spark的timeout概念

本文主要打算对spark内部的序列化机制以及在shuffle map中起衔接作用的MapOutputTracker做一下剖析。主要涉及具体实现原理以及宏观设计的一些思路。1，spark序列化任何一个分布式框架，序列化都是其必不可少并且很重要一部分，spark也不例外。spark设计序列化的主要类以及之间的依赖包含关系如下图：上图中，虚线表示依赖关系，而实线表示继承关系。各个类的解释如下：a，Ser

spark的timeout概念

大数据

java

序列化

spark

转载

云端筑梦大师

8月前

11阅读

spark 窗口startTime spark timeout

调节堆外内存！！！ executor堆外内存 spark底层shuffle使用netty传输，所以使用了堆外内存！1.2之前是NIO就是socket，之后默认使用netty 有时候，如果你的spark作业处理的数据量特别特别大，几亿数据量；然后spark作业一运行，时不时的报错， shuffle file cannot find，execu

spark 窗口startTime

spark

性能调优

垃圾回收

数据

转载

feiry

2023-11-09 08:25:25

80阅读

spark 设置timezone spark timeout

此“超时”非彼“超时”在我们开始这篇文章之前，我们必须要先弄清除一下问题：为什么流的上的状态会有“超时”问题？超时机制是为什么样的业务场景而设计的？通常情形下，人们一种直白的想法是：某种状态在长时间没有得到来自新数据的更新时，我们可以认为这个状态是“超时”了，它应该不复存在了，应该永远的被移除掉。然而遗憾的时是，Spark对于“状态”以及“超时”是另外一种理解：Spark认为既然流是没有边界的，那

spark 设置timezone

Spark

Streaming

GroupState

超时

转载

mob64ca1404476b

2024-06-29 12:21:10

60阅读

spark timeout 参数 spark runtime

下面主要说明作业提交的的具体运行环境，这里从SparkContext中的runJob方法开始跟踪它的源码过程。下面的图简要的描述了Job运行的过程 runJob的源码如下：这里主要有三个函数：Clean(func)：主要是清理关闭一些内容，比如序列化。runJob(...)：将任务提交给DagScheduler。doCheckpoint()：保存当前RDD，在Job完成之后调用父rdd。这里

spark timeout 参数

大数据

runtime

递归

序列化

转载

技术极客之光

2024-01-29 13:43:19

63阅读

spark的核心概念 spark的基本概念

1. Spark概述1.1. 什么是Spark（官网：http://spark.apache.org） Spark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

spark的核心概念

shell

scala

java

spark

转载

代码工匠传奇

2023-08-10 17:06:01

87阅读

Spark 概念简介 spark的几个主要概念

一、Spark 是什么spark是一个用来实现快速而通用的集群计算平台。spark各组件：1. Spark core实现了spark的基本功能，包括任务调度，内存管理，错误恢复，与存储系统交互等模块。spark core中还包含了对弹性分布式数据集（resilient distributed dataset，RDD）对API定义。RDD表示分布在多个计算节点上可以并行操作对原属集合，是spark主

Spark 概念简介

spark

Hadoop

API

转载

mob64ca1418aeab

2023-09-21 20:49:19

72阅读

spark.network.timeout

# Kubernetes中的spark.network.timeout详解 Kubernetes（简称K8S）是一种用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源系统。Spark是一种流行的大数据处理框架，可以在Kubernetes上运行以实现大规模数据处理。在Kubernetes中，配置Spark应用程序的参数是非常重要的，其中一个重要的参数是spark.network.timeout。 ##

spark

.net

应用程序

原创

彭豆豆嘿哈

2024-05-07 10:12:02

412阅读

spark.network.timeout

# 如何实现“spark.network.timeout” ## 概述本文将向刚入行的开发者介绍如何实现“spark.network.timeout”。首先，我将展示整个实现过程的流程，并用表格形式展示每个步骤的具体操作。然后，我将逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例和注释。 ## 实现流程下面是实现“spark.network.timeout”的步骤概述： | 步骤 | 操

spark

.net

配置文件

原创

mob649e81643021

2023-09-15 11:08:29

756阅读

spark stage迟迟不结束 spark timeout

注意下面需要配置两个参数：spark-submit脚本里面，去用--conf的方式，去添加配置；一定要注意！！！切记，不是在你的spark作业代码中，用new SparkConf().set()这种方式去设置，不要这样去设置，是没有用的！一定要在spark-submit脚本中去设置。一、调节executor堆外内存有时候，如果你的spark作业处理的数据量特别特别大，几亿数据量；然后spark作业

spark stage迟迟不结束

spark

内存溢出

垃圾回收

转载

mob64ca13fae001

2024-06-11 07:00:31

68阅读

spark的DAG spark的dag的概念

1、DAGDAG：字面概念是有效无环图，指的是一个无回路的有向图。如果有一个非有向无环图，且A点出发向B经C可回到A，形成一个环。将从C到A的边方向改为从A到C，则变成有向无环图。而在Spark中，由于计算过程很多时候会有先后顺序，受制于某些任务必须比另一些任务较早执行的限制，我们必须对任务进行排队，形成一个队列的任务集合，这个队列的任务集合就是DAG图，每一个定点就是一个任务，每一条边代表一种限

spark的DAG

数据

依赖关系

结点

转载

技术博主

2023-09-04 14:42:18

222阅读

spark stage 划分 spark的分区概念

一、RDD分区的含义RDD 内部的数据集合在逻辑上和物理上被划分成多个子集合分布到集群的节点中，这样的每一个子集合我们将其称为分区(Partitions)分区个数的多少涉及对该RDD进行并行计算的粒度spark会为每个分区起一个单独的任务进行计算，因此并行任务的个数，也是由分区的个数决定的分区是一个逻辑概念，变换前后的新旧分区在物理上可能是同一块内存或存储，这种优化防止函数式不变性导致的内存需求无

spark stage 划分

大数据

java

scala

spark

转载

西洋无悔

2023-09-16 15:36:24

47阅读

Spark介绍 spark的几个主要概念

Spark概述详解1. spark概念官网：http://spark.apache.org，Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。 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是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理实时性，

Spark介绍

Spark详细概述

Saprk

spark

hadoop

转载

云中谁寄锦书来

2023-06-19 10:04:05

85阅读

spark on yarn的概念 spark on yarn 流程

目录1、首先介绍yarn的模型图（1）、yarn 模型图（2）、yarn的流程如下：2、cluster模式下提交任务流程（1）、流程图如下（2）、工作流程如下：3、在Client模式下，Driver进程会在当前客户端启动，客户端进程一直存在直到应用程序运行结束。（1）、client模式下的流程图（2）、工作流程如下：4、Spark任务调度1、首先介绍yarn的模型图（1）、yarn 模

spark on yarn的概念

应用程序

客户端

工作流程

转载

gjnet

2023-08-11 11:26:08

203阅读

beeline 连接spark超时参数 spark network timeout

这是用Spark Mllib ALS算法做离线推荐时遇到的问题。我们对历史日志作统计和评分，然后用ALS来训练模型，最后为每个用户做个性化的产品推荐。现象是，driver在完成推荐之后，调用foreach输出推荐结果。从Spark UI看到，foreach这一步迟迟不执行。大约300秒之后（我们的spark.network.timeout是300

beeline 连接spark超时参数

spark

UI

调用栈

转载

mob64ca140caeb2

2023-11-19 18:42:56

152阅读

spark running后又accepted spark timeout waiting for task

问题原因这是因为hive将spark任务往yarn上提交时超时了，因此hive直接判定该spark任务执行失败解决方法修改hive-site.xml文件，增大hive.spark.client.server.connect.timeout的值<property> <na

spark

java

hive

解决方法

转载

ctaxnews

2023-06-09 14:31:23

216阅读

spark中DAG的概念

spark 生态及运行原理 spark 特点运行速度快 => Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算。适用场景广泛 => 大数据分析统计，实时数据处理，图计算及机器学习易用性 => 编写见到那，支持80多种以上的高级算子，支持多种语言，数据源丰富，可部署在多种集群中容错性高 => Spark引进了弹性分布式数据集RDD，它是分布在一组节点中的只读对

spark中DAG的概念

spark

数据

数据集

转载

码农小哥

2024-07-21 01:15:50

58阅读

spark架构概念 spark 架构

更好的理解spark——spark通信架构此篇摘抄自某教程的ppt，希望大家可以更深刻的理解sparkspark既然是分布式集群，那么他的master和worker节点之间是怎么进行通信的？spark1.3之前的通信框架是什么？之后为什么不使用这个通信框架了？1、Spark内部的通信架构使用Actor模型进行开发，在Spark1.3之前直接使用AKKA来作为具体的通信框架。为了解决shuffle过

spark架构概念

spark

RPC

通信框架

转载

勇往直前的巨人

2023-09-21 07:42:02

103阅读

Spark的基本概念

基本组成Spark是一个分布式系统，也是集多个功能模块于一身的统一平台。它基于一个内核模块衍生出机器学习，实时流计算，OLAP，和图数据处理等模块，如图1-1-1所示。本书主要介绍Spark内核模块的实现原理。图1-1-1 spark功能模块从图1-1-1中可以看出Spark内核模块是基础层，它是所有上层功能模块的基础。所有上层的功能模块都使用Spark内核模块提供的接口来实现其功能。Spark应

java

原创

mb5fe559d8b9ae4

2020-12-25 21:24:03

537阅读

Spark Shuffle 概念

reduceByKey 会将上一个 RDD 中的每一个 key 对应的所有 value 聚合成一个 value，然后生成一个新的 RDD，元素类型是<key,value>

spark

big data

大数据

数据

数据集

原创

wx62be9d88ce294

2022-07-01 17:36:22

89阅读

Spark核心概念

Spark核心概念——RDD RDD（抽象数据集的统称Spark是对RDD的其中一种实现）：Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集 1.分布在集群中的只读对象集合（由多个Partition构成） 2.可以存储在磁盘或内存中（多种存储级别） 3.通过并行“转换”操作构造 4.失效后自动重构RDD基本操作（operator） 1.Transformat

spark

分布式

存储

数据集

hadoop

原创

马超的博客

2022-11-28 15:42:03

95阅读

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯

51CTO博客

spark的timeout概念