# Spark 动态分布：提升数据处理效率的关键
在大数据时代，Apache Spark 成为了数据处理的热门框架，其以高效的内存计算和丰富的 API 支持广泛应用于数据分析、机器学习等多个领域。本文将重点介绍 Spark 中的动态分布 (Dynamic Distribution)，它是如何优化数据处理的效率，并提供相应的代码示例。
## 什么是动态分布？
动态分布是指基于数据的实时特性和计
背景一般在使用Spark的的时候通过 spark-submit.sh 配置 num-executors 显示的指定executor的个数。然后AppMaster会向资源调度框架如yarn申请资源，每个executor在yarn中以Container的形式存在。无论executor是否执行任务，都会占用相应的资源，直到应用结束后释放。很显然要是有一种方式，可以动态的申请executor，不用的时候释
转载
2023-09-26 11:55:33
120阅读
一、Shuffle的作用是什么？ Shuffle的中文解释为“洗牌操作”，可以理解成将集群中所有节点上的数据进行重新整合分类的过程。其思想来源于hadoop的mapReduce,Shuffle是连接map阶段和reduce阶段的桥梁。由于分布式计算中，每个阶段的各个计算节点只处理任务的一部分数据，若下一个阶段需要依赖前面阶段的所有计算结果时，则需要对前面阶段的所有计算结果进行重新整合和分类，这就需
转载
2023-08-26 01:32:33
42阅读
内容： 1.如何使用MAT直接分析运行的Spark程序 2.用MAT直接分析运行的Spark运行初步体验一、如何使用MAT直接分析运行的Spark程序 1.启动MAT 2.启动需要检测分析的程序import org.apache.spark.Spark
转载
2023-12-25 15:10:58
161阅读
目录1、Spark 3.0 简介2、Adaptive Query Execution（AQE）简介3、Dynamic Partition Pruning 动态裁剪分区4、DPP相关参数5、DPP代码测试1、Spark 3.0 简介Spark3.0解决了超过3400个JIRAs，历时一年半之久，是整个社区集体智慧的成果。Spark SQL和Spark Cores是其中的核心模块，其余模块如
转载
2023-10-19 10:58:45
285阅读
作者：Evan Harris
在 Ibotta，我们训练了许多机器学习模型。这些模型为我们的推荐系统、搜索引擎、定价优化引擎、数据质量等提供了支持，在与我们的移动 app 互动的同时为数百万用户做出预测。虽然我们使用 Spark 进行大量的数据处理，但我们首选的机器学习框架是 scikit-learn。随着计算成本越来越低以及机器学习解决方案的上市时间越来越重要，我们已经踏出了加速模型训练的
转载
2023-09-27 13:50:41
63阅读
Spark3动态分区裁剪（Dynamic Partition Pruning，DPP） 参数：spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled 默认开启 执行条件： ①、需要剪裁的表必须是分区表且分区字段必须在on条件中 ②、join类型必须是 inner、left（右表是分区表）、right（左表是分区表）、left semi（右表是分区表）
转载
2023-08-06 00:46:56
144阅读
静态分区裁剪（Static Partition Pruning）用过 Spark 的同学都知道，Spark SQL 在查询的时候支持分区裁剪，比如我们如果有以下的查询：SELECT * FROM Sales_iteblog WHERE day_of_week = 'Mon'Spark 会自动进行以下的优化： 从上图可以看到，
转载
2023-08-03 13:24:33
166阅读
# Java动态分布
在大型软件系统中，动态分布是一个非常重要的概念。它可以帮助我们更好地管理系统中的资源和任务分配，提高系统的性能和可伸缩性。在Java中，我们可以通过一些技术和工具来实现动态分布，这样可以更好地适应系统的变化和需求。
## 动态分布的概念
动态分布是指在系统运行时，根据系统的负载情况和资源状况，动态地分配任务和资源给不同的节点或实例。这样可以有效地利用系统资源，提高系统的
原创
2024-05-29 06:41:20
30阅读
# 动态分区与Spark：提升大数据处理效率
在处理大数据时，Spark是一个颇具影响力的工具。它通过分布式计算提供高效的数据处理能力。为了进一步提高数据的处理效率，动态分区成为了一个重要的技术手段。本文将深入探讨动态分区在Spark中的应用，并提供代码示例来帮助读者理解。
## 什么是动态分区？
动态分区是指在数据写入的过程中，根据数据的特定属性动态地将数据划分到不同的目录中。这一特性尤其
原创
2024-10-10 04:38:05
55阅读
# Spark 动态资源管理（Dynamic Resource Allocation）
在分布式计算的大背景下，Apache Spark 提供了一种强大的模型来处理大规模的数据分析和计算任务。然而，在实际使用过程中，资源的管理和调配常常成为瓶颈。为了优化资源的利用率，Apache Spark 引入了动态资源分配的概念。本文将介绍动态资源分配的原理及其实现方式，并提供代码示例以帮助理解。
##
转换含义map(func)每一个输入元素经过func函数转换后输出一个元素filter(func)返回经过 func 函数计算后返回值为 true 的输入元素组成的一个新数据集flatMap(func)类似于 map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素，因此 func 应该返回一个序列mapPartitions(func)类似于 map，但独立地在 RDD 的每一个分块上运行，因此在类
Spark提供了一种机制，使它可以根据工作负载动态调整应用程序占用的资源。这意味着，如果不再使用资源，应用程序可能会将资源返回给集群，并在稍后需要时再次请求资源。如果多个应用程序共享Spark集群中的资源，该特性尤其有用。默认情况下禁用此功能，并在所有粗粒度集群管理器上可用，即 standalone mode, YARN mode, 和 Mesos coar
转载
2023-11-11 01:33:07
81阅读
# Spark动态分区实现流程
本文将介绍如何使用Spark实现动态分区，包括整个实现流程和每一步所需的代码及其注释。首先，我们先来了解一下Spark动态分区的概念。
## 简介
Spark动态分区是指在写入数据到分区表时，根据数据中的某个字段值动态创建和管理分区。这样可以方便地根据数据的特性进行分区，提高查询效率和数据管理的灵活性。
## 实现流程
下面是实现Spark动态分区的流程，
原创
2023-11-06 06:51:34
69阅读
# Spark 动态 API 的运用与示例
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，广泛应用于大规模数据处理、机器学习和实时数据处理场景。Spark 提供了一组丰富的 API，用于数据操作和分析。其中，动态 API 是 Spark 处理数据时的重要特性，它允许用户在运行时构建和修改计算逻辑。在这篇文章中，我们将探讨 Spark 的动态 API，提供一些代码示例，并通过 ER 图帮助
文章目录简介安装hdfs命令概念流程RDD函数运行模式standalone运行模式yarn运行模式流处理监控端口监控文件停止任务问题 最后更新 2022.03.09简介分布式计算的前提是 计算的数据 分区后 各区无状态，适合用spark分布式管理 分布式计算的前提是数据最好是分布式存储 然后各个算子（算法）计算的结果与结果之间不相关（无依赖，无状态）一般写spark可以用java、scala、p
转载
2024-06-06 15:39:12
55阅读
上一篇 关于spark 和ray整合的文章在这：
祝威廉：Spark整合Ray思路漫谈zhuanlan.zhihu.com
另外还讲了讲Spark 和Ray 的对比：
祝威廉：从MR到Spark再到Ray，谈分布式编程的发展zhuanlan.zhihu.com
现在我们来思考一个比较好的部署模式，架构图大概类似这样： 首先，大家可以理解为
转载
2023-12-25 13:23:19
122阅读
Spark分布式计算原理一、RDD依赖与DAG工作原理1、RDD的依赖关系2、DAG工作原理二、RDD优化1、RDD持久化1.1、RDD缓存机制cache1.2 检查点2、RDD共享变量2.1、广播变量2.2、累加器3、RDD分区设计4、数据倾斜三、装载常见数据源3.1、装载CSV数据源3.1.1 使用SparkContext3.1.2使用SparkSession3.2、装载JSON数据源 一、
转载
2023-08-29 16:44:57
155阅读
# Spark动态资源管理
## 1. 引言
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，提供了丰富的API和工具，可以对大规模数据进行分布式处理和分析。在Spark中，资源管理是一个关键的问题，因为资源的分配和利用对作业的性能和效率有着重要影响。在Spark中，动态资源管理是一种优化策略，能够根据任务需求自动调整资源的分配。
本文将介绍Spark动态资源管理的原理和使
原创
2023-08-16 16:37:12
114阅读
# Spark动态分区
## 介绍
Apache Spark是一个通用的大数据处理框架，可以处理大规模数据集，并提供了分布式计算能力。在Spark中，分区是数据处理和并行计算的基本单位。分区可以是静态的，也可以是动态的。静态分区是在数据加载时确定的，而动态分区是在运行时根据数据内容动态确定的。本文将重点介绍Spark中的动态分区功能及其使用方法。
## 动态分区
动态分区允许Spark根据
原创
2023-08-26 14:07:30
304阅读
