背景 为什么需要调优？？ 程序都是能跑的，集群还是那个集群，但是有可能另外一个会调优的人和你写的代码的运行的速度要几倍甚至几十倍1.开发调优1.1 原则一：避免创建重复的RDD我们有一份数据 ，student.txt 第一个需求 ：wordCount val stuRDD = sc.textFile(“e://sparkData//student.txt”) 第二个需求：算有多少个学生 val s
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2024-06-21 09:18:38
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# Spark Distinct 优化：提高数据去重效率
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架。使用 Spark 时，`distinct` 操作是常见的需求之一，用于从数据集中去除重复项。然而，`distinct` 操作的性能可能会受到数据规模和集群资源配置的影响。本文将探讨 `distinct` 方法的优化策略，并通过代码示例来演示如何提高去重效率。
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原创
2024-08-27 04:21:26
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本文分为四个部分，基本涵盖了所有Spark优化的点，面试和实际工作中必备。《Spark性能优化：开发调优篇》《Spark性能优化：资源调优篇》《Spark性能优化：数据倾斜调优篇》《Spark性能优化：shuffle调优篇》Spark性能优化：开发调优篇 在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/
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2023-12-27 22:49:07
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Spark--优化总结：优化方向RDD/代码调优1.尽可能复用RDD2.保证对一个RDD执行多次算子操作时，这个RDD本身仅仅被计算一次。3.尽量避免使用shuffle类算子4.使用高性能的算子5.广播变量参数调优1.num-executors →==executors数量==2.executor-memory→==executors内存==3.executor-cores→==executor
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2024-06-21 10:26:24
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一 spark常用的join形式： 1 broadcast hash join （小表 大表 join）1.1）没有加hint, 满足如下条件，也会产生broadcast join： 1）被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值，如果没有配置，则默认是10M。 &nb
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2023-08-31 15:49:16
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由于大多数spark的计算都是内存计算，因此在spark集群中有以下瓶颈：CPU,网络带宽还有内存。如果内存足够的话，主要可能就是网络带宽。目前主要有两种调优方案：数据序列化和内存调整。1. 数据序列化序列化在任何分布式应用中都有举足轻重的作用，如果对象被序列化很慢或者序列化后的格式很大，会大大的降低计算的性能。通常来说，这应该是你调优spark应用性能首先要做的事情。spark 提供了两种序列化
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2023-08-08 15:52:54
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spark优化总结:一、spark 代码优化六大代码优化:
避免创建重复的RDD
尽可能复用同一个RDD
对多次使用的RDD进行持久化
尽量避免使用shuffle类算子
使用map-side预聚合的shuffle操作
使用高性能的算子
广播大变量
使用Kryo优化序列化性能
优化数据结构
使用高性能的库fastutil1. 对多次使用的RDD进行持久化同常内存够的
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2023-12-13 01:52:01
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# Spark优化 count distinct 的探索
在大数据处理和分析过程中，如何高效地计算唯一值的数量是一个常见的需求。尤其是在使用 Apache Spark 进行数据处理时，由于其强大的分布式计算能力，如何优化 `count distinct` 操作就显得尤为重要。本文将探讨如何在 Spark 中优化 `count distinct` 的操作，并通过代码示例和状态图来加深理解。
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原创
2024-09-02 03:18:31
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1.Spark的一些基本名词解释ClusterManager：在Standalone模式中即为Master（主节点），控制整个集群，监控Worker。在YARN模式中为资源管理器。 Worker：从节点，负责控制计算节点，启动Executor。在YARN模式中为NodeManager，负责计算节点的控制。 Driver：运行Application的main()函数并创建SparkContext。
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2023-10-05 16:16:27
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SparkStreaming之优化除了Spark的常规调优（序列化、内存调整、RDD优化、缓存、共享变量等等）之外，SparkStreaming还有一些重要的调优手段，那么下面就开始介绍SparkStreaming应该从哪些方面进行优化那么如何提高SparkStreaming应用程序的性能呢？作为一个Spark高手，你需要考虑2个方面充分的利用集群的资源来减少每个batch批次的数据的处理时间设置
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2023-12-07 07:01:13
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scala中的函数一些用法trim 开头和结尾的空白忽略map 对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象filter 过了scala 特殊符号用法::: 三个冒号运算符(list的连接操作):: 两个冒号运算符：表示普通元素与list的连接操作_N下划线数字运算符：用于访问元组的第N个元素，N的取值从1开始(元组的元素类型可以不同。)<- 用于遍历集合对象=> 匿名函数
sparkcore 优化数据倾斜处理1.etl处理 2.并行度
3.过滤倾斜key(需要null，聚合需求(随机分区预聚合，最终hash散列聚合)
拆分(单独拿出来处理，最终union起来))
4.reduce join 转mapjoin 5.两阶段聚合
6.无前缀聚合(随机前缀:大表加随机前缀 小表*3)自定
1.Spark SQL概述1）Spark SQL是Spark核心功能的一部分，是在2014年4月份Spark1.0版本时发布的。2）Spark SQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句3）BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据4）Spark SQL支持Python、Scala、Java和R语言5）Spark SQL不仅仅是SQL6）Spark SQL远远比SQL要强大7）
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2023-12-24 22:41:23
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Spark distinct
原创
2022-12-28 15:30:30
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福哥答案2020-09-11：[Hive调优及优化的12种方式](https://zhuanlan.zhihu.com/p/80718835?utm_source=qq)1.请慎重使用COUNT(DISTINCT col)。可以考虑使用Group By 或者 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col)方式代替COUNT(DISTINCT col)。2.小文件会造成资源的
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2023-07-31 15:21:30
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文章目录预备 数据和执行语句Expand第一次HashAggregateShuffle and Second HashAggregate最后结果性能原文 预备 数据和执行语句SELECT
COUNT(*),
SUM(items),
COUNT(DISTINCT product),
COUNT(DISTINCT category)
FROM orders;假设源数据分布在
# 如何实现Spark中的count distinct
## 1. 前言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到需要对大规模数据进行处理的情况。在Spark中，如果我们需要对数据进行去重并计算唯一值的数量，通常会使用count distinct方法。在这篇文章中，我将教你如何在Spark中实现count distinct操作。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart T
原创
2024-05-05 05:33:01
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写在前面：我热爱技术，热爱分享，热爱生活， 我始终相信：技术是开源的，知识是共享的！博客里面的内容大部分均为原创，是自己日常的学习记录和总结，便于自己在后面的时间里回顾，当然也是希望可以分享自己的知识。目前的内容几乎是基础知识和技术入门，如果你觉得还可以的话不妨关注一下，我们共同进步！个人除了分享博客之外，也喜欢看书，写一点日常杂文和心情分享，如果你感兴趣，也可以关注关注！微信公众号：傲骄鹿先生
# MySQL Distinct优化实现方法
## 1. 引言
在数据库查询中，`DISTINCT`关键字用于删除结果集中重复的数据。然而，当数据量较大或查询复杂时，使用`DISTINCT`可能会导致性能问题。本文将介绍如何优化MySQL中的`DISTINCT`查询，以提高查询效率。
## 2. 优化流程
下面是优化`DISTINCT`查询的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-08-29 07:46:34
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# MySQL Distinct 优化
## 1. 简介
MySQL是一种非常流行的关系型数据库管理系统，它支持多种查询语句以满足不同的需求。其中，"DISTINCT"关键字用于返回唯一的结果集，即去除结果集中的重复行。在处理大量数据时，使用DISTINCT可能会导致查询性能下降。本文将介绍如何优化MySQL中的DISTINCT查询，以提高查询效率。
## 2. 优化步骤
下面是优化MySQ
原创
2023-08-12 14:50:46
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