Spark架构1.什么是SparkSpark是基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎2.相对于mr，为什么要选择用Spark快速：Spark是基于内存的，而mr是基于磁盘的，与mr相比，Spark基于内存的运算时mr的100倍，基于内存的运算也要快10倍以上易用：Spark支持Scala、R、Java、Python在使用层面，Spark有封装好的函数，也就是算子，而mr并没有那么完善mr只有
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2023-12-31 21:45:46
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Pregel概述Pregel是Google提出的用于大规模分布式图计算框架 - 图遍历(BFS) - 单源最短路径(SSSP) - PageRank计算Pregel的计算由一系列迭代组成，称为superstepsPregel迭代过程 - 每个顶点从上一个superstep接收入站消息 - 计算顶点新的属性值 - 在下一个superstep中想相邻的顶点发送消息 - 当没
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2024-08-14 16:03:06
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Shuffle的产生在Spark作业中当父RDD与子RDD的分区对应关系为多对多或者一对多的情况下会发生宽依赖，也即一个父RDD的分区需要分发到多个子RDD所在的任务中去执行，这种情况就会涉及数据的重新分布，也即产生了shuffle。Spark算子是否引入shuffle与各算子的具体实现有关，本质上是要看父子RDD的分区器的实现是否相同，例如：在执行聚合类算子reduceByKey时判断是否会引入
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2024-01-15 21:21:35
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1. Spark的内存模型 Spark的Executor的内存管理是基于JVM的内存管理之上，Spark对JVM堆内(On-Heap)空间进行了 更为详细的分配，以便充分利用内存，同时Spark引入堆外内存(OffHeap)内存，可以直接在Worker 节点的系统内存中开辟空间，进一步优化内存使用。 Spark的堆内(On-Heap)空间是由–executor-memory或spark.exec
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2023-10-30 13:28:34
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rdd的mapPartitions是map的一个变种，它们都可进行分区的并行处理。 两者的主要区别是调用的粒度不一样：map的输入变换函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区。 假设一个rdd有10个元素，分成3个分区。如果使用map方法，map中的输入函数会被调用10次；而使用mapPartition
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2023-09-07 22:43:59
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默认情况下，算子经过了filter之后，RDD中的每个partition的数据量，可能都不太大一样了。（原本每个partition的数据量可能是差不多的） 问题：1、每个partition数据量变少了，但是在后面进行处理的时候，还是要跟partition数据量一样数量的task，来进行处理；有点浪费task计算资源，2. 每个partition的数据量不一样，会导致后面的每个task处理
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2023-11-28 15:51:30
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Spark中的Cache和Checkpoint机制与Hadoop MapReduce的区别Hadoop MapReduce 在执行 job 的时候，不停地做持久化，每个 task 运行结束做一次，每个 job 运行结束做一次（写到 HDFS）。在 task 运行过程中，也不停地在内存和磁盘间 swap 来 swap 去。可是讽刺的是，Hadoop 中的 task 太傻，中途出错需要完全重新运行，比
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2023-09-04 17:17:20
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数据分区 Spark是如何对数据集的节点进行分区控制的，在分布式程序中通信的代价是很大的，因此控制数据分区以获得最少的 网络传输可以极大地提升整体性能，和单节点的程序需要为记录集合选择合适的数据结构一样，Spark程序可以通过控制 RDD分区方式来减少通信开销。 分区的缺点：给定RDD只需要被扫描一次，我们完全没有必要对其预先分区处理，只有当数据集多次在诸如连接这种基于键的操作中使用 分
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2023-09-29 21:36:08
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文章目录一、DStream创建1.1 RDD 队列1.2 自定义数据源1.3 Kafka 数据源1.3.1 版本选型1.3.2 Kafka 0-10 Direct模式二、DStream转换2.1 无状态转化操作2.1.1 Transform2.1.2 join2.2 有状态转化操作2.2.1 UpdateStateByKey2.2.2 WindowOperations三、DStream输出四、优
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2023-11-07 11:51:46
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# 如何设置Apache Spark
在这篇文章中，我们将指导你如何设置Apache Spark环境，以便你能够进行大数据处理和分析。作为一名刚入行的小白，掌握Spark的基本设置是非常重要的，接下来我们将依次介绍整个设置流程。
## 设置流程
首先，让我们来看看整个设置流程。这个流程分为几个主要步骤，以下是它们的概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
1.SparkStreaming的批处理时间间隔很容易陷入的一个误区就是，以为时间间隔30秒就是每30秒从kafka读取一次。其实不然，可以理解为数据向水流一样源源不断的从kafka中读取出来（只要定义了DStream，Spark程序就会将接收器在各个节点上启动，接收器会以独立线程的方式源源不断的接受数据），每积累30秒钟的数据作为一个RDD供进行一次处理。2.性能优化可以思考的途径：a.增加并行
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2023-08-16 13:55:18
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sparkspark背景什么是sparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。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
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2023-12-26 08:21:54
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Spark调优部分参数可以在创建SparkSession对象时提供config(key,value)的方式进行赋值1、shuffle相关调优参数spark.shuffe.file.buffer
默认值：32K
参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓存大小，将数据写到磁盘之前，会写入buffer缓存中，待缓存写满之后，才
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2023-08-18 16:08:23
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在spark启动之后，worker和master注册通信之后，在进入用户提交app中，new SparkContext之后就会在worker上分配exectors了。首先在sparkContext中，会先创建和启动TaskScheduler和DAGSchedule在创建TaskScheduler的时候也会创建schedulerBackend；下面看createTaskScheduler方法： 1
在大数据处理的场景中，合理设置 Apache Spark 集群的参数对于性能的优化和资源管理至关重要。随着数据量的不断增长和计算需求的增加，如何在确保 Spark 集群高效运行的同时，避免资源浪费成为了一项挑战。本文将通过一系列详细的结构来深入探讨“Spark 集群合理的 Spark 参数设置”问题。
### 背景定位
在一个典型的大数据处理项目中，我们发现 Spark 作业的执行时间逐渐增加
为了增强容错性和高可用，避免上游RDD被重复计算的大量时间开销，Spark RDD设计了包含多种存储级别的缓存和持久化机制，主要有三个概念：Cache、Persist、Checkout。1、存储级别介绍（StorageLevel）存储级别以一个枚举类StorageLevel定义，分为以下12种：StorageLevel枚举类存储级别存储级别使用空间CPU时间是否在内存中是否在磁盘上备注NONE否否
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2023-06-28 18:54:16
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一、概述Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理，有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本，阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础，了解 RDD、S
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2023-10-17 14:50:22
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看了看spark-standalone的资源分配过程，还是记录一下吧，久了回顾一下。 Standalone模式下存在的角色。 Client：客户端进程，负责提交作业到Master。 Master：Standalone模式中主控节点，负责接收Client提交的作业，管理Worker，并命令Worker启动Driver和Executor。 Worker：Standalone模式中slave节点上的
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2024-02-27 20:23:22
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我们了解到合理地将RDD持久化/缓存，不仅直接避免了RDD的重复计算导致的资原浪费和占用，还提升了RDD的容错性，而且间接提升了分析任务的完成效率，那么为什么又会需要基于checkpoint的容错机制，在什么情况下需要设置checkpoint呢?对RDD进行ceckpoin操作，会将RDD直接存储到磁盘上，而不是内存，从而实现真正的数据持久化。checkpoint实际上对RDD lineage (
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2024-01-03 23:57:03
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Spark 应用程序在提交执行后，控制台会打印很多日志信息，这些信息看起来是杂乱无章的，但是却在一定程度上体现了一个被提交的 Spark job 在集群中是如何被调度执行的，这里将会向大家介绍一个典型的 Spark job 是如何被调度执行的。
我们先来了解以下几个概念：
DAG: 即 Directed Acyclic Graph，有向无环图，这是一个图论中的概念。如果一个有向
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2024-02-04 20:17:06
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