摘要spark的调度一直是我想搞清楚的东西，以及有向无环图的生成过程、task的调度、rdd的延迟执行是怎么发生的和如何完成的，还要就是RDD的compute都是在executor的哪个阶段调用和执行我们定义的函数的。这些都非常的基础和困难。花一段时间终于弄白了其中的奥秘。总结起来，以便以后继续完善。spark的调度分为两级调度：DAGSchedule和TaskSchedule。DAGSchedu
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2024-08-05 21:39:39
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本篇blog讲述实际spark项目中调优的一个小技巧，调节数据本地化的等待时长。 Spark在Driver上，对Application的每一个stage的task，进行分配之前，都会计算出每个task要计算的是哪个分片数据，RDD的某个partition；Spark的task分配算法，优先，会希望每个task正好分配到它要计
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2023-10-24 05:37:16
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背景： 分布式计算模型中，如Hadoop的MR，Spark的RDD，在任务处理过程中经常会出现某个Task执行很慢，拖慢了整个批次计算。为解决此问题，Hadoop提出来了Speculative Task方案。思路： 监控每个Task执行情况，对慢于平均进度(或者其它可以衡量进度的指标)的Task重新启动一个Task，结果集用率先完成的
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2023-10-15 19:30:21
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Spark中任务的处理也要考虑数据的本地性(locality)，Spark目前支持PROCESS_LOCAL（本地进程）、NODE_LOCAL（本地节点）、NODE_PREF、RACK_LOCAL（本地机架）、ANY（任何）几种。其他都很好理解，NODE_LOCAL会在spark日志中执行拉取数据所执行的task时，打印出来,因为Spark是移动计算，而不是移动数据的嘛。 那么什么是NODE_P
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2024-10-22 14:05:11
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引言在上两篇文章 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 和 spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 中剖析了Spark的DAG的生成，Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交。如下图，我们在前两篇文章中剖析了DAG的构建，Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交，本篇文章主要剖析TaskSet
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2024-08-04 17:59:56
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# Hive Reducer Task 执行慢的解决方案
在大数据处理领域，Hive 是用于数据仓库和分析的重要工具。作为开发者，我们常常会遭遇到 Hive Reducer Task 执行缓慢的问题。这篇文章将为你介绍如何识别和解决这个问题，提升任务执行效率。
## 整体流程
我们可以将问题排查和解决过程划分为几个步骤。以下是相关步骤的简要流程图：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-18 09:56:17
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1、懒执行数据从源头到处理，并不是每一步操作都会立刻执行。在spark操作方法中，分为Transformation与Action两类操作。 transformation：一个方法由RDD调用，执行后产生另一个RDD。 Action：一个方法由RDD调用，执行后不是产生另一个RDD，而是产生一个非RDD的结果，例如collect，count。Tra
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2023-08-06 11:54:26
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Spark系列面试题Spark面试题（一）Spark面试题（二）Spark面试题（三）Spark面试题（四）Spark面试题（五）——数据倾斜调优Spark面试题（六）——Spark资源调优Spark面试题（七）——Spark程序开发调优Spark面试题（八）——Spark的Shuffle配置调优1、资源运行情况2、资源运行中的集中情况（1）实践中跑的Spark job，有的特别慢，查看CPU利用
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2024-06-09 07:23:04
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# 如何实现 Spark Task 立刻执行
在大数据处理的世界里，Apache Spark 是一个强大的工具，能够处理大量的数据并实现高效的计算。然而，有时你可能会遇到“Spark task立刻执行，但执行不到”的问题。今天，我将带领你一步步了解如何解决这个问题，使 Spark Task 能够即时执行。
## 流程概述
下面是实现 Spark Task 立刻执行的步骤：
| 步骤 | 描
Spark应用依据计划执行时, 非常容易编写, 也非常容易懂. 然而, 当spark应用执行非常慢或失败时就变得非常难了. 有时一个好的调优可能因为数据变化或者数据布局变化或而失败, 有时应用程序在一开始时运行良好,但由于资源不足而变差. 有非常多这样的例子.不仅了解Spark应用非常重要, 也需要了解底层运行时组件, 像磁盘利用率, 网络利用率,相互之前的竞争等等. 当应用出现不好的
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2024-03-12 13:27:40
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# Spark Task任务调度执行
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，专为大数据处理而设计。其内置的任务调度功能允许用户在集群中高效地执行计算任务。在这篇文章中，我们将深入分析 Spark 的任务调度过程，并通过示例代码和可视化图表来说明这一过程。
## Spark 任务调度概述
在 Spark 中，任务调度主要是将用户提交的计算逻辑（即作业）划分为多个小单元（即任
写在前面 在任何大数据类的项目中，数据倾斜都是最棘手的性能问题，最能体现人的技术能力，最能体现RD（Research Developer，研发工程师）的技术水平。数据倾斜 = 性能杀手，如果没有丰富的经验，或者没有受过专业的技术培训，是很难解决数据倾斜问题的。 所以，数据倾斜解决方案，在整个项目中，都是非常非常核心
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2023-10-27 15:43:03
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# Spark Insert Overwrite 最后一个 Task 很慢的解决方案
在大数据处理过程中，使用 Apache Spark 进行数据写入操作是一个常见的需求。然而，在执行 `insert overwrite` 操作时，我们可能会碰到最后一个任务执行缓慢的问题。本文将阐述其产生的原因，并分步教你如何解决这个问题。
## 整体流程
以下是 Spark 执行 `insert over
原创
2024-09-02 06:22:07
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大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。因此大家务必把握住调优的基本原则，千万
Tuning Spark数据序列化内存调优内存管理概述确定内存消耗调整数据结构序列化 RDD 存储垃圾收集调整其他注意事项并行度水平减少任务的内存使用广播大的变量数据本地化概要由于大多数 Spark 计算的内存性质， Spark 程序可能由集群中的任何资源（ CPU ，网络带宽或内存）导致瓶颈。 通常情况下，如果数据有合适的内存，瓶颈就是网络带宽，但有时您还需要进行一些调整，例如 以序列
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2023-12-27 21:13:35
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在Spark中，一个应用程序要想被执行，肯定要经过以下的步骤： 从这个路线得知，最终一个job是依赖于分布在集群不同节点中的task，通过并行或者并发的运行来完成真正的工作。由此可见，一个个的分布式的task才是Spark的真正执行者。下面先来张task运行框架整体的对Spark的task运行有个大概的了解。 task运行之前
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2023-08-11 14:18:10
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# Spark任务如何设置单个Task读取文件的大小
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行的分布式计算框架，它允许用户处理大量的数据，以支持实时和批量处理。一个常见的问题是如何设置单个 Task 读取文件的大小，以优化性能和资源利用率。在本篇文章中，我们将探讨这个问题，并给出具体的解决方案。
## 背景知识
在 Spark 中，数据通常存储在分布式文件系统中，比如 HDFS
【Spark】RDD处理程序运行原理解释和它的Transformation和Actions操作详解(1) Spark 程序运行原理解释： 下图描述了Spark的输入、 运行转换、 输出。 在运行转换中通过算子对RDD进行转换。
算子是RDD中定义的函数，可以对RDD中的数据进行转换和操作。 1）输入：在Spark程序运行中，数据从外部数据空间（如分布式存储：textFile读取HDFS等，p
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2023-10-28 11:13:03
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一，简介Spark调度机制可以理解为两个层面的调度。首先，是Spark Application调度。也就是Spark应用程序在集群运行的调度，应用程序包括Driver调度和Executor调度。其次，就是每个Spark Application都会有若干Jobs(Spark Actions)，然后这些job是以何种机制，在Executor上执行的，也是需要一个调度管理的机制，该层面调度也可以理解为S
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2023-10-21 17:56:43
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# Spark集成程序放在接口执行很慢的原因及解决方案
在现代数据处理的场景中，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，被广泛应用于数据分析和机器学习任务。然而，当我们在接口中调用Spark集成程序时，常常会遇到性能问题，导致响应速度缓慢。本文将探讨这一问题的原因，并提供相应的解决方案。
## 1. Spark的工作原理
Apache Spark的核心是计算集群的分布式处理。它
