性来设置。 通过conf/spark-env.sh每个节点上的脚本，环境变量可用于设置每台计算机的设置，例如IP地址。 可以通过配置日志log4j.properties。Spark属性Spark属性控制大多数应用程序设置，并分别为每个应用程序配置。
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2024-01-07 11:06:57
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SPARK配置参数的两个地方：1. $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh 脚本上配置。 配置格式如下：export SPARK_DAEMON_MEMORY=1024m2. 编程的方式（程序中在创建SparkContext之前，使用System.setProperty（“xx”，“xxx”）语句设置相应系统属性值)，即在spark-shell下配置如：scala&g
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2023-11-05 11:03:37
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# 深入理解Spark参数配置
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎。它通过分布式计算使得数据处理既快速又高效。而在使用Spark时，合理的参数配置对于性能优化至关重要。本文将带你深入了解Spark中的一些重要参数配置，并通过代码示例帮助你掌握如何在实际应用中使用这些参数。
## Spark参数的基本概念
Spark的参数可以分为几类，包括：
1. **部署配置参数**
num-executors参数说明：参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，
启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。参数调优建议：每个Spa
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2023-11-12 14:43:05
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一、RDD概述RDD (Resilient Distributed Dataset)：弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象1.1 RDD的属性一组分区（partition），即数据集的基本组成单位；一个计算每个分区的函数；RDD之间的依赖关系；一个Partitioner，即RDD的分片函数；一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）1.2
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2023-11-03 10:38:10
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1.Spark 属性Spark应用程序的运行是通过外部参数来控制的，参数的设置正确与否，好与坏会直接影响应用程序的性能，也就影响我们整个集群的性能。参数控制有以下方式：（1）直接设置在SparkConf，通过参数的形式传递给SparkContext，达到控制目的。（通过set()方法传入key-value对）比如：val conf = new SparkConf()
.setMaste
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2023-06-11 14:56:19
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之前一直在使用spark，对于spark的参数设置了解过部分。最近当被同事问起时，感觉自己又有点模糊。 好记性不如烂笔头。spark-submit的参数设置spark的运行模式有多种，这边就yarn提交的任务进行说明： 正常用到的参数如下：/bin/spark-submit –master yarn-cluster –num-executors 100 –executor-memory
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2023-08-05 16:57:01
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目录1.Spark概述Spark应用场景：Spark的特点：Spark VS MapReduce：2.Spark原理与架构Spark CoreSpark核心概念RDD：RDD的依赖关系RDD的Stage划分Spark重要角色Spark on Yarn-client的运行流程Spark on Yarn-cluster的运行流程 Yarn-client与Yarn-cl
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2024-03-14 07:42:04
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首先摆出常用的参数设定bin/spark-submit \
--class com.xyz.bigdata.calendar.PeriodCalculator \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--queue default_queue \
--num-executors 50 \
--executor-cores 2 \
--executor-m
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2023-07-09 23:39:21
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Sprak参数有两种设置方式，一种是在代码中直接设置，一种是在提交任务时设置。代码中的优先级高于提交任务。1、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。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置
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2023-06-11 14:57:11
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yarn cluster模式例行任务一般会采用这种方式运行指定固定的executor数作业常用的参数都在其中指定了，后面的运行脚本会省略spark-submit \
--master yarn-cluster \
--deploy-mode cluster \ #集群运行模式
--name wordcount_${date} \
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2023-07-02 22:53:40
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spark-submit命令利用可重用的模块形式编写脚本，并且以编程方式提交作业到Spark。spark-submit命令 spark-submit命令提供一个统一的API把应用程序部署到各种Spark支持的集群管理器上，从而免除了单独配置每个应用程序。命令行参数 下面逐个介绍这些参数：--master：用于设置主结点URL的参数。 local：用于执行本地机器的代码。Spark运行一个单一的线程
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2023-10-18 07:28:02
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2020年6月4日，首届 Apache Spark AI 智能诊断大赛在天池官网上线。Spark “数字人体” AI挑战赛——脊柱疾病智能诊断大赛，聚焦医疗领域应用，召集全球开发者利用人工智能技术探索高效准确的脊柱退化性疾病自动诊断。现已面向全社会开放，为所有大数据技术爱好者以及相关的科研企业提供挑战平台，个人参赛或高等院校、科研单位、互联网企业等人员均可报名参赛。本次大赛将由阿里云计算有限公司、
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2023-10-23 20:20:38
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导读这一小节主要目的是为了了解 Spark Streaming 一些特别特殊和重要的操作, 一些基本操作基本类似 RDD
1.updateStateByKey1.1 需求: 统计整个流中, 所有出现的单词数量, 而不是一个批中的数量使用中间状态实现统计功能统计总数入门案例中, 只能统计某个时间段内的单词数量, 因为 reduceByKey 只能作用
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2024-04-16 11:54:08
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