?上次的百度面试遇到了关于spark的并发数的问题，今天我们就来将这些问题都一并解决一下，图画的的有点丑，还行大家见谅，百度实习的问题我放在了下面的链接?：链接: 2022百度大数据开发工程师实习面试经历.?我将先对并行和并发的基本定义开始讲起，然后介绍spark中是如何控制并行和并发的，以及这些和cpu核数、分区数有何关系。 目录1. 并行和并发2. Executor和core3. Spark的
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2023-09-28 12:42:18
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# Spark 并发编程简介
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的工具，它能够处理大量数据并支持并行计算。在这篇文章中，我们将探讨 Spark 的并发编程模型，并通过代码示例帮助您更好地理解该过程。
## 什么是并发编程？
并发编程是指在同一时间段内执行多个计算任务，以提高程序的效率。这种模型特别适合处理大规模数据集的数据分析任务。Spark 利用集群的处理能力，支持分布
概述本文以Spark实践经验和Spark原理为依据，总结了Spark性能调优的一些方法。这些总结基于Spark-1.0.0版本。对于最近推出的Spark-1.1.0版本，本文介绍了几个版本增强。Spark性能调优Executor和分区Executor是一个独立的JVM进程，每个任务会有独立的线程来执行，Executor最大可并发任务数量与其拥有的核心数量相同，执行过程中的数据缓存放在Executo
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2024-04-02 15:52:18
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很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时，在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住，其实是单线程任务过重导致，这时候需要提高读取的并发度。 下文以 mysql 为例进行说明。在spark中使用jdbc在 spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-jav
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2024-07-24 20:55:33
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【Spark集群并行度】 在Spark集群环境下，只有足够高的并行度才能使系统资源得到充分的利用，可以通过修改spark-env.sh来调整Executor的数量和使用资源，Standalone和YARN方式资源的调度管理是不同的。 在Standalone模式下: 1. 每个节点使用的最大内存数：SPARK_WORKER_INSTANCES*SPARK_WORKER_MEMORY； 2. 每个节
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2024-04-17 14:41:59
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1.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
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2024-04-16 15:26:25
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梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系。 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。 当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为In
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2023-11-07 00:09:56
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一、简介RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的
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2023-08-18 22:47:18
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Spark Streaming 编程指南OverviewA Quick ExampleBasic ConceptsLinkingInitializing StreamingContextDiscretized Streams (DStreams)Input DStreams and ReceiversTransformations on DStreamsOutput Operations on D
RDD编程在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运
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2023-09-28 00:58:46
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JDK给我们提供了一个并发编程的包java.util.current，并发编程包中是锁功能更加强大，
原创
2022-08-26 07:19:41
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并行和并发 并行(parallel)：指在同一时刻，有多条指令在多个处理器上同时执行。 并
原创
2023-02-26 10:04:45
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juc 是 java.util.concurrent 的简称,为了支持高并发任务,在编程时可以有效减少竞争条件和死锁线程.juc 主要包含 5 大工具包工具包描述locks- R
原创
2024-04-17 12:12:37
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LockSupport是用来创建锁和其他同步类的基本线程阻塞原语。LockSupport主要提供了两
原创
2022-08-26 07:19:28
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并行和并发都是多任务处理的概念，但它们的含义不同。并行是指两个或多个任务在同一时刻执行，即在同一时刻
原创
2024-04-17 13:42:49
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Spark的一个非常常见的用例是并行运行许多作业。 构建作业DAG后，Spark将这些任务分配到多个Executor上并行处理。
但这并不能帮助我们在同一个Spark应用程序中同时运行两个完全独立的作业，例如同时从多个数据源读取数据并将它们写到对应的存储，或同时处理多个文件等。
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2023-05-29 14:13:55
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文章目录失败尝试1方法1方法2参考资料方法3 集合的并行处理参考资料2: 有两个独立的job A和B可以并行执行，按spark默认的方式A和B是顺序执行的在代码中进行如下调整测试用例如下：代码在win10虚拟机中执行 cpu核数为6object testAsyncExecJob {
def getLocalSparkSession() = {
val properties = n
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2023-07-21 16:10:20
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任务描述测试公司内部Spark集群能承受多少并发量 Spark集群分配参数节点数:5cpu:20核内存:40g硬盘:500g 每台节点分配参数cpu:4核内存:8g硬盘:100g 测试案例(通过spark集群自带WEBUI进行监控任务提交运行状态)1.编写测试程序1,无限循环通过Spark restful API 提交任务到spark集群运行,每个任务申请worker
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2023-09-17 19:53:51
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SPARK-SQL优化三剑客：1内存2并发3CPU1、内存： spark的dirver和executor内存及对应spark作业参数涉及内存调优就三个参数：spark.driver.memory ，-executor-memory 和 spark.yarn.executor.memoryOverhead2、并发：提高有shuffle（join, group by 等等数据混洗的场景）及对应业务逻辑
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2023-09-17 10:55:57
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Spark学习之RDD编程（2）1. Spark中的RDD是一个不可变的分布式对象集合。2. 在Spark中数据的操作不外乎创建RDD、转化已有的RDD以及调用RDD操作进行求值。3. 创建RDD:1）读取一个外部数据集2）在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合。4. RDD支持的操作：1）转换操作，由一个RDD生成一个新的RDD。
2）行动操作，对RDD进行计算结果，并把结果返回到驱动器程序中
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2024-07-19 23:44:54
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