跑spark程序的时候，公司服务器需要排队等资源，参考一些设置，之前不知道，跑的很慢，懂得设置之后简直直接起飞。简单粗暴上设置代码：1 def conf(self):
2 conf = super(TbtestStatisBase, self).conf
3 conf.update({
4 'spark.shuffle.service.enable
转载
2023-07-13 22:56:28
75阅读
本期内容： 1、Spark Streaming资源动态分配 2、Spark Streaming动态控制消费速率为什么需要动态？ a)Spark默认情况下粗粒度的，先分配好资源再计算。对于Spark Streaming而言有高峰值和低峰值，但是他们需要的资源是不一样的，如果按照高峰值的角度的话，就会有大量的资源浪费。 b) Sp
转载
2024-09-27 21:01:01
55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
142阅读
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h> //malloc free
#include <windows.h> //sleep
void main1(){
//int a[1024*1024*1000]; //数组只能处理小数量的数据
int num =100;
//int b[num]; 数组
转载
2023-11-29 15:16:58
66阅读
简介在spark提交作业以后默认是静态资源分配的，如果有些Executor执行完以后，只要job没有结束，它就会一直占用资源，所以我们要根据情况配置动态资源分配动态资源分配原理当调度程序检查到有很多的Task是pending状态的时候，那么它就会尝试去申请新的Executor，如果Executor执行完了以后，就会把资源释放掉给其他的Job使用,它是由spark.dynamicAllocation
转载
2023-11-23 14:30:54
93阅读
前面介绍过Spark可以在启动命令中配置使用的资源数，但是无论是否运行task都会长期占用executor的资源，导致集群利用率不高。此时可以开启动态资源申请服务，应用可以根据任务执行的情况选择申请还是释放executor，释放后的executor的资源也会归还到yarn，从而提高资源利用率。但是executor不仅仅运行task还负责维护计算后的数据，以供shuffle读取使用。如
转载
2023-11-25 11:14:03
58阅读
# 实现Spark开启资源动态分配
## 1. 了解资源动态分配
在使用Spark进行大规模数据处理时，为了能够更好地利用集群资源，可以使用资源动态分配的方式来管理运行中的Spark应用程序。资源动态分配可以根据任务的需求动态调整集群资源的分配，从而更好地适应不同的工作负载情况。
## 2. 实现步骤
为了实现Spark的资源动态分配，需要以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --
原创
2023-09-21 21:45:06
135阅读
# Spark 资源动态分配与 YARN 的实现指南
## 引言
在大数据处理的世界里，Apache Spark 是一个非常流行的集群计算框架。它提供了高效的数据处理能力，并能在 HADOOP YARN 上运行。资源动态分配是 Spark 的一个重要特性，它允许 Spark 应用程序根据需求动态调整分配的资源。然而，对于刚入行的小白来说，实施这一过程可能会感到困难。在本指南中，我们将详细介绍如
Spark中，所谓资源单位一般指的是executors，和Yarn中的Containers一样，在Spark On Yarn模式下，通常使用–num-executors来指定Application使用的executors数量，而–executor-memory和–executor-cores分别用来指定每个executor所使用的内存和虚拟CPU核数。 其实从Spark1.2之后，对于On Yar
转载
2024-06-26 10:58:43
117阅读
1.概述 由 Spark 集群篇 ,每个Spark应用(其中包含了一个SparkContext实例),都会运行一些独占的执行器(executor)进程.集群调度器会提供对这些 Spark 应用的资源调度. 而在各个Spark应用内部,各个线程可能并发地通过action算子提交多个Spark作业(job).这里就是Spark的作业调度fair scheduler)2.跨应用调度 在集
转载
2024-06-11 12:43:06
97阅读
Spark 数据倾斜Spark中的大数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。例如，reduce点一共要处理100万条数据，第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据，计算5分钟内完成，第三个task分配到了98万数据，此时第三个task可能需要10个小时完成，这使得整个Spark作业需要10个小时才
转载
2023-11-11 23:30:13
66阅读
spark on yarn 支持资源的动态分配。 资源请求策略： 一个spark程序使用轮询来请求资源。具体过程如下： 1.如果程序中有任务在等待，超过spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout参数配置的时间（默认是1s），将会得到新的资源，分配e
转载
2024-01-26 07:51:43
46阅读
内存分配策略 对象优先在新生代Eden分配 大对象直接进入老年代 长期存活的对象将进入老年代 动态对象年龄判定 空间分配担保内存分配策略Java技术体系中所提倡的自动内存管理可以归结于两个部分：给对象分配内存以及回收分配给对象的内存。 我们都知道，Java对象分配，都是在Java堆上进行分配的，虽然存在JIT编译后被拆分为标量类型并简介地在栈上进行分配。如果采用分代算法，那么新
转载
2023-11-03 16:26:49
86阅读
动态内存分配，能够有效的利用内存空间。一.使用new分配内存例：int * ptr = new int;
ptr指针指向了一个新的内存空间
int * nums = new int[5];
分配了一个动态的数组空间，nums指针指向了第一个元素的地址。二.使用delete释放内存* 与new配对使用，例：int * ptr_int = new int;
short * ptr_short = n
转载
2023-06-05 11:32:02
198阅读
## Java 动态分配的流程
Java 动态分配是指在程序运行时根据实际情况动态地分配对象的内存空间。相比于静态分配，动态分配更加灵活，可以根据需求动态的创建对象，并根据对象类型调用对应的方法。
以下是实现 Java 动态分配的一般流程：
```mermaid
flowchart TD
A(定义接口或父类) --> B(实现类或子类)
B --> C(使用接口或父类类型声明
原创
2023-09-14 18:21:07
111阅读
C/C++内存分配有三种方式：[1]从静态存储区域分配。
内存在程序编译的时候就已经分配好，这块内存在程序的整个运行期间都存在。例如全局变量，static变量。[2]在栈上创建。
在执行函数时，函数内局部变量的存储单元都可以在栈上创建，函数执行结束时这些存储单元自动被释放。
栈内存分配运算内置于处理器的指令集中，效率很高，但是分配的内存容量有限。[3]从堆上分配，亦称动态内存分配
转载
2024-04-08 13:37:47
51阅读
**动态数组起源：**在实际的编程中，往往会发生这种情况，即所需的内存空间取决于实际输入的数据，而无法预先确定。对于这种问题，用静态数组的办法很难解决。为了解决上述问题，C语言提供了一些内存管理函数，这些内存管理函数结合指针可以按需要动态地分配内存空间，来构建动态数组，也可把不再使用的空间回收待用，为有效地利用内存资源提供了手段。动态数组的内存空间是从堆（heap）上分配（即动态分配）的。是通过执
转载
2023-11-17 19:57:11
108阅读
Spark的核心是根据RDD来实现的，Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环，其作用就是任务调度。Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指定节点运行。基于Spark的任务调度原理，我们可以合理规划资源利用，做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算。分
转载
2023-09-14 21:31:32
253阅读
一、源码分析1、###入口org.apache.spark.sql/SQLContext.scala
sql()方法：
/**
* 使用Spark执行一条SQL查询语句，将结果作为DataFrame返回，SQL解析使用的方言，可以
* 通过spark.sql.dialect参数，来进行设置
*/
def sql(sqlText: String): DataFrame
转载
2023-06-19 13:35:40
42阅读
本期内容 :Spark Streaming资源动态分配Spark Streaming动态控制消费速率 为什么需要动态处理 ： Spark 属于粗粒度资源分配，也就是在默认情况下是先分配好资源然后再进行计算，粗粒度有个好处，因为资源是提前给你分配好，当有计算任务的时候直接使用就可以了， 粗粒度不好的方面就是从Spark Streaming角度讲有高峰值、低峰值，在高
转载
2024-06-28 19:02:06
92阅读
