文章目录说明分享接口说明mapfilterflatMapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexmapWithflatMapWithcoalescerepartitionrandomSplitglomunion并集distinct总结 说明本文记录一部分Spark RDD接口Scala代码实现。分享大数据博客列表接口说明map对RDD中的每个元素执行一个指定函数产生
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2023-12-11 13:19:24
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本文阅读价值不错建议大家仔细阅读，感谢作者疯狂哈秋
一、Spark 目前现有的一些问题
问题一：Shuffle partition数量没有达到最优
在Spark SQL中，我们可以通过spark.sql.shuffle.partition来设置shuffle后的partition数量，默认值是200。shuffle partition的数量等同于下一Stage的Red
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2021-07-23 15:21:13
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1.spark.serializer默认为org.apache.spark.serializer.JavaSerializer, 可选 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer, 实际上只要是org.apache.spark.serializer的子类就可以了,不过如果只是应用,大概你不会自己去实现一个的。序列化对于spark应用的性能来说,还是有很大影
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2023-12-04 10:12:36
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# 使用spark.sql.adaptive.maxNumPostShufflePartitions来优化Spark SQL性能
## 概述
在Spark SQL中，通过调整`spark.sql.adaptive.maxNumPostShufflePartitions`参数的值，可以优化Spark SQL的性能。本文将介绍该参数的作用、具体的配置步骤以及相关代码示例，并解释每一步的含义。
##
原创
2023-08-21 05:05:28
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AQE简介
从spark configuration,到在最早在spark 1.6版本就已经有了AQE;到了spark 2.x版本，intel大数据团队进行了相应的原型开发和实践；到了spark 3.0时代，Databricks和intel一起为社区贡献了新的AQE
spark 3.0.1中的AQE的配置
配置项
默认值
官方说明
分析
spark.sql.adaptive.enabled
f
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2020-12-01 15:46:00
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关于@Adaptive注解引用dubbo官方文档的一段话： Adaptive 可注解在类或方法上。当 Adaptive 注解在类上时，Dubbo 不会为该类生成代理类。注解在方法（接口方法）上时，Dubbo 则会为该方法生成代理逻辑。Adaptive 注解在类上的情况很少，在 Dubbo 中，仅有两个类被 Adaptive 注解了，分别是 AdaptiveCompiler 和 AdaptiveEx
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2024-02-17 21:22:55
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Theparameter“_use_adaptive_log_file_sync”wasintroducedin11gR2andcontrolswhetheradaptiveswitchingbetweenpost/waitandpollingisenabled.In11.2.0.1and11.2.0.2thedefaultvaluefortheparameterisfalse.From11.2.
原创
2019-01-02 18:05:25
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Sybase 安装及系统管理 一.关于设备： RAW Device(裸分区) VS Filesystem Device 裸分区是指磁盘的一块物理分区，没有用作操作系统，其读写不通过操作系统缓冲。传统的Unix安装ASE推荐使用RAW Dev
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2024-02-02 20:14:53
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dubbo的扩展机制比较多，有@Activate，@Adaptive，@SPI，Wrapper等方式扩展功能。每一种方式的适用场景是不太一样的，在此分别予以解释。@Activate一般用于过程中动态装载，根据group，value与order的值动态组装一组实例为调用过程赋能。其通过ExtensionLoader的getActivateExtension方法获取指定条件下的
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2024-05-18 07:15:28
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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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首先需要从官网下载安装包，一般可以间接的通过网盘离线下载下载完成后如图双击后会弹出自解压对话框，等待解压完成，会自动解压到%TEMP%\EXPC目录下，如图一般情况下不用管这个目录，正常情况解压完成就会弹出安装界面，如果没有弹出，可以再次解压或者进这个目录点击setup.exeDB2 安装启动板如图点击安装产品-->安装新产品点击下一步点击“我既接收IBM条款也接受非IBM条款”
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2024-06-21 12:48:09
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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**
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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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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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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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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