数据本地化对于spark job 性能 有着巨大的影响，如果数据以及要计算它的代码是在一起的那么性能会相当的高。但是如果数据和代码是分开的，那么其中之一必须到另外一方的机器上。通常来说移动代码到其他的节点，会比移动数据到其他的节点的速度要快的多，因为代码较小。spark也正是基于这个数据本地化的原则来构建task调度算法的。 数据本地化，指的是，数据离计算他的代码有多近。基于数据离代码的距离
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2024-04-24 21:55:09
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在处理大数据时，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，被广泛使用。然而，在其运行时，过程中的“本地化级别”问题对性能和资源使用产生了重要影响。在这篇博文中，我将详细介绍如何解决这些问题，内容会涉及环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
### 环境配置
我们首先需要配置Spark环境，以确保其本地化级别的有效设置。以下是我所遵循的配置流程，如下图所示：
1.map 和 mapPartitions 的区别数据处理角度Map 算子是分区内一个数据一个数据的执行，类似于串行操作。而 mapPartitions 算子 是以分区为单位进行批处理操作功能的角度Map 算子主要目的将数据源中的数据进行转换和改变。但是不会减少或增多数据。 MapPartitions 算子需要传递一个迭代器，返回一个迭代器，没有要求的元素的个数保持不变， 所以可以增加或减少数据性
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2023-11-19 17:25:42
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Spark数据本地化-->如何达到性能调优的目的
1.Spark数据的本地化：移动计算，而不是移动数据2.Spark中的数据本地化级别： TaskSetManager 的 Locality Levels 分为以下五个级别：PROCESS_LOCAL NODE_LOCALNO_PREF RACK_LOCALANY
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2023-12-06 14:36:05
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Spark 数据本地化级别文章首发于:大数据进击之路RDD 源码大家可以看到源码中的第五条注释说明，翻译过来的大概意思是提供一系列的最佳计算位置。我之前一直不太清楚 spark 是如何内部实现的，今天就带领大家来看一看 spark 的本地数据化级别在任务执行中的演变过程。1 数据的本地化级别有哪些？Spark 中任务的处理需要考虑数据的本地性，以 spark 1.6 为例，目前支持一下几种。（中英
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2024-08-06 20:29:24
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数据本地化对于Spark Job性能有着巨大影响。如果数据以及要计算它的代码是在一起的，那么性能必然会很高，若不在一起，则其中之一必须移动到另外一方机器上，通常移动代码的速度会快得多。Spark基于这个数据本地化的原则来构建task调度算法的。 数据本地化：数据离计算它的代码有多近。基于数据距离代码的距离，有几种数据本地化级别： 1. PROCESS_LOCAL :数据和计算它的代码在同一个J
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2023-11-09 13:48:47
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一、数据本地化1、背景数据本地化对于Spark Job性能有着巨大的影响。如果数据以及要计算它的代码是在一起的，那么性能当然会非常高。但是，如果数据和计算它的代码是分开的，
那么其中之一必须到另外一方的机器上。通常来说，移动代码到其他节点，会比移动数据到代码所在的节点上去，速度要快得多，因为代码比较小。Spark也正是
基于这个数据本地化的原则来构建task调度算法的。
数据本地化，指的是，数据
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2023-11-09 14:50:44
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Spark在Driver上，对Application的每一个stage的task，进行分配之前，都会计算出每个task要计算的是哪个分片数据，RDD的某个partition；Spark的task分配算法，优先，会希望每个task正好分配到它要计算的数据所在的节点，这样的话，就不用在网络间传输数据； 但是呢，通常来说，有时，事与愿
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2024-06-04 07:42:27
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性能优化数据本地性 RDD的自定义(以Spark on HBase为例) 一、性能优化数据本地性 1.数据本地性对分布式系统的性能而言是最为重要的事情之一，程序运行本身包含代码和数据两部分，单机版本一般情况下很少考虑数据本地性的问题(因为数据在本地)，但是对于单机版本的程序而言数据本地性有PROCESS_LOCAL和NODE_LOCAL之分，所以我们还是尽量的让数据处于PROCESS_LOCAL
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2024-01-13 13:53:13
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分布式数据并行环境下，保持数据的本地性是非常重要的内容，事关分布式系统性能高下。 概念：block ： HDFS的物理空间概念，固定大小，最小是64M，可以是128,256 。。也就是说单个文件大于block的大小，肯定会被切分，被切分的数目大概是：比如文件是250M，block是64M，就会被分为4个block，64+64+64+58，最后一个block没有满，一个block只能有一个
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2024-06-03 21:27:47
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本地化级别PROCESS_LOCAL：进程本地化，代码和数据在同一个进程中，也就是在同一个executor中；计算数据的task由executor执行，数据在executor的BlockManager中；性能最好 NODE_LOCAL：节点本地化，代码和数据在同一个节点中；比如说，数据作为一个HDFS block块，就在节点上，而task在节点上某个executor中运行；或者是，数据和task在
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2024-02-29 15:14:03
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一、什么是数据本地性（data locality）大数据中有一个很有名的概念就是“移动数据不如移动计算”，之所以有数据本地性就是因为数据在网络中传输会有不小的I/O消耗，如果能够想办法尽量减少这个I/O消耗就能够提升效率。那么如何减少I/O消耗呢，当然是尽量不让数据在网络上传输，即使无法避免数据在网络上传输，也要尽量缩短传输距离，这个数据需要传输多远的距离（实际意味着数据传输的代价）就
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2024-10-26 19:37:11
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1、数据本地化级别数据本地化：数据离计算它的代码有多近。基于数据距离代码的距离，有几种数据本地化级别：PROCESS_LOCAL :数据和计算它的代码在同一个Executor JVM进程中。NODE_LOCAL : 数据和计算它的代码在同一个节点，但不在同一个进程中，比如在不同的executor进程中，或者是数据在HDFS文件的block中。因为数据需要在不同的进程之间传递或从文件中读取。分为两种
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2023-06-19 05:52:36
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Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数注意：(1)只有Key-Value类型的RDD才有分区器的，非Key-Value类型的RDD分区器的值是None(2)每个RD
国家职称级别一览表地级与软考的深入研究
在中国，职称级别是衡量专业技术人员技能水平的重要标准。对于从事软件工程的专业人士而言，通过国家计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（简称软考）获得相应级别的职称，是对自身专业技能的一种认证。本文将从地级职称级别出发，探讨软考的重要性和价值。
一、国家职称级别一览表地级概述
国家职称级别一览表分为初级、中级和高级三个大等级，其中每个大等级又分为几个小
原创
2023-11-24 10:35:10
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Spark存储级别Storage LevelRemarkMEMORY_ONLY 使用未序列化的Java对象格式，将数据保存在内存中。如果内存不够存放所有的数据，则某些分区的数据就不会进行持久化。那么下次对这个RDD执行算子操作时，那些没有被持久化的数据，需要从源头处重新计算一遍。这是默认的持久化策略，使用cache()方法时，实际就是使用的这种持久化策略。MEM
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2023-09-19 01:24:57
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为了增强容错性和高可用，避免上游RDD被重复计算的大量时间开销，Spark RDD设计了包含多种存储级别的缓存和持久化机制，主要有三个概念：Cache、Persist、Checkout。1、存储级别介绍（StorageLevel）存储级别以一个枚举类StorageLevel定义，分为以下12种：StorageLevel枚举类存储级别存储级别使用空间CPU时间是否在内存中是否在磁盘上备注NONE否否
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2023-06-28 18:54:16
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Spark缓存级别在spark中，如果一个rdd或者Dataset被多次复用，最好是对此做缓存操作，以避免程序多次进行重复的计算。Spark 的缓存具有容错机制，如果一个缓存的 RDD 的某个分区丢失了，Spark 将按照原来的计算过程，自动重新计算并进行缓存。缓存的使用：val dataset = spark.read.parquet(file)
dataset.cache()
或者：dat
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2023-07-28 13:05:48
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Spark性能优化第五季1、数据本地性 2、RDD自定义 一、性能优化之数据本地性 1、数据本地性对分布式系统的性能而言是一件最为重要的事情（之一），程序运行本身包含代码和数据两部分，单机版本一般情况下很少考虑数据本地性的问题（因为数据在本地），但是对于单机版本的程序由于数据本地性有PROCESS_LOCAL和NODE_LOCAL之分，所以我们还是尽量的让数据处于PROCESS_LOCAL；
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2024-06-04 08:09:15
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例如有一张hive表叫做activity。cache表，数据放内存，数据被广播到Executor，broadcast，将数据由reduce side join 变map side join。效果都是查不多的，基本表达的都是一个意思。具体效果体现：读数据次数变小；df（dataframe）执行过一次就已经有值，不用重新执行前方获取df的过程。将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过在分
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2024-05-06 15:00:45
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