搭建集群： SPARK_WORKER-CORES : 当计算机是32核双线程的时候，需要指定SPARK_WORKER_CORES的个数为64个SPARK_WORKER_MEMORY :任务提交：./spark-submit --master node:port --executor-cores --class ..jar xxx--executor-cores: 指定每个executo
## Spark如何设置核数
Spark作为一个分布式计算框架，可以在集群中运行并行任务。在集群中，每个计算节点都有多个处理器核心可用。为了提高Spark作业的执行效率，我们可以设置Spark的核数来充分利用集群中的资源。本文将介绍如何在Spark中设置核数。
### 1. Spark默认核数设置
Spark会根据集群的配置自动设置默认的核数。在本地模式下，默认核数等于机器上的可用核心数。在
原创
2024-01-11 06:52:34
202阅读
在Task调度相关的两篇文章《Spark源码分析之五：Task调度（一）》与《Spark源码分析之六：Task调度（二）》中，我们大致了解了Task调度相关的主要逻辑，并且在Task调度逻辑的最后，CoarseGrainedSchedulerBackend的内部类DriverEndpoint中的makeOffers()方法的最后，我们通过调用
本課主題大数据性能调优的本质Spark 性能调优要点分析Spark 资源使用原理流程Spark 资源调优最佳实战Spark 更高性能的算子 引言我们谈大数据性能调优，到底在谈什么，它的本质是什么，以及 Spark 在性能调优部份的要点，这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题，它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优。希望这篇文章能为读者带
执行spark-sql时，查询数据量超过1.7亿行，数据量大小38G，出现系统盘占用突然变高的情况
检查为 /tmp 目录下，spark生成的临时目录占用了大量的磁盘空间，生成的spark临时文件超过15G了。
解决方案为：
1、删除 /tmp/spark* 的文件
rm -rf /tmp/spark*
2、修改spark执行时临时目录的配置，在 conf 目录下的spa
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2023-06-30 14:58:57
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# Spark Driver 程序解读
在大数据处理和分析领域，Apache Spark已成为一种非常流行的工具。Spark的核心架构基于集群计算，并引入了许多强大的特性，如内存计算、数据流处理等。而在Spark程序的运行过程中，驱动程序（Driver Program）扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍Spark Driver程序的工作机制、编写方法，并配有代码示例和旅行图，帮助读者更好地理解
原创
2024-08-11 04:04:01
33阅读
文章目录Spark集群高可用01.配置Linux操作系统集群（Centos7）（1）准备原料（2）安装Centos7（3）构建NAT网络集群02.安装Spark集群（1）准备原料（2）安装jdk和spark（3）安装Spark集群03.Spark集群高可用（1）准备原料（2）安装和配置zookeeper（3）配置Spark集群高可用 Spark集群高可用01.配置Linux操作系统集群（Cent
# Spark设定核数的科普文章
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，它能够高效地处理大规模的数据集。为了充分利用机器的性能，合理设置 Spark 的核数（Cores）是至关重要的。本文将介绍如何在 Spark 中进行核数的设置，并附上相关的代码示例和流程图。
## 什么是核数？
在 Spark 中，核数是指 Executor 可以使用的处理核心数量。一个 Executor
原创
2024-08-07 07:52:11
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Spark的内核部分主要从以下几个方面介绍： 任务调度系统、I/0模块、通信控制模块、容错模块、shuffle模块一、任务调度系统1、作业执行流程接下来注意几个概念： Application：用户自定义的Spark程序，用户提交后，Spark为App分配资源，将程序转换并执行。 Driver Program：运行Application的main()函数并创建SparkContext RDD
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2023-08-17 10:05:06
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# Spark指定driver节点
在Spark集群中，driver节点是负责协调整个应用程序执行的主节点。在默认情况下，Spark会自动选择一个节点作为driver节点，通常是第一个启动的节点。然而，在某些情况下，我们可能希望手动指定driver节点，以便更好地控制应用程序的执行。
## 为什么需要指定driver节点
指定driver节点可以带来以下好处：
1. **性能优化**：通过
原创
2024-03-19 04:45:29
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# 科普文章：Spark Cluster Driver 日志
## 背景介绍
在Spark集群中，Driver是Spark应用程序的主控节点，负责调度任务和资源管理。Driver的日志记录了Spark应用程序的运行情况，对于排查问题和优化性能非常重要。本文将介绍Spark Cluster Driver日志的重要性和如何查看和分析Driver日志。
## 重要性
Driver日志包含了应用程
原创
2024-02-25 07:41:35
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# 如何在Apache Spark中指定Task核数
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，其性能在很大程度上取决于任务的并发性和分区。了解如何指定Task核数对优化Spark作业的性能至关重要。这篇文章将引导你通过一个简单的流程来实现这个目标。
## 流程概述
为了在Spark中指定Task核数，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 03:22:16
49阅读
# 如何在Spark中指定最大核数
在使用Apache Spark时，合理配置资源是至关重要的。特别是指定Spark应用程序使用的最大核数，能够帮助你有效地利用集群资源。本文将详细讲解如何实现“Spark指定最大核数”，并进行一步一步的实操。
## 整体流程
以下是实现步骤的概要，帮助你迅速了解整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-08 06:47:20
53阅读
在常用的计算框架中，无论是spark、storm、yarn，如何提高并发量，提高集群的整体吞吐量是需要考虑的问题，其中资源容量规划和资源申请，对APP任务的并行执行方面有比较多的影响，下面罗列一下以上计算框架在资源规划和资源申请方面的一些类比：对于整个集群的处理能力来讲总是有限的，这个在很多资源管理调度框架中都有相应的总体容量的规划，每个APP或者JOB在申请资源执行时，也是需要提出多少资源的申请
内容简介一、内核架构剖析二、总结 一、内核架构剖析在Spark学习之路(二)：Spark核心术语详讲及作业提交流程一文中，已经详细介绍了Spark的核心术语，并且结合术语来简单粗略介绍了Spark作业的提交流程，这对于入门Spark而言已经足够，但是仅仅只是了解作业的提交流程而没有理解整体的底层架构是不够的，只有理解了内核架构，才能在作业出错时定位错误点，且可以针对性地调优，同时也是为精通Spa
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2024-01-04 08:11:10
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# 如何设置Spark的执行节点使用CPU核数
Apache Spark 是一个强大的开源集群计算框架，它使得大数据处理变得快速高效。在使用Spark进行计算时，合理配置资源，特别是CPU核数，对性能有着至关重要的影响。本文将教会你如何设置Spark的执行节点使用CPU核数。
## 整体流程
在开始之前，我们可以先了解一下设置Spark执行节点使用CPU核数的整体流程。以下是简要步骤：
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原创
2024-09-24 06:45:50
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1. Spark 内核概述
Spark内核泛指Spark的核心运行机制，包括Spark核心组件的运行机制、Spark任务调度机制、Spark内存管理机制、Spark核心功能的运行原理等，熟练掌握Spark内核原理，能够帮助我们更好地完成Spark代码设计，并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在。1.1 Spark核心组件回顾
1.1.1
集群配置软件配置Hadoop 2.6.0Spark 2.2.0硬件配置三台服务器，32 核 64G 500G总资源：32 核 64G x 3 = 48核 192GYarn 可分配总资源：48 核 60G x 3 = 144核180G默认情况下，yarn 可分配核 = 机器核 x 1.5，yarn 可分配内存 = 机器内存 x 0.8。提交作业: 直接使用了 Spark 官方的 example 包，
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2023-12-05 15:44:51
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在使用 Docker 技术时，我们常常需要对容器的 CPU 核数进行设置，以实现更优的性能表现。随着项目的演进，开发和生产环境中的容器数量以及配置需求日益增加，因此，适当的配置核数显得尤为重要。这篇文章将详细探讨如何解决 Docker 设置核数的问题。
### 背景定位
在某个项目中，我们的应用初期使用 Docker 部署，当时只需要低配的资源要求。随着用户量的增加，系统性能逐渐下降，响应时间
Spark优化主要分为两个方面的优化，一是代码逻辑的优化，二是资源配置的优化1.代码逻辑1.1.RDD优化RDD优化主要也有两个方面的考虑，一是RDD的复用，二是RDD的持久化。那么主要针对RDD的持久化进行说明。在Spark中多次对同一个RDD执行算子时，每次都会对这个RDD的父RDD重新计算一次，所以要避免这种重复计算的资源浪费，那么就需要对RDD进行持久化。Memory_Only内存Memo
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2023-10-05 12:50:58
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