?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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在实际开发中，spark集群的资源不一定会被充分的利用到，所以尽量设置合理的并行度来充分的利用集群的资源。才能充分提高spark应用程序的性能。 spark会自动设置以文件作为输入源的RDD的并行度，依据其大小，比如hdfs就会给每一个block创建一个partition,也依据这个设置并行度。对于reduceByKey等会发生的shuffle的操作就使用并行度最大的父RDD的并行度即可。
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2023-08-27 14:56:25
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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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补充内容：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。默认情况下，一个block最大为128M。 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
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2023-09-22 20:19:56
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public final class app_kafka_receiver_spark {
private static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");
private app_kafka_receiver_spark() {
}
public static void main(String[] args)
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2024-06-05 19:55:23
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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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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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2023-08-01 20:10:41
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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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Spark Streaming中，增大任务并发度的方法有哪些？0 准备阶段Q: 在Spark集群中，集群的节点个数、RDD分区个数、CPU内核个数三者与并行度的关系是什么？我们先梳理一下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，
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2024-01-23 22:53:04
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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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## 设置 Spark SQL 并发度
Apache Spark 是一个强大的集群计算框架，广泛用于大规模数据处理。Spark SQL 是其组件之一，专门用于处理结构化数据。在进行数据查询和分析时，我们经常需要考虑并发度的设置，以确保任务在集群上高效执行。本文将介绍如何设置 Spark SQL 的并发度，并提供相关代码示例，同时将整个流程用流程图和表格的形式呈现。
### 什么是并发度？
并
原创
2024-10-21 05:43:50
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# 如何实现Spark Set Sink并发度
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个颇受欢迎的分布式计算框架。它的强大之处在于可以高效地处理大规模数据集。在这个指南中，我们将讨论如何设置 Spark Sink 的并发度，并详细介绍实现的流程和每一步所需的代码。
## 流程概述
在开始之前，让我们了解设置 Spark Sink 并发度的基本流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-27 03:51:23
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并行度就是Spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业的在各个阶段（stage）的并行度。
如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？
假设，现在已经在spark-submit脚本里面，给我们的spark作业分配了足够多的资源，比如50个executor，每个executor有10G内存，每个executor有3个cpu core。基本已经达到了
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2023-09-17 09:57:22
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性能调优：
并行度调节
性能调优首先是增加资源，增加Application对应的executor的数量，增加executor里面的cpu core，然后
增加executor里面的内存大小！
这节课也是非常重要的，因为分配完你所能分配的最大资源了！然后对应你的资源调节你程序的并行度！
Spark并行度指的是什么？
Spark作业，A
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2023-10-02 07:49:37
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# 如何调整Spark算子的并发度
在大数据处理领域，Apache Spark是一款流行的分布式计算框架。由于其高效的内存计算能力，很多开发者和数据科学家在数据分析和处理任务中选择了Spark。然而，Spark的性能不仅依赖于代码的优化，还与算子的并发度有关。本文将探讨如何调整Spark算子的并发度，以优化任务的执行效率，解决处理延时的问题。
## 什么是并发度？
并发度是指在同一时间内可执
大家好！下面是我在疫情假期期间学习的spark算子笔记，刚刚用了一下午的时间把它整理出来分享给大家！码字实属不易如果对你有帮助，记得点赞呦！ 文章目录一.spark行动算子二.spark单value类型三.spark双value类型四.spark算子KV类型 一.spark行动算子1.reduce( f: (T, T) => T )：通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，
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2023-10-10 08:53:16
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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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今天有同事问起Spark中spark.default.parallelism参数的意义，以及该如何设置。故在这里留个记录，算是做个小结。Spark并行度设置的相关因素Spark并行度的设置在Spark任务中是常常会谈及的问题，它是由partition的数量决定的。而partition的数量是由不同的因素决定的，它和资源的总cores、spark.default.parallelism参数、读取数据
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2023-09-21 02:58:04
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Spark之并行度和分区 文章目录Spark之并行度和分区并行度和分区集合数据源分区文件数据源分区默认分区数指定分区数文件分区数量的计算方式 并行度和分区默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能 够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。记住，这里 的并行执行的任务数量（Task），并不是指的切分任务的数量。
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2023-08-28 12:59:20
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