场景执行一个spark任务后，发现控制台一直报错如下：21/04/21 10:32:29 ERROR cluster.YarnScheduler: Lost executor 3 on cdh-slave1.test.com: Container killed by YARN for exceeding memory limits. 5.5 GB of 5.5 GB physical memor
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2024-09-24 11:03:54
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本文分为2个部分：第一部分介绍了Spark的内存分配和管理模式，第二部分是第一部分的运用，介绍了Spark UI中显示的Storage Memory含义。内存管理原理在执行Spark任务时，集群会启动Driver和Executor两种JVM进程，两个进程有各自的使命，但是内存管理模式却是一样。以下进程的内存管理均以Executor进程为例。 进程的内存管理基于JVM，所以默认包括On-Heap和O
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2023-07-28 20:37:32
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## Spark YARN 内存设置命令
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，配置合适的内存设置非常重要。Apache Spark 提供了一个名为 YARN（Yet Another Resource Negotiator）的集群管理器，可以根据集群资源的可用性动态调整内存分配。本文将介绍如何使用 YARN 的内存设置命令来优化 Spark 应用程序的内存使用。
### YA
原创
2023-10-03 06:24:43
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# Spark SQL内存Set命令
## 简介
Spark SQL是Apache Spark中一个用于结构化数据处理的模块。它提供了一种基于SQL的查询语言，可以处理结构化和半结构化的数据。Spark SQL内置了大量的函数和操作，可以方便地对数据进行处理和分析。
Spark SQL内存Set命令是用于设置Spark SQL的配置参数的命令。通过修改这些参数，可以调整Spark SQL的性
原创
2023-09-27 04:10:18
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一、 数据准备本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame，并注册为临时视图，代码如下：val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate()
val empDF = spark.read.json("/us
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2023-07-27 23:38:13
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# Spark Set：理解与应用
Apache Spark 是一个强大的大数据处理引擎，广泛应用于数据分析和机器学习等领域。在 Spark 的 API 中，使用 Set 数据结构可以帮助我们处理唯一的元素集合。本文将深入探讨 Spark Set 及其应用，并提供代码示例来帮助理解。
## 什么是 Set？
在编程中，Set（集合）是一种不允许重复元素数据结构。在 Spark 中，Set 的
1.spark中窄依赖的时候不需要shuffle，只有宽依赖的时候需要shuffle，mapreduce中map到reduce必须经过shuffle2.spark中的shuffle fetch的时候进行merge操作利用aggregator来进行，实际上是个hashmap，放在内存中 1 // Map: "cat" -> c, cat
2 val rdd1 = rdd.Map(x =>
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2024-01-19 22:37:44
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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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一、摘要现如今，深度学习是机器学习中最热门的一种方法，与此同时，它还在继续取得显著成果。深度神经网络在不断地被证实是一门既有用又具有创新性的学科技术。该技术已经证明了其在之前停滞不前的研究领域中取得重大进展的 …二、分析现如今，深度学习是机器学习中最热门的一种方法，与此同时，它还在继续取得显著成果。深度神经网络在不断地被证实是一门既有用又具有创新性的学科技术。该技术已经证明了其在之前停滞不前的研究
# Spark执行SET命令的详解
Apache Spark 是一个强大的开源大数据处理框架，广泛用于大规模数据处理和分析。作为 Spark 的用户，你可能会接触到 “SET” 命令。本文将详细介绍 Spark 中如何执行 SET 命令，并给出代码示例。
## 什么是 SET 命令？
在 Spark 中，SET 命令用于设置配置参数。这些参数可以影响 Spark 作业的运行行为，例如调整内存
在spark中，RDD、DataFrame、Dataset是最常用的数据类型，本篇文章介绍下具体的共性与区别。 共性：1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算，极端情况下，如果代码里面有
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2024-09-16 00:57:32
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# 如何在 Spark 中实现集合的聚合
在大数据开发中，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架。它提供了强大的数据抽象和丰富的操作，可以用来处理大规模的数据集。今天，我们将探讨如何在 Spark 中进行集合（Set）的聚合操作。本文将详细说明方法的流程、每一步需要执行的代码，并附上注释以便于理解。
## 流程概览
在我们开始之前，下面是实现 Spark 聚合集合的步骤概述
# Spark SQL Set 实现流程
## 概述
在介绍实现"Spark SQL Set"的过程之前，我们先来了解一下什么是Spark SQL Set。Spark SQL是Apache Spark中的一个模块，它提供了在结构化数据上进行SQL查询和处理的功能。而Spark SQL Set则是在Spark SQL中进行数据集操作的一种方式，它可以帮助我们更方便地进行数据集的创建、查询、转换和分
原创
2024-01-17 07:43:21
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在使用Apache Spark时，设置变量是常见的操作，它能帮助我们调整Spark的运行行为、配置以及执行环境。本文将详细记录解决“spark SET变量”问题的过程，并提供相关的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证及安全加固的内容。
## 环境预检
在解决spark SET变量问题之前，我们需要进行环境预检。在此阶段，我们要确保系统有足够的硬件配置以及安装必要的软件版本。
以下
# 如何在 Spark 中查看 Set
在大数据处理领域，Apache Spark 是一种流行的分布式计算框架。今天，我将教你如何在 Spark 中查看和使用 Set。这是一个简单的过程，但理解各个步骤是非常重要的。在本文的最后，你将能够熟练地在 Spark 中查看 Set 的内容。
## 流程概述
以下是实现“在 Spark 中查看 Set”这一目标的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-08-03 06:48:08
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一、基础配置我们公司yarn node节点的可用资源配置为：单台node节点可用资源数：核数33cores、内存110G。Hive on Spark任务的基础配置，主要配置对象包括：Executor和Driver内存，Executor配额，任务并行度。1、Executor内存和核数配置参数为spark.executor.memory和spark.executor.cores。如果要最大化使用cor
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2023-10-05 16:16:47
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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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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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