job:应用程序中的每个acion操作（如collect、count、saves、reduce）都会创建成一个job，一个job由多个stage和task组成。与action操作相对应的是transformations操作(如map、reduceByKey),transformations从旧的RDD中生成新的RDD（如大小写转换、字段过滤） 以下是官方手册对action和transformati
概述1、spark推测执行开启，设置 spark.speculation=true即可额外设置1. spark.speculation.interval 100：检测周期，单位毫秒；
2. spark.speculation.quantile 0.75：完成task的百分比时启动推测；
3. spark.speculation.multiplier 1.5：比其他的慢多少倍时启动推测。2、spar
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2023-08-29 08:49:16
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数据倾斜原理和现象分析数据倾斜概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜发生时的现象1、绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢你的大部分的task，都执行的特别快，很快就执行完了，剩下几个task，执行的特别特别慢，
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2023-07-28 23:32:33
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一、常见问题1、org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException当前的配置为每个 executor 使用 1cpu,5GRAM,启动了 20 个 executor， 这种问题一般发生在有大量 shuffle 操作的时候,task 不断的 failed,然后又重执行，一直循环下去，非常的耗时。解决方
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2023-09-23 15:31:21
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package HomeWork.Core_logAnaly
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/***
* User:yunfei
* Date:22/10/23
* Description:
* 日志文件格式：
* 域名 流量 资源 ip 访问时间
*
* www.zhibo8.com 3040
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2023-12-17 12:13:46
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前述在上一章节Spark（十五）Executor执行Task的原理与源码分析我们解析了执行Task之前的一些准备工作，但是还没有正真进入Task的执行程序。在上一章节的解析中，在最后Task里的run方法中调用了抽象方法runTask方法，而我们说了，Task是一个抽象类，而runTask方法也是一个抽象方法，所以Task执行的具体逻辑是有Task的子类实现的，实现类Task抽象类的子类有两种，一
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2024-09-09 11:54:48
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Spark作业运行过程中，Driver会对每一个stage的task进行分配。根据Spark的task分配算法，Spark希望task能够运行在它要计算的数据算在的节点（数据本地化思想），这样就可以避免数据的网络传输。通常来说，task可能不会被分配到它处理的数据所在的节点，因为这些节点可用的资源可能已经用尽，此时，Spark会等待一段时间，默认3s，如果等待指定时间后仍然无法在指定节点运行，那么
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2023-09-22 17:46:59
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# 处理 Apache Spark 中任务慢的问题
在大数据处理过程中使用 Apache Spark 是一种极为高效的方法，但有时我们会遇到某些任务（task）运行得特别慢的情况。为了帮助你排查和优化这种情况，本文将详细介绍如何处理 Spark 任务慢的问题。我们将通过一个简洁的流程，以及具体的代码示例，清晰地解析出问题，并给出优化建议。
## 处理流程
下面是处理任务慢的基本流程，你可以参
原创
2024-08-07 07:51:45
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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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话说在《Spark源码分析之五：Task调度（一）》一文中，我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法。这个方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理。代码如下：// Make fake resource offers on all executors
// 在所有的executor
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2024-06-26 16:04:47
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性能调优从集群上的Spark Streaming应用程序中获得最佳性能需要进行一些调整。在高层次上，我们需要考虑两件事：通过有效使用集群资源减少每批数据的处理时间。设置正确的批量大小，以便可以像接收到的那样快速处理批量数据（即，数据处理与数据提取保持同步）。减少批处理时间可以在Spark中进行许多优化，以最大限度地缩短每个批处理的处理时间。数据接收中的并行度通过网络接收数据（如Kafka，Flum
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2024-04-11 11:38:38
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数据倾斜问题现象1、绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。2、原本能够正常执行的Spark作业，某天突然报出OOM（内存溢出）异常，观察异常栈，是我们写的业务代码造成的。这种情况比较少见。原理数据倾斜的原理很简单：在进行shuffle的时候，必须将各个节点
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2024-04-10 13:52:01
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文章目录Map任务数量Reduce任务数量 Map任务数量通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。主要的决定因素有：input的文件总个数input的文件大小集群设置的文件块大小(目前为128M，可在hive中通过set dfs.block.size命令查看到，该参数不能自定义修改举例：1，一个大文件： 假设input目录下有1个文件a，大小为780M，那么hadoop
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2024-07-24 17:48:51
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大数据-Spark调优（三）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
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2024-04-01 16:00:16
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# Android 更新某一个item 的某一个组件的实现流程
## 1. 整体流程
下面的表格展示了更新某一个item的某一个组件的实现流程：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 1 | 获取RecyclerView的Adapter |
| 2 | 根据item位置获取ViewHolder |
| 3 | 更新ViewHolder中的组件 |
## 2. 具体步骤及代
原创
2023-11-14 04:01:00
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上一篇文章里面 讲了TaskScheduler的主要初始化过程和任务提交 这次我们将继续深入TaskScheduler源码，看它到底还有什么其他操作，如何启动任务。1. resourceOffers()方法源码：/**
* Called by cluster manager to offer resources on slaves. We respond by asking
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2024-10-26 19:49:46
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# Spark: 取出DataFrame中某一个元素
## 引言
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了丰富的API和工具，用于处理和分析大规模数据集。其中，Spark DataFrame是Spark中用于处理结构化数据的核心概念之一。在本文中，我们将介绍如何使用Spark DataFrame来取出其中的某一个元素。
## DataFrame简介
简单来说，DataFr
原创
2024-01-27 08:11:46
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这里以将Apache的日志写入到ElasticSearch为例，来演示一下如何使用Python将Spark数据导入到ES中。实际工作中，由于数据与使用框架或技术的复杂性，数据的写入变得比较复杂，在这里我们简单演示一下。如果使用Scala或Java的话，Spark提供自带了支持写入ES的支持库，但Python不支持。所以首先你需要去这里下载依赖的ES官方开发的依赖包包。下载完成后，放在本地目录，以下
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2024-09-19 10:22:07
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在Java中，一个线程对象是有自己的生命周期的，如果想要控制好线程的生命周期，则首先应该认识其生命周期，如图。 从图中可以发现，大部分线程生命周期的方法都已经学过了，那么这里主要介绍下面3种新方法。
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2024-05-29 02:42:47
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官方英语原文：http://docs.sencha.com/touch/2.3.1/#!/guide/getting_startedWhat is Sencha Touch? 初识Sencha Touch Sencha Touch is a high-performance HTML5 mobile application framework. You can use Sencha To
