在数据处理领域，Apache Spark 已成为一种流行的选择。然而，许多用户在使用 Spark 时会遇到“spark driver 占比”高的问题，导致系统性能下降。本文将详细记录解决“spark driver 占比”问题的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及生态集成。希望通过此文能够为其他开发者提供实用的参考。
### 环境配置
在开始之前，我先搭建了一个适合 S
为什么我们需要Spark集群？Spark 高性能的关键在于其使用了并行计算。在传统的关系型数据库中，匹配大数据的扩展工作仅限于一台机器，计算性能有限。而Spark可以进行水平扩展，也就是可以近乎无限地添加新的机器或算力到一个集群中。集群里的机器可以像一个团队一样工作，并且产出数据分析师想要的结果。Spark集群里的两种角色集群中存在两种角色，分别是Driver和Worker。我们可以假设集群中的某
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2023-11-14 17:52:06
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本期概览：ReceiverTracker架构设计消息循环系统ReceiverTracker具体的实现Spark Streaming作为Spark Core基础 架构之上的一个应用程序，其中的ReceiverTracker接收到数据之后，具体该怎么进行数据处理呢？为了弄清楚这个问题，首先，我们打开源码找到ReceiverSupervisorImpl这个类从源码中可以看出，写数据是通过Received
spark性能调优之前先明白原理，具体如下：使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器申请运行
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2023-11-19 10:03:02
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要求: 男生,女生各占比例. MySQL-->语法: 结果如下:可以求得所占比例
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2023-06-10 10:49:58
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一、内存模型spark运行使用内存主要包含driver和executor，通过driver-memory和executor-memory进行设置，通过运行机制得知，driver负责提交注册，接受executor反向注册，stage划分和task任务分发等工作，默认内存大小为1G，在使用collect算子时，需要注意oom，因为collect算子将数据拉取到driver，spark的主要作业发生在e
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2023-08-04 10:23:42
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一、Spark运行原理Spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动（参见 client和cluster的区别）。Driver进程最开始会向集群管理器（可以是Spark Standalone集群，也可以是其他的资源管理集群，比如YARN资源管
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2023-12-14 18:57:44
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需求描述
从用户登录信息表(temp_user_login)中查询首次登录后第二天仍然登录的用户占所有用户的比例，结果保留2位小数，使用百分数显示，
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2023-05-30 07:05:29
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用python实现小说的平均句长，词性占比，关键词，标点符号，词形统计需求如下代码：词性占比import jieba
from wordcloud import WordCloud
import re
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
def read_file_gbk(filename):
with open
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2023-08-25 17:05:26
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解决 MYSQL CPU 占用 100% 的经验总结
A
增加 tmp_table_size 值。mysql 的配置文件中，
tmp_table_size 的默认大小是 32M。如果一张临时表超出该大小，MySQL产生一个 The table tbl_name is full 形式的错误，
如果你做很多高级 GROUP BY 查询，增加 tmp_tab
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2023-08-23 18:24:47
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本文结构：介绍用命令行如何统计内存占用百分比介绍用python 如何通过读取进程文件，统计进程的内存总大小，然后计算占系统内存的百分比第一部分：在linux 下，统计apache 进程的内存使用百分比，有很多方法：使用命令将所有apache 的进程进行统计，然后相加，然后和系统的物理内存相除，求百分比。1. 例如，用"ps -e "命令就可以看到所有进程的详细信息：如图，"ps &n
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2023-10-12 17:31:51
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一、Hive中的分析函数 分析函数主要用于实现分组内所有和连续累积的统计。分析函数的语法结构一般是： 分析函数名(参数) OVER (PARTITION BY子句 ORDER BY子句 ROWS/RANGE子句)。 即由以下三部分组成： 分析函数名：如sum、max、min、count、avg等聚集函数以及lead、lag行比较函数等； o
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2023-09-12 11:26:16
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获取数据的缺失占比案例分析在数据建模前，需要查看每一列数据的缺失情况，当缺失值的占比超过一定阈值，就需要考虑，这一列数据（或者这一个变量）是否需要参与建模。 一般选用的阈值在0.9，即：当某一个变量的缺失值占比达到90%以上，就需要删除。这里选用pandas作为主要的数据分析工具，下面开始介绍，如何用pandas查看每一个变量的缺失占比情况，以及绘制出变量缺失分布的柱状图。一、导包import p
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2023-12-14 19:13:07
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Join连接图针对以上的多表查询，我们尝试做以下的实验：Join实验：CREATE TABLE `t_dept` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`deptName` VARCHAR(30) DEFAULT NULL,
`address` VARCHAR(40) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGIN
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2023-09-04 17:38:04
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一、熟悉数据集数据集来源：IBM HR Analytics员工流失和绩效，在kaggle下载，是由IBM数据科学家创建的虚构数据集，主要目的是演示用于员工流失的Watson分析工具。因此，数据集只用于测试自己需要员工数据的模型和数据分析，不用于得出现实结论。数据大小：1470行*35列。数据字段含义：age（年龄）Attrition（摩擦）BusinessTravel（出差）Dail
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2024-08-03 13:09:21
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前言MySQL是一种开放源代码的关系型数据库管理系统，使用最常用的数据库管理语言——SQL进行数据库管理。MySQL是开放源代码的，因此任何人都可以下载并根据个性化的需求对其进行修改。MySQL因为其速度、可靠性和适应性而备受关注。大多数人都认为在不需要事务化处理的情况下，MySQL是管理内容最好的选择。今天，我们就来详解一下MySQL数据库的知识要点。PS:文章较长，建议收藏1.介绍为何要有索引
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2023-10-04 20:00:53
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为了规划和执行分布式计算，使用job概念，使用Stages和Tasks，跨工作节点执行。 Spark由driver组成，在一组工作节点上协调执行。它还负责跟踪所有工作节点，以及节点上执行的工作。Driver：包含应用程序和主程序。Executor：工作节点上运行的进程。Inside the executor, the individual tasks or computations are run
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2023-11-28 02:56:58
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# 深入理解 Driver Spark： Apache Spark 的核心组件
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。其中，Driver 是 Spark 的核心组件之一，负责控制和管理 Spark 应用程序的执行。在本文中，我们将深入探讨 Driver Spark 的角色、功能以及其工作原理，并通过代码示例帮助读者理解这一组件。
## Driver
Spark核心组件 DriverSpark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负责实际代码的执行工作。Driver在Spark作业执行时主要负责：将用户程序转化为作业（job）；在Executor之间调度任务(task)；跟踪Executor的执行情况；通过UI展示查询运行情况； ExecutorSpark Executor节点是一个JVM进程，负责
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2023-07-11 10:27:30
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# Python占比：从数据分析到可视化的全景
在当今科技迅猛发展的背景下，Python作为一种功能强大且易学习的编程语言，正受到越来越多开发者和数据科学家的青睐。根据最新的调查，Python在数据科学、人工智能和网络开发领域的占比逐年增加。本文将探讨Python的应用占比，以及如何通过简单的代码示例，展示其强大的数据分析与可视化能力。
## Python的用途
Python的广泛应用使其成
