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
80阅读
# 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
30阅读
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
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，
# 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
23阅读
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
50阅读
# 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
339阅读
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
转载
2024-09-15 16:53:00
25阅读
序言在以往的博客一天一个函数系列中，我们集中精力攻克了一座又一座的spark中那些晦涩的语法，收获了不少知识。如果以战喻，那就是我们的游击战取得了局部的显著效果。但是要想撼动整个spark-streaming大厦，还需要对整个运行时的机制有一个深入性的了解，知道所谓的接口应用，调用都是一些工程性封装好的东西，这些只要经过熟练的训练即可，但是想要更好的运用，就必须从底层了解它的机
新公司遇到的第一个spark的坑，寻找原因的过程其实还挺有意思，最终在源码和spark ui上的统计数据的帮助下找到根源，具体如下。
先说下问题
由于严重的数据倾斜，大量数据集中在单个task中，导致shuffle过程中发生异常
完整的exeception是这样的
但奇怪的是，经过尝试减小executor数量后任务反而成功，增大反
主要涉及到的是jar包上传的优化，这里面分为2种情况：1）程序依赖的jar，这种通常是spark lib目录下的所有jar包，有好几百兆，spark程序会上传这些，为了提升效率，可以提前上传好，2）程序自身的jar包，如果程序不经常变动，也可以提前上传到HDFS上。指标二：观察WebUI产生的系统监控数据这里面有很多指标，罗列如下1）观察job监控参数，产生了多少个job，一个action对应一个
5.Spark Shuffle 解析5.1 Shuffle 的核心要点5.1.1 ShuffleMapStage 与 FinalStage
在划分 stage 时，最后一个 stage 称为 FinalStage，它本质上是一个 ResultStage
对象，前面的所有 stage 被称为 ShuffleMapStage。
ShuffleMapStage 的结
# 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
292阅读
# 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
289阅读
前言
Spark 的内存管理是内存分布式引擎中的一个重要角色，了解内存管理机制和原理，才能更好地做优化。
内容
1、静态内存管理（Spark 1.6.x版本前的策略）
静态内存管理图示——堆内
Unroll 的源码参考：https://github.com/apache/spark/blob/branch-1.6/core/src/main/scala/org/apache/spark/
转载
2020-12-01 17:44:00
243阅读
2评论
## Spark Executor Cores
Apache Spark is an open-source distributed computing system that provides fast and general-purpose data processing capabilities. It is built for big data analytics and machine
原创
2023-08-21 10:08:55
86阅读
Spark性能优化第四季1、序列化 2、JVM性能调优 一、Spark性能调优之序列化 1、之所以进行序列化，最重要的原因是内存空间有限（减少GC的压力，最大化的避免Full GC的产生，因为一旦产生Full GC，则整个Task处于停止状态）、减少磁盘IO的压力，减少网络IO的压力 2、什么时候会必要的产生序列化和反序列化呢？发生磁盘IO和网络通信的时候会序列化和反序列化；更为重要的考虑
转载
2024-10-26 19:44:34
23阅读
## Spark任务的Driver和Executor
在Spark中，任务的执行依赖于两个重要的组件：Driver和Executor。Driver负责整个应用程序的控制流程，而Executor负责实际的任务执行。在Spark应用程序运行时，Driver会与集群中的Executor进行通信，协调任务的执行。
### Driver
Driver是Spark应用程序的主要组件，负责以下几个重要的任
原创
2024-05-04 04:56:00
139阅读
Spark is what:Spache Spark is an open source clustercomputing system that aims to make dataanalytics fast — both fast to run and fast towriteBDAS:mesos:类似于yarnhdfs:分布式文件系统tochyon:同时也支持mapreduce,在hadoo
1.什么是分布式计算分布式程序：Mapreduce，Spark程序 1） 多进程：一个程序由多个进程共同实现，不同进程可以运行在不同的机器上 2）每个进程负责计算的数据是不一样的，都是整体数据的某一部分 分布式资源 3）自己基于MapRedeuce或者Spark的api开发的程序。 这部分主要关心数据处理的逻辑，它如何将提交的程序分成不同的进程运行。MapReduce： MapTask进程：由分片
