# Spark多并发：大数据处理的利器
在大数据处理领域，Spark凭借其优秀的并发性能和高效的数据处理能力成为了众多企业的首选。Spark的多并发机制使得它能够同时处理大规模数据，提高数据处理效率，加快数据分析速度。本文将介绍Spark多并发的基本概念及其在大数据处理中的应用，同时通过代码示例和类图展示Spark的多并发特性。
## 什么是Spark多并发
Spark是一个基于内存的大数据
原创
2024-07-03 03:32:09
59阅读
相关博文：大数据系列之并行计算引擎Spark部署及应用
Spark: Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。 Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Jo
转载
2023-08-27 18:55:42
325阅读
我有一个例子，我使用PySpark(或者Spark，如果我不能使用Python，则需要使用Scala或Java)从几百个缺少主键的数据库表中提取数据。(为什么甲骨文会创建一个包含主键表的ERP产品是另一个主题。。。但是无论如何，我们需要能够提取数据并将每个数据库表中的数据保存到Parquet文件中。)我最初尝试使用Sqoop而不是PySpark，但是由于我们遇到了许多问题，尝试使用PySpark/
转载
2024-01-05 11:30:43
54阅读
简单介绍利用Executors实现Spark应用中两个不相关Job的并行执行
原创
2017-08-30 16:29:05
10000+阅读
概述本文以Spark实践经验和Spark原理为依据，总结了Spark性能调优的一些方法。这些总结基于Spark-1.0.0版本。对于最近推出的Spark-1.1.0版本，本文介绍了几个版本增强。Spark性能调优Executor和分区Executor是一个独立的JVM进程，每个任务会有独立的线程来执行，Executor最大可并发任务数量与其拥有的核心数量相同，执行过程中的数据缓存放在Executo
转载
2024-04-02 15:52:18
99阅读
?上次的百度面试遇到了关于spark的并发数的问题，今天我们就来将这些问题都一并解决一下，图画的的有点丑，还行大家见谅，百度实习的问题我放在了下面的链接?：链接: 2022百度大数据开发工程师实习面试经历.?我将先对并行和并发的基本定义开始讲起，然后介绍spark中是如何控制并行和并发的，以及这些和cpu核数、分区数有何关系。 目录1. 并行和并发2. Executor和core3. Spark的
转载
2023-09-28 12:42:18
69阅读
很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时，在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住，其实是单线程任务过重导致，这时候需要提高读取的并发度。 下文以 mysql 为例进行说明。在spark中使用jdbc在 spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-jav
转载
2024-07-24 20:55:33
46阅读
1.num-executors参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行
转载
2024-04-16 15:26:25
186阅读
【Spark集群并行度】 在Spark集群环境下，只有足够高的并行度才能使系统资源得到充分的利用，可以通过修改spark-env.sh来调整Executor的数量和使用资源，Standalone和YARN方式资源的调度管理是不同的。 在Standalone模式下: 1. 每个节点使用的最大内存数：SPARK_WORKER_INSTANCES*SPARK_WORKER_MEMORY； 2. 每个节
转载
2024-04-17 14:41:59
106阅读
梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File，Block，Split，Task，Partition，RDD以及节点数、Executor数、core数目的关系。 输入可能以多个文件的形式存储在HDFS上，每个File都包含了很多块，称为Block。 当Spark读取这些文件作为输入时，会根据具体数据格式对应的InputFormat进行解析，一般是将若干个Block合并成一个输入分片，称为In
转载
2023-11-07 00:09:56
119阅读
Spark的一个非常常见的用例是并行运行许多作业。 构建作业DAG后，Spark将这些任务分配到多个Executor上并行处理。
但这并不能帮助我们在同一个Spark应用程序中同时运行两个完全独立的作业，例如同时从多个数据源读取数据并将它们写到对应的存储，或同时处理多个文件等。
转载
2023-05-29 14:13:55
96阅读
文章目录失败尝试1方法1方法2参考资料方法3 集合的并行处理参考资料2: 有两个独立的job A和B可以并行执行，按spark默认的方式A和B是顺序执行的在代码中进行如下调整测试用例如下：代码在win10虚拟机中执行 cpu核数为6object testAsyncExecJob {
def getLocalSparkSession() = {
val properties = n
转载
2023-07-21 16:10:20
101阅读
任务描述测试公司内部Spark集群能承受多少并发量 Spark集群分配参数节点数:5cpu:20核内存:40g硬盘:500g 每台节点分配参数cpu:4核内存:8g硬盘:100g 测试案例(通过spark集群自带WEBUI进行监控任务提交运行状态)1.编写测试程序1,无限循环通过Spark restful API 提交任务到spark集群运行,每个任务申请worker
转载
2023-09-17 19:53:51
204阅读
SPARK-SQL优化三剑客：1内存2并发3CPU1、内存： spark的dirver和executor内存及对应spark作业参数涉及内存调优就三个参数：spark.driver.memory ，-executor-memory 和 spark.yarn.executor.memoryOverhead2、并发：提高有shuffle（join, group by 等等数据混洗的场景）及对应业务逻辑
转载
2023-09-17 10:55:57
110阅读
自Spark 2.3开始，Spark Structured Streaming开始支持Stream-stream Joins。两个流之间的join与静态的数据集之间的join有一个很大的不同，那就是，对于流来说，在任意时刻，在join的两边（也就是两个流上），数据都是“不完全”的，当前流上的任何一行数据都可能会和被join的流上的未来某行数据匹配到，为此，Spark必须要缓存流上过去所有的输入，以
转载
2024-08-14 19:44:44
76阅读
在Java开发中经常会使用到hashmap，对于hashmap又了解多少，经常听到的一句话是hashmap是线程不安全的，那为什么是线程不安全的，如何才能保证线程安全，JDK又给我们提供了那些线程安全的类，这些问题是今天讨论的问题，一、hashmap为什么线程不安全说到hashmap为什么线程不安全，首先要理解线程安全的定义。简单来讲，指的就是两个以上的线程操作同一个hashmap对象，不会发生资
转载
2023-12-06 19:47:56
79阅读
# Spark页面并发：优化大数据处理的关键
在大数据处理领域，Apache Spark已经成为了一个非常受欢迎的框架。Spark具有高效的内存计算和弹性分布式数据集（RDD）等特性，可以用来处理海量的数据。然而，在实际应用中，如何优化Spark程序的性能也是一个非常重要的问题。其中一个关键方面就是优化Spark页面并发，即提高Spark Job在页面级别上的并发度，以提高计算效率和性能。
#
原创
2024-05-13 03:52:30
42阅读
# Spark 并发编程简介
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的工具，它能够处理大量数据并支持并行计算。在这篇文章中，我们将探讨 Spark 的并发编程模型，并通过代码示例帮助您更好地理解该过程。
## 什么是并发编程？
并发编程是指在同一时间段内执行多个计算任务，以提高程序的效率。这种模型特别适合处理大规模数据集的数据分析任务。Spark 利用集群的处理能力，支持分布
# 如何在 Spark 中增加并发
在大数据处理的场景下，提高并发性对于提升处理速度至关重要。Apache Spark 提供了众多设置和调优选项来允许开发者在数据处理时充分利用集群的资源。本文将带你一步一步地完成在 Spark 中增加并发的过程。
## 整体流程
下面是增加 Spark 并发性的总体流程：
| 步骤 | 描述
1、代码中尽量避免group by函数，如果需要数据聚合，group形式的为rdd.map(x=>(x.chatAt(0),x)).groupbyKey().mapValues((x=>x.toSet.size)).collection() 改为 rdd.map(x=>(x.chatAt(0）,x)).countByKey();或进行reduceByKey,效率会提高3倍。2、p
