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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【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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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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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-submit 任务提交spark-submit \--class sparksql.Oracle_Sqs_Hive \--master yarn \--deploy-mode cluster \/home/spark/333.jar 几个重要的参数说明:(1)executor_cores*num_executors
表示能够并行执行Task的数目不宜太小或太大！一般不超过总队
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2023-07-06 13:37:22
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最近任务在大量shuffle时，发现了shuffleread时候特别慢，查了相关的参数做一下记录。spark.reducer.maxSizeInFlight默认值：48m参数说明：该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小，而这个buffer缓冲决定了每次能够拉取多少数据。调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉
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2023-07-17 14:13:07
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学习笔记：spark概述 Spark概述 1什么是SparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数
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2023-08-27 14:56:12
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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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2023-08-22 12:11:47
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?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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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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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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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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# 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
# Spark页面并发：优化大数据处理的关键
在大数据处理领域，Apache Spark已经成为了一个非常受欢迎的框架。Spark具有高效的内存计算和弹性分布式数据集（RDD）等特性，可以用来处理海量的数据。然而，在实际应用中，如何优化Spark程序的性能也是一个非常重要的问题。其中一个关键方面就是优化Spark页面并发，即提高Spark Job在页面级别上的并发度，以提高计算效率和性能。
#
原创
2024-05-13 03:52:30
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# Spark多并发：大数据处理的利器
在大数据处理领域，Spark凭借其优秀的并发性能和高效的数据处理能力成为了众多企业的首选。Spark的多并发机制使得它能够同时处理大规模数据，提高数据处理效率，加快数据分析速度。本文将介绍Spark多并发的基本概念及其在大数据处理中的应用，同时通过代码示例和类图展示Spark的多并发特性。
## 什么是Spark多并发
Spark是一个基于内存的大数据
原创
2024-07-03 03:32:09
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# 如何在 Spark 中增加并发
在大数据处理的场景下，提高并发性对于提升处理速度至关重要。Apache Spark 提供了众多设置和调优选项来允许开发者在数据处理时充分利用集群的资源。本文将带你一步一步地完成在 Spark 中增加并发的过程。
## 整体流程
下面是增加 Spark 并发性的总体流程：
| 步骤 | 描述
1、代码中尽量避免group by函数，如果需要数据聚合，group形式的为rdd.map(x=>(x.chatAt(0),x)).groupbyKey().mapValues((x=>x.toSet.size)).collection() 改为 rdd.map(x=>(x.chatAt(0）,x)).countByKey();或进行reduceByKey,效率会提高3倍。2、p
Spark—关于RDD的并行度和分区(Local环境下测试)本文将会跟大家一起简单探讨Spark 中RDD的并行度和分区 文章目录Spark—关于RDD的并行度和分区(Local环境下测试)前言一、并发、并行和并行度二、分区1. 从集合（内存）中创建 RDD时的分区2. spark 读取文件数据的分区2.1 分区数量的计算2.2 每个分区内数据的分配3. 自定义数据分区规则总结 前言默认情况下，S
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2023-11-07 10:13:38
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