下面主要说明作业提交的的具体运行环境，这里从SparkContext中的runJob方法开始跟踪它的源码过程。下面的图简要的描述了Job运行的过程 runJob的源码如下： 这里主要有三个函数：Clean(func)：主要是清理关闭一些内容，比如序列化。runJob(...)：将任务提交给DagScheduler。doCheckpoint()：保存当前RDD，在Job完成之后调用父rdd。这里
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2024-01-29 13:43:19
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整理下redis.conf文件的常用配置daemonize yes #修改为守护模式 默认：no port 6379 #端口 timeout 300 #客户端超时时间，单位：秒，默认是0，表示永不超时。 databases 8 #可用的数据库数，默认值为16，数据库范围在0-（database-1）之间，可以使用SELECT 命令在连接上指定数据库id requirepass 1232456 #
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2023-07-09 11:18:37
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# Redis配置timeout参数实现步骤
本文将指导刚入行的小白开发者如何实现Redis配置timeout参数。我们将分为以下几个步骤来完成这个任务：
1. 确定Redis版本和安装环境
2. 配置Redis服务
3. 修改Redis配置文件
4. 重启Redis服务
5. 使用Redis客户端测试timeout参数
接下来，我们将详细介绍每个步骤以及需要进行的操作和代码。
## 1.
原创
2023-10-24 03:18:02
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这是用Spark Mllib ALS算法做离线推荐时遇到的问题。我们对历史日志作统计和评分，然后用ALS来训练模型，最后为每个用户做个性化的产品推荐。
现象是，driver在完成推荐之后，调用foreach输出推荐结果。从Spark UI看到，foreach这一步迟迟不执行。
大约300秒之后（我们的spark.network.timeout是300
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2023-11-19 18:42:56
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redis.confRedis 支持很多的参数，但都有默认值。daemonize:默认情况下，redis 不是在后台运行的，如果需要在后台运行，把该项的值更改为yespidfile当Redis 在后台运行的时候，Redis 默认会把pid 文件放在/var/run/redis.pid，你可以配置到其他地址。当运行多个redis 服务时，需
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2024-06-29 17:27:26
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它会强制管理存储(storage)和执行(execution)之间的内存使用# 记录用了多少 storage memory 和 execution memory# 申请 storage、execution 和 unroll memory# 释放 storage 和 execution memoryexecution memory: 是指 shuffles，joins，sorts 和 aggrega
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2023-12-20 09:27:35
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Spark的一些配置总结配置总结： 集群内存总量：(executor个数) * (SPARK_EXECUTOR_MEMORY+ spark.yarn.executor.memoryOverhead)+(SPARK_DRIVER_MEMORY+spark.yarn.driver.memoryOverhead)----------------------------------------------
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2023-08-26 12:57:00
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作者：老王 如果你没有修改过MySQL的配置，缺省情况下，wait_timeout 的初始值是28800。 wait_timeout过大有弊端，其体现就是MySQL里大量的SLEEP进程无法及时释放，拖累系统性能，不过也不能把这个指设置的过小，否则你可能会遭遇到“MySQL has gone awa
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2016-07-16 09:14:00
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2评论
### Spring Boot Redis 配置 timeout 参数单位实现流程
本文将介绍如何在 Spring Boot 中配置 Redis 的 timeout 参数单位。
#### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[引入 Redis 相关依赖]
B --> C[配置 Redis 连接信息]
C --> D[自定义 R
原创
2023-10-20 17:12:56
387阅读
一、spark介绍1.为什么使用Spark1.MapReduce编程模型的局限性繁杂只有Map和Reduce两个操作，复杂的逻辑需要大量的样板代码处理效率低：Map中间结果写磁盘，Reduce写HDFS，多个Map通过HDFS交换数据 任务调度与启动开销大不适合迭代处理、交互式处理和流式处理2.Spark是类Hadoop MapReduce的通用并行框架Job中间输出结果可以保存在内存，不再需要读
# Spark参数配置指南
## 引言
在使用Spark进行大数据处理时，合理的参数配置对于任务的性能和效果至关重要。本文将介绍Spark参数配置的步骤和代码示例，并解释每个参数的含义和作用。
## 流程图
以下是配置Spark参数的流程图：
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 创建SparkSession
op2=>operation: 设置参数
o
原创
2023-08-13 07:41:32
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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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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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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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此“超时”非彼“超时”在我们开始这篇文章之前，我们必须要先弄清除一下问题：为什么流的上的状态会有“超时”问题？超时机制是为什么样的业务场景而设计的？通常情形下，人们一种直白的想法是：某种状态在长时间没有得到来自新数据的更新时，我们可以认为这个状态是“超时”了，它应该不复存在了，应该永远的被移除掉。然而遗憾的时是，Spark对于“状态”以及“超时”是另外一种理解：Spark认为既然流是没有边界的，那
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2024-06-29 12:21:10
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调节堆外内存！！！
executor堆外内存
spark底层shuffle使用netty传输，所以使用了堆外内存！1.2之前是NIO就是socket，之后默认使用netty
有时候，如果你的spark作业处理的数据量特别特别大，几亿数据量；然后spark作业一运行，时不时的报错，
shuffle file cannot find，execu
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2023-11-09 08:25:25
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spark 参数详解spark参数配置优先级：SparkConf > CLI > spark-defaults.conf > spak-env.sh查看Spark属性：在 http://<driver>:4040 上的应用程序Web UI在 Environment 标签中列出了所有的Spark属性。spark-defaults.conf:(1) spark.maste
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2023-09-16 14:13:59
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1 spark 提交主要参数1.1 num-executors此数量代表 spark的executors数量， 所有的task在executor中运行。1.2 executor-cores 此数值代表每个 executor中可以并行运行的task数。 一般一个任务使用1核，此值等同于1个executor占用的CPU核心数。1.3 executor-memory此参数指定了每个
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2023-08-17 17:02:32
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基础的一些参数：--executor-cores 2（每台机器核数）--num-executors 20 （executor 节点数，不要太多5-20，如果程序涉及数据交换较多，节点数过多会，大量shuffle write需要跨机器网络传输数据，影响实际执行效率；同时与集群资源有关，申请资源需要合理，不要影响其他业务；集群网络不佳时，节点数过多会扩大对执行效率的影响）--driver-
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2023-07-13 20:12:44
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