文章目录1. Spark 运行架构1.1 1 运行架构1.2 核心组件1.2.1 Driver1.2.2 Executor1.2.3 Master & Worker1.2.4 ApplicationMaster1.3 核心概念1.3.1 Executor 与 Core1.3.2 并行度（Parallelism）1.3.3 有向无环图（DAG）1.4 提交流程1.4.1 Yarn Clie
一、Spark.coreSpark生态圈以Spark.core为核心，从HDFS、Hbase等持久层读取数据，以MESS、YARN和自身有的Standalone为资源管理器调度Job完成Spark应用程序的计算。这些应用程序可以来源于不同的Spark组件。如Spark shell 或spark commit 的批处理、Spark streaming
Executor是spark任务（task）的执行单元，运行在worker上，但是不等同于worker，实际上它是一组计算资源(cpu核心、memoersist()
原创
2024-04-30 15:00:02
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executor-cores/spark.executor.cores
参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的CPU core数量。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，因此每个Executor进程的CPU core数量越多，越能够快速地执行完分配给自己的所有task线程。
参数调优建议：Execu
原创
2021-07-02 10:43:40
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executor-cores/spark.executor.cores参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的CPU core数量。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，因此每个Executor进程的CPU core数量越多，越能够快速地执行完分配给自己的所有task线程。参数调优建议：Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。同样得根据不同部门的资源队列来定，可以看看自己的资源队列的最大
原创
2022-01-19 10:57:30
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资源调优1 调优概述 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，
# 如何实现spark executor jar
## 一、整体流程
下面是实现"spark executor jar"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | :--- |
| 1 | 创建一个新的Spark项目 |
| 2 | 编写你的Spark作业 |
| 3 | 打包你的Spark作业成为一个可执行的jar文件 |
| 4 | 提交你的jar文件到Spark集群 |
原创
2024-07-11 05:51:30
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在处理大规模数据时，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，被广泛应用于数据处理、机器学习等领域。然而，在使用Spark时，一个常见且关键的配置就是设置Executor。这直接影响到性能、资源使用等多个方面，因此合理调优非常重要。
### 背景定位
在大数据应用中，业务系统的性能在往往直接影响到用户的体验和业务的流转效率。如果Executor设置不当，可能会导致资源浪费、作业失败
基于分区对数据进行操作可以让我们避免为每个数据元素进行重复的配置工作。诸如打开数据库连接或者创建随机生成数等操作，都是我们应当避免的为每个元素都配置一遍的工作。Spark提供基于分区的map和foreach，让你的部分代码只对RDD的每个分区运行一次，这样可以帮助降低这些操作的代价。当基于分区操作RDD时，Spark会为函数提供该分区中的元素的迭代器。返回值方面，也返回一个迭代器。Spark 提供
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2024-10-24 12:37:52
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Spark应该怎么配置资源，如何通过资源和数据量的角度，评估spark application中executors，cores，memory的配置
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2019-03-18 22:17:02
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Spark日志显示ERROR executor.CoarseGrainedExecutorBackend: RECEIVED SIGNAL TERM原因Spark开启了资源动态分配，当executors空闲达到设定时间后会被移除。spark.dynamicAllocation.enabled=truespark.dynamicAllocation.executorIdl...
原创
2021-08-31 14:56:19
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# Spark Executor、Task、Partition 详解
Spark 是一个开源的大数据处理框架，它的核心概念之一就是 Executor、Task 和 Partition。
## Executor
Executor 是 Spark 中运行任务的工作进程。每个 Spark 应用程序都有一个或多个 Executor，它们在集群中的节点上运行。Executor 负责执行任务（Task）
原创
2023-11-15 13:30:35
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## Spark任务executor数量
在Spark中，executor数量是一个非常重要的参数，它直接影响到Spark作业的性能和资源利用率。每个executor相当于一个独立的JVM进程，负责执行Spark任务。通过合理地调整executor数量，可以提高作业的并发度和整体性能。
### 为什么需要调整executor数量
在Spark中，每个executor都会分配一定数量的CPU核
原创
2024-05-03 03:48:19
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## 如何实现"Spark Container Executor Task"
### 前言
在开始之前，我们先来了解一下什么是"Spark Container Executor Task"。在Spark中，Container是指运行在集群上的一个进程，而Executor是指在一个Container中运行的一个任务。"Spark Container Executor Task"的实现是为了在Sp
原创
2024-01-30 08:57:53
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# Java Spark中的SparkConf与Executor
Apache Spark是一个强大的分布式处理框架，旨在快速处理大数据。开发者使用Java进行Spark应用的编写时，`SparkConf`和`Executor`是两个非常重要的概念。本文将围绕这两个概念展开，介绍它们的基本原理、用法以及如何在Java中进行设置。
## 什么是SparkConf？
`SparkConf`是Sp
原创
2024-07-31 05:40:49
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如何实现“hive on spark container executor”
### 1. 介绍
在介绍具体实现步骤之前，我们先来了解一下“hive on spark container executor”的概念和作用。
Hive是一款基于Hadoop的数据仓库工具，用于对大规模数据进行查询和分析。而Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，可以通过它来执行Hive查询，实现更高效的数据处理。
原创
2023-12-27 06:51:46
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# Spark获得Executor数量
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它支持在内存中进行数据计算，可以大大提高数据处理速度。在Spark应用程序中，Executor是一个运行在集群节点上的计算引擎，用于执行任务并存储数据。了解如何获得正确数量的Executor对于Spark应用程序的性能至关重要。
## Executor数量的重要性
Executor的数量会直接影
原创
2024-06-12 06:04:19
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# Spark查看Executor日志
在Spark中，Executor是指在集群中运行的任务实例，它负责执行Spark应用程序中的具体任务。Executor的日志可以提供有关任务执行的详细信息，包括任务的进度、错误和性能指标。本文将介绍如何查看Spark Executor日志，并提供相应的代码示例。
## 1. 查看日志文件
Spark Executor的日志文件通常存储在集群中的某个位置
原创
2023-10-18 11:46:13
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# 如何实现Spark Executor分配不均
## 1. 了解整个流程
在Spark中，Executor是负责执行任务的工作节点。当Executor分配不均匀时，会导致部分节点负载过重，影响整体性能。下面是解决这个问题的具体步骤：
```mermaid
journey
title 整个流程
section 理解问题
开发者：明确Executor分配不均的问
原创
2024-04-02 06:10:25
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探索Spark-Excel：高效处理Excel数据的新工具 spark-excelA Spark plugin for reading and writing Excel files项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-excel 是一个强大的开源库，专为Apache Spark设计，用于在大数据环境中高效地读取、写入和操作Excel文件。这个项
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2024-09-15 16:53:00
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