【一】Hadoop版本演进过程 由于Hadoop1.X 以前版本在 MapReduce 基本构架的设计上存在作业主控节点(JobTracker)单点瓶颈、作业执行延迟过长、编程框架不灵活等较多的缺陷和不足,2011 年 10 月,Hadoop 推出了基于新一代构架的 Hadoop
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2023-10-23 09:29:05
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–spark submitspark-submit --conf spark.default.parallelism=40 --num-executors 5 --executor-cores 4 --executor-memory 8G --master yarn --class com.xx.TopDiscount topnDiscount-1.0-SNAPSHOT.jar $1 $2spar
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2023-09-01 23:43:40
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利用Scala与spark-sql两种方式分析海量数据前言： Mapreduce和Spark的都是并行计算，那么他们有什么相同和区别相同：两者都是用mr模型来进行并行计算 区别：MapReduce这些并行计算大都是基于非循环的数据流模型， 也就是说，一次数据过程包含从共享文件系统读取数据、进行计算、完成计算、写入计算结果到共享存储中，在计算过程中，不同计算节点之间保持高度并行， 这样的数据流模型使
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2023-07-11 19:13:25
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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 2.4.8 Job调度概览跨应用程序调度动态资源分配配置和设置资源分配策略请求策略移除策略优雅关闭ExecutorsApplication内部调度公平调度池默认Pools行为配置Pool属性调度使用JDBC 连接器 概览Spark 有多种工具为资源调度在复杂计算. 首先,回顾下,在集群模式概念中,每个 Spark application(SparkContext实例)运行一个独立一组
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2023-09-11 14:18:10
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做大数据一定要有一个概念，需要处理的数据量非常大，少则几十T，多则上百P，全部放内存是不可能的，会OOM，必须要用迭代器一条一条处理。RDD叫做弹性分布式数据集，是早期Spark最核心的概念，是一种数据集合，它的核心就是迭代器。创建方式有两种创建RDD的方式：在驱动程序中并行化现有集合引用外部存储系统中的数据集示例1：并行化集合val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,
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2023-06-19 11:37:21
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Spark 并行度指的是什么？Spark作业，Application Jobs action(collect)触发一个job； 每个job 拆成多个stage， 怎么划分： 发生shuffle的时候，会拆分出一个stage；（怎么会发生shuffle？）stage0 stage1
WordCount
val lines = sc.textFile(“hdfs://”)
val words = l
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2023-12-20 05:37:34
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Spark作业，Application，Jobs，action（collect）触发一个job，1个job；每个job拆成多个stage，发生shuffle的时候，会拆分出一个stage，reduceByKey；并行度：其实就是指的是，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
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2023-09-06 13:13:00
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1、什么是SparkApache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎。是基于内存计算的大数据并行计算框架 spark是一个实现快速通用的集群计算平台。它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架，用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。它扩展了广泛使用的MapReduce计算模型。 高效的支撑更多计算模式，包括交互式查询和流处理。spark的一个主要特点是能够在内
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2023-11-24 20:52:03
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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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Spark特点1. 减少磁盘 I/O: MapReduce 会将计算中间结果存储到 HDFS 上，后续计算再从 HDFS 上读取数据计算，这样势必造成磁盘 I/O 成为瓶颈。Spark将内容存储在内存中，减少了磁盘I/O，但是确增加了对内存的大量需求。2. 增加并行度:Spark任务划分为不同的 stage，允许多个 stage 即可以串行执行，又可以并行执行。3. 避免重新计算: 当
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2023-10-19 10:22:13
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通过了解RDD的概念、特点、以及以一个scala程序快速认识RDD。 文章目录一. 概述1. 定义2. 特点3. RDD分类二. RDD任务划分三. hello spark 一. 概述1. 定义RDD（Resilient Distributed Dataset）是弹性的、分布式数据集是Spark中最基本的计算过程的抽象。弹性的体现基于血缘的高效容错；task和stage的失败重试，且只会重新计算失
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2023-12-18 13:58:40
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Spark性能调优之合理设置并行度1.Spark的并行度指的是什么？ spark作业中，各个stage的task的数量，也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度！ spark当分配完所能分配的最大资源了，然后对应资源去调节程
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2023-08-29 08:38:34
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Spark核心组件Driver将用户程序转化为作业（job）在Executor之间调度任务(task)跟踪Executor的执行情况通过UI展示查询运行情况 ExecutorSpark Executor是集群中工作节点（Worker）中的一个JVM进程，负责在 Spark 作业中运行具体任务（Task），任务彼此之间相互独立。负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程它们
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2023-09-21 06:04:19
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每一个过程的任务数，对应一个inputSplit1, Partition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。如果说spark任务的输入来源是hdfs等读取文件作为输入的话，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InputSplit，注意InputSplit不能跨越文件。随后将为这些输
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2024-08-04 15:43:55
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目标：解释RDD在SPARK的集群是如何分布的。分析SPARK如何对基于文件的RDD进行分区。阐述SPARK如何并行执行RDD操作说明如何通过分区来实现并行控制分析如何查看和监控任务task和阶段stage.首先来看一看spark是如何在云模式(cluster mode)工作的。spark cluster一个云模式下的spark程序运行流程如下所示。用户可以通过Spark-submit
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2023-08-11 15:50:18
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Spark Word Count 示例每个Spark作业其实都是一个 Application，每个 Application 对应多个 Jobs，一个 action 操作（比如 collect）触发一个 job，在WordCount程序中有一个 job，每个 job 拆成多个 stage（发生 shuffle 的时候回拆分出一个 stage），reduceByKey 处会发生 shuffle。具体调
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2023-08-12 14:38:11
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本文为《Spark大型电商项目实战》 系列文章之一，主要介绍使用调节并行度的方式进行性能调优，重点讲解 Spark并行度原理以及如何调节并行度。Spark并行度原理以 Spark 中的 WordCount 作业为例，每个Spark作业其实都是一个 Application，每个 Application 对应多个 Jobs，一个 action 操作（比如 collect）触发一个 job，在WordC
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2024-02-04 07:03:38
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0 引 言1 RDD并行度与分区1.1 概念解释默认情况下，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，而分区数我们称之为并行度，并行度等于task总数，但task数并不等于某一时刻可以同时并行计算的任务数。这个数量可以在构建RDD时指定。1.2 读取内存时数据并行度与分区算法1.2.1 读取内存数据并行度算法makeRDD的源码def makeRDD[T: Cla
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2023-12-14 02:10:34
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数据倾斜解决方案 提高shuffle操作reduce并行度
当我们设置spark.default.parallelism，100
我们假设Map端有100个task，然后reduce端有100个task
然后此时发生数据倾斜了，一个task有10万数据，其他task都只有10条数据
假设第一个方案和第二个方案都不适合做！
第
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2023-11-10 11:09:53
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