本篇文章为大家带来spark面试指南，文内会有两种题型，问答题和代码题，题目大部分来自于网络上，有小部分是来自于工作中的总结，每个题目会给出一个参考答案。 为什么考察Spark？Spark作为大数据组件中的执行引擎，具备以下优势特性。1.高效性。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。Spark使用最先进的DAG调度程序、查询优化程序和物理执行引擎，实现批量和流式数
用IDEA编写spark程序，每次运行都要先打成jar包，然后再提交到集群上运行，这样很麻烦，不方便调试。我们可以直接在Idea中调试spark程序。 例如下面的WordCount程序： package cn.edu360.spark import org.apache.spark.rdd.RDD
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2021-01-21 16:40:00
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目录1 什么是Zeppelin2 Zeppelin配置spark3 Zeppein运行spark程序3.1 创建spark notebook3.2 使用SparkSQL查看有多少数据库:3.3 使用SparkCore执行word count 1 什么是Zeppelina. Apache Zeppelin 是一个基于网页的交互式数据分析开源框架。Zep
原创
2021-10-05 23:54:22
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# 在本地调试 Spark 程序的指南
在大数据处理领域，Apache Spark 已成为一种广泛使用的分布式计算框架。在开发 Spark 程序的过程中，能够在本地进行调试是提高开发效率的关键。本文将为你详细介绍如何在本地环境中调试 Spark 程序，包括整个流程、所需步骤、代码示例及其注释。
## 整体流程
在开始之前，我们先列出调试 Spark 程序的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-20 07:21:07
229阅读
本篇文章主要是用Spark为例来讲, 其他的Java程序也可用相同的方式来做远程debug, 原理其实是相同的什么是远程debug远程debug就是断点打在你的本地环境, 但是代码(比如说Spark的jar包)是跑在远端的(可以理解为是服务端)为什么需要远程debug相信很多人在开发中遇到过这样的问题, 就是明明代码在自己的环境上是好的, 为什么去了测试环境就有问题, 这个时候你可能会
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2024-06-11 12:58:44
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前几节介绍了下常用的函数和常踩的坑以及如何打包程序，现在来说下如何调参优化。当我们开发完一个项目，测试完成后，就要提交到服务器上运行，但运行不稳定，老是抛出如下异常，这就很纳闷了呀，明明测试上没问题，咋一到线上就出bug了呢！别急，我们来看下这bug到底怎么回事~一、错误分析 1、参数设置及异常信息18/10/08 16:23:51 WARN TransportChannelHandler:
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2023-10-13 15:03:34
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摘要：创建 => 编写 => 打包 => 运行所需工具：1. spark 集群(并已经配置好Standalone模式，我的spark集群是在docker中部署的，上一篇博文讲过如何搭建hadoop完全分布式2. IntelliJ IDEA 开发环境
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2023-08-07 18:34:32
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Local运行模式基本介绍运行流程图运行流程详细介绍实现原理环境搭建及案例 基本介绍Spark的Local运行模式又叫本地运行模式、伪分布式模式。之所以这叫本地模式是因为在该模式的Spark的所有进程都运行在本地一台机器的虚拟机中，无需任何资源管理器。它主要是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算，一般是用来进行测试的用途。本地模式的标准写法是Local[N]模式，这里面的N指的是前面提到的进
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2023-09-29 23:54:40
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# 在 IntelliJ IDEA 中配置远程调试 Spark 程序
在实际的开发过程中，调试是一个不可或缺的环节。尤其是在使用 Apache Spark 处理大数据任务时，程序可能需要在分布式环境中运行，这为调试带来了不少挑战。本文将为大家介绍如何在 IntelliJ IDEA 中配置远程调试 Spark 程序，并通过代码示例来帮助理解。
## 一、环境准备
在开始配置之前，请确保你已经安
原创
2024-09-28 04:28:06
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1、使用Sparkconf配置Spark 对Spark进行性能调优，通常就是修改Spark应用的运行时配置选项。 Spark中最主要的配置机制通过SparkConf类对Spark进行配置，当创建出一个SparkContext时，就需要创建出一个SparkConf实例。 Sparkconf实例包含用户要重载的配置选项的键值对。调用set()方法来添加配置项的设置，然后把这个对象传给Spark
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2023-06-11 15:58:37
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Spark 部署模式简介：Local一般就是跑在自己的本地开发机上，用于跑单元测试、学习算子的使用方式等。ClusterStandalonespark 自己负责资源的管理调度。Mesos使用 mesos 来管理资源调度。Yarn使用 yarn 来管理资源调度开发和调试技巧下面介绍的开发和调试技巧都是基于 Spark On Yarn 这种部署模式，这是现在企业常见的部署方式。1.常用算子spark
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2024-04-13 00:38:06
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## Spark Standalone 调试指南
作为一名新入行的开发者，掌握Spark的基本调试能力是非常重要的。本文将带你一步一步地了解如何在Spark Standalone模式下进行调试。我们将概述整个流程，并说明每一步你需要做的事情，以及相应的代码示例。
### 整体流程概述
下面是实现Spark Standalone调试的整体流程，表格展示了具体步骤和说明。
| 步骤
# 如何调试Spark应用程序：解决实际问题的指南
在大数据处理中，Apache Spark是一个非常流行和强大的框架。然而，在开发和运行Spark应用程序的过程中，调试可能会变得十分复杂。本文将讨论如何有效地调试Spark应用程序，同时通过一个实际问题来展示调试的步骤和方法。
## 问题背景
假设我们有一个简单的Spark应用程序，用于分析某个数据集中的销售数据。应用程序的目的是计算每个产
前言为了更好的理解spark的shuffle过程，通过走读源码，彻底理解shuffle过程中的执行过程以及与排序相关的内容。本文所使用的spark版本为：2.4.41、shuffle之BypassMergeSortShuffleWriter基本原理：1、下游reduce有多少个分区partition，上游map就建立多少个fileWriter[reduceNumer]，每一个下游分区的数据写入到一
spark任务，指
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2018-01-06 18:05:00
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# 本地调试 Apache Spark 的教程
Apache Spark 是一个快速的通用计算引擎，广泛用于大数据处理。对于刚入行的开发者来说，能够在本地机器上进行调试是学习 Spark 的重要一步。在这篇文章中，我们将详细介绍如何在本地调试 Spark，并提供一系列的步骤和代码示例。
## 流程概览
以下是实现本地调试 Spark 的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|---
原创
2024-09-20 09:09:12
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# Idea Spark调试
## 1. 简介
在软件开发中，调试(Debugging)是一个重要的过程，用于找出代码中的错误并进行修复。调试可以帮助程序员理解代码的执行过程，找到错误的原因，提高代码的质量和性能。
在本文中，我们将介绍一种常用的调试工具——Idea Spark调试，并提供一些示例代码来帮助读者更好地理解和使用这个工具。
## 2. Idea Spark调试工具
Idea
原创
2023-10-01 10:10:50
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1.修改spark-env.shexport SPARK_MASTER_OPTS="-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=10000"插入以上代码2.启动spark集群，此时输入jps会出现[root@master sbin]# jps17394 Jps16956 -- main class informa
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2023-07-21 15:51:11
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## Python调试Spark
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了高效的数据处理和分析能力。在使用Spark进行数据处理时，有时我们需要调试我们的代码以解决问题和优化性能。本文将介绍如何使用Python调试Spark应用程序。
### Spark调试工具
在调试Spark应用程序时，我们可以使用以下工具：
1. 日志：Spark提供了详细的日志，我们可以使用日志来
原创
2023-10-18 13:27:31
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# Spark应用调试指南
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，它提供了快速、易用的集群计算能力。然而，在使用过程中，我们可能会遇到一些调试问题。本文将介绍如何调试 Spark 应用程序，并通过一些代码示例和图表来帮助您更好地理解。
## 一、Spark 应用调试概述
调试 Spark 应用程序通常涉及到以下几个方面：
1. **日志记录**：通过配置日志级别和查看日
原创
2024-07-18 03:54:21
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