以下内容来源于DT大数据梦工厂：1、数据本地性2、RDD自定义一、性能优化之数据本地性数据本地性是对分布式系统是一件 最为重要的事情（之一），程序包含代码和数据2部分，单机版本一般情况下很少数据本地性的问题（因为数据在本地）。但是由于数据本地有PROCESS_LOCAL和NODE_LOCAL之分。所以我们还是尽量的让数据处于PROCESS_LOCAL。例如PHP 现在都有一个数据缓存层。在Spar
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2024-06-26 14:04:34
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分布式数据并行环境下，保持数据的本地性是非常重要的内容，事关分布式系统性能高下。 概念：block ： HDFS的物理空间概念，固定大小，最小是64M，可以是128,256 。。也就是说单个文件大于block的大小，肯定会被切分，被切分的数目大概是：比如文件是250M，block是64M，就会被分为4个block，64+64+64+58，最后一个block没有满，一个block只能有一个
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2023-07-17 16:36:53
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一. 概述Spark中的数据本地性分为两种executor 层面的数据本地性task 层面的数据本地性在两种本地性中，task层面的数据本地性是由Spark本身决定的，而executor的分发则是Cluter Manager控制的，因此下文主要描述在不同Cluster Manager中的executor分发机制。Spark Standalone Standalone提供了两种executor的分
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2024-06-18 17:51:04
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本地化说明数据本地化可以对Spark任务的性能产生重大影响。如果数据和操作数据的代码在一块，计算通常会很快。但是如果数据和代码不在一起，就必须将一方移动到另一方。通常，将序列化的代码块从一个地方发送到另一个地方要比发送数据更快，因为代码的大小比数据要小得多（这也是大数据计算核心思想之一：计算向数据移动）。Spark围绕这个数据本地化的一般原则构建它的调度。数据本地化是指数据与运行代码之间的距离。根
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2023-11-29 08:59:35
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一、动机 我们已经学了很多在 Spark 中对已分发的数据执行的操作。到目前为止，所展示的示例都是从本地集合或者普通文件中进行数据读取和保存的。但有时候，数据量可能大到无法放在一台机器中，这时就需要探索别的数据读取和保存的方法了。 Spark 及其生态系统提供了很多可选方案。本章会介绍以下三类常见的数据源。 • 文件格式与文件系统：对于存储在本地文件系统或分布式文件系统（比如 NFS、HDF
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2023-09-21 13:40:17
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一：性能优化之数据本地性1， 数据本地性对分布式系统的性能而言是一件最为重要的事情（之一），程序运行本身包含代码和数据两部分，单机版本一般情况下很少考虑数据本地性的问题（因为数据在本地），但是对于单机版本的程序由于数据本地性有PROCESS_LOCAL和NODE_LOCAL之分，所以我们还是尽量的让数据处于PROCESS_LOCAL；Spark作为分布式系统更加注意数据本地性，在Spar
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2023-09-17 13:20:43
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在分布式计算中，为了提高计算速度，数据本地性是其中重要的一环。 不过有时候它同样也会带来一些问题。一.问题描述在分布式计算中，大多数情况下要做到移动计算而非移动数据，所以数据本地性尤其重要，因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上，有些人可能会发现即使他已经...
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2015-09-24 15:05:00
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在分布式计算中，为了提高计算速度，数据本地性是其中重要的一环。 不过有时候它同样也会带来一些问题。一.问题描述在分布式计算中，大多数情况下要做到移动计算而非移动数据，所以数据本地性尤其重要，因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上，有些人可能会发现即使他已经...
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2015-09-24 15:05:00
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向导1. 方式一2.方式二3.方式三4.方式四5. 一个完整的测试代码 1. 方式一以该方式读取，默认只有一个分区，即单线程读取所有数据。该方式主要是表数据量小的本地测试/**
* 单分区读，且是全量读，应用：表数据量小的本地测试
*/
def read1(spark: SparkSession, url: String, table: String, props: Proper
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2023-08-02 00:24:30
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场景： 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正好分配到它要计算的数据所在的节点，这样的话，就不用在网络间传输数
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2024-05-15 13:37:47
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# 如何实现 Spark 本地性面试题
本篇文章将带你了解如何实现 Spark 本地性（Locality）的相关面试题。对于刚入行的小白来说，理解 Spark 的本地性概念和实践过程是非常重要的。下面的内容将详细分析整个实现流程并提供对应的代码片段。了解这些内容将为你的开发之路打下坚实的基础。
## 实现流程
首先，让我们概述一下实现 Spark 本地性所需的步骤。以下是整个流程的表格：
一、什么是数据本地性（data locality） 大数据中有一个很有名的概念就是“移动数据不如移动计算”，之所以有数据本地性就是因为数据在网络中传输会有不小的I/O消耗，如果能够想办法尽量减少这个I/O消耗就能够提升效率。那么如何减少I/O消耗呢，当然是尽量不让数据在网络上传输，即使无法避免数据在网络上传输，也要尽量缩短传输距离，这个数据需要传输多远的距离
原创
2021-07-27 13:45:16
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Spark在Driver上会对Application的每一个Stage的Task进行分配前，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分配算法会让每个Task正好分配到它要计算的数据所在的节点，这样不用在网络间传输数据，因此在DAG划分Stage分配Task任务时候就确定好了数据本地性。 但通常来说，很有可能因为节点A的计算资源和计
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2023-08-25 12:29:21
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数据本地性造成的数据倾斜。
原创
2021-07-26 09:57:43
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数据本地性带来的锅~浪院长浪尖聊大数据健身前后对比健身回来的路上，看到微信群里聊技术，一群有问了一个神奇的问题，具体可以看如下截图：哥们给出的结论是repartition导致的数据倾斜，我给他详细的回复了说明了不是数据倾斜。那么接下来，我们就仔细分析一下原因。为了大家更彻底的了解这块内容，文章底部浪尖也录制了一个小视频。那哥们数是repartition导致的数据倾斜原因，是由于前三行数据输入和输出
原创
2021-03-15 20:07:30
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环境：centos 7下载hadoop：链接：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.6.5/hadoop-2.6.5.tar.gz下载后进行解压，并进行一系列修改sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-2.6.5.tar.gz -C /usr/local # 解压到/usr/local中
cd /usr/
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2023-07-31 17:37:48
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数据本地性是 Spark 等计算引擎从计算性能方面去考量的一个重要指标，对于某个数据分片的运算，Spark 在调度侧会做数据本地性的预测，然后尽可能的将这个运算对应的Task调度到靠近这个数据分片的Executor上。
Spark 计算作业依赖于整个物理计算集群的稳定性，抛开软件层，如资源管理层（YARN，Kubernetes），存储层（HDFS）本身的稳定性不说，Spark 依赖于物理机器上的
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2021-06-11 22:20:22
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一：性能优化之数据本地性1、数据本地]\数据本性有PROCESS_LOCAL和NODE_LOCAL之分， 所以，尽量让数据处于PROCESS_LOCAL级别。Spark作为分布式系统，更加注重数据本地性，在Spark中数据本地性...
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2022-07-25 06:03:17
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一、创建1.外部数据源（1）读取win读取win （读取多个文件）val conf=new SparkConf().setAppName("New Test").setMaster("local")
val sc=new SparkContext(conf)
val readText=sc.textFile("D:\\example\\1.txt,D:\\example\\2.txt")
val
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2024-08-14 16:04:06
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随着硬件技术的快速进步，尤其是网络和存储设备的性能迅速提升，以及云计算厂商推动软硬件协同加速的云存储服务，越来越多的企业开始基于云存储来构建数据存储服务，或数据湖，因此就需要单独再建设一个独立的计算层来提供数据分析服务，这也就是存算分离架构（Disaggregated Storage and Compute Architecture）。本文介绍存算分离架构。— 背景介绍 —Apache
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2024-08-31 16:47:14
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