一、创建1.外部数据源（1）读取win读取win （读取多个文件）val conf=new SparkConf().setAppName("New Test").setMaster("local")
val sc=new SparkContext(conf)
val readText=sc.textFile("D:\\example\\1.txt,D:\\example\\2.txt")
val
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2024-08-14 16:04:06
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RPC(Remote Proceduce Call 远程过程调用) 一般用来实现部署在不同机器上的系统之间的方法调用，使程序能够像访问本地系统资源一样，通过网络传输过去访问远端系统资源。基础概念远程调用分为本地调用端与远程服务端调用者根据服务接口获得对应的代理对象，然后直接调用接口的方法即可获得返回结果，可以实现像调用本地服务一样调用远程服务；本地调用端主要通过动态代理的方式来实现上述功能，调用接
以下内容来源于DT大数据梦工厂：1、数据本地性2、RDD自定义一、性能优化之数据本地性数据本地性是对分布式系统是一件 最为重要的事情（之一），程序包含代码和数据2部分，单机版本一般情况下很少数据本地性的问题（因为数据在本地）。但是由于数据本地有PROCESS_LOCAL和NODE_LOCAL之分。所以我们还是尽量的让数据处于PROCESS_LOCAL。例如PHP 现在都有一个数据缓存层。在Spar
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2024-06-26 14:04:34
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分布式数据并行环境下，保持数据的本地性是非常重要的内容，事关分布式系统性能高下。 概念：block ： HDFS的物理空间概念，固定大小，最小是64M，可以是128,256 。。也就是说单个文件大于block的大小，肯定会被切分，被切分的数目大概是：比如文件是250M，block是64M，就会被分为4个block，64+64+64+58，最后一个block没有满，一个block只能有一个
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2023-07-17 16:36:53
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一. 概述Spark中的数据本地性分为两种executor 层面的数据本地性task 层面的数据本地性在两种本地性中，task层面的数据本地性是由Spark本身决定的，而executor的分发则是Cluter Manager控制的，因此下文主要描述在不同Cluster Manager中的executor分发机制。Spark Standalone Standalone提供了两种executor的分
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2024-06-18 17:51:04
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本地化说明数据本地化可以对Spark任务的性能产生重大影响。如果数据和操作数据的代码在一块，计算通常会很快。但是如果数据和代码不在一起，就必须将一方移动到另一方。通常，将序列化的代码块从一个地方发送到另一个地方要比发送数据更快，因为代码的大小比数据要小得多（这也是大数据计算核心思想之一：计算向数据移动）。Spark围绕这个数据本地化的一般原则构建它的调度。数据本地化是指数据与运行代码之间的距离。根
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2023-11-29 08:59:35
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对于本地模型的加载来说，除了使用KTransformer等工具进行指令集层面的优化之外，还可以调整模
一：性能优化之数据本地性1， 数据本地性对分布式系统的性能而言是一件最为重要的事情（之一），程序运行本身包含代码和数据两部分，单机版本一般情况下很少考虑数据本地性的问题（因为数据在本地），但是对于单机版本的程序由于数据本地性有PROCESS_LOCAL和NODE_LOCAL之分，所以我们还是尽量的让数据处于PROCESS_LOCAL；Spark作为分布式系统更加注意数据本地性，在Spar
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2023-09-17 13:20:43
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# Spark Union 操作详解
在大数据时代，Apache Spark 是一种非常流行的数据处理引擎。它支持多种操作，其中 `union` 操作可以将多个数据集按行合并起来。这在很多情况下是非常有用的，比如在处理多份日志数据时。本文将教会你如何在 Spark 中实现 `union` 操作。
## 流程概述
在进行 Spark 的 `union` 操作之前，我们需要先明确一下整个实施流程
# 如何实现 Spark 本地性面试题
本篇文章将带你了解如何实现 Spark 本地性（Locality）的相关面试题。对于刚入行的小白来说，理解 Spark 的本地性概念和实践过程是非常重要的。下面的内容将详细分析整个实现流程并提供对应的代码片段。了解这些内容将为你的开发之路打下坚实的基础。
## 实现流程
首先，让我们概述一下实现 Spark 本地性所需的步骤。以下是整个流程的表格：
前一段时间看了Spark1.3的源码，其RPC通信机制是基于Akka的，但是在Spark1.6中，提供了2种实现方式：Netty(默认)、Akka 下面对比Spark1.3的Akka通信机制，看下Spark1.6中Master是如何与Worker进行通信。
首先看下Spark1.6中的Master类private[deploy] class Master( //v1.6
override
场景： Spark在Driver上，对Application的每一个stage的task，进行分配之前，都会计算出每个task要计算的是哪个分片数据，RDD的某个partition；Spark的task分配算法，优先，会希望每个task正好分配到它要计算的数据所在的节点，这样的话，就不用在网络间传输数
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2024-05-15 13:37:47
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向导1. 方式一2.方式二3.方式三4.方式四5. 一个完整的测试代码 1. 方式一以该方式读取，默认只有一个分区，即单线程读取所有数据。该方式主要是表数据量小的本地测试/**
* 单分区读，且是全量读，应用：表数据量小的本地测试
*/
def read1(spark: SparkSession, url: String, table: String, props: Proper
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2023-08-02 00:24:30
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Spark 对数据的核心抽象——弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称 RDD）。RDD 其实就是分布式的元素集合。在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。而在这一切背后，Spark 会自动将RDD 中的数据分发到集群上，并将操作并行化执行。一、RDD基础 Spark 中的 RDD 就是
奇技指南本文介绍360在iOS端移动端线上性能监控方案——QDAS-APM。 01 背 景 app的性能问题是影响用户体验的重要因素之一。性能问题主要包含：崩溃、网络请求错误或者超时、UI响应速度慢、主线程卡顿、CPU和内存使用高、耗电量大等等。大多问题的原因在于开发者错误地使用了线程、锁、系统函数、编程规范问题、数据结构等等。解决这个问题的关键在于尽早发现和定位问题。360作为一家注
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2023-09-22 13:44:35
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在分布式计算中，为了提高计算速度，数据本地性是其中重要的一环。 不过有时候它同样也会带来一些问题。一.问题描述在分布式计算中，大多数情况下要做到移动计算而非移动数据，所以数据本地性尤其重要，因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上，有些人可能会发现即使他已经...
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2015-09-24 15:05:00
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在分布式计算中，为了提高计算速度，数据本地性是其中重要的一环。 不过有时候它同样也会带来一些问题。一.问题描述在分布式计算中，大多数情况下要做到移动计算而非移动数据，所以数据本地性尤其重要，因此我们往往也是将hdfs和spark部署在相同的节点上，有些人可能会发现即使他已经...
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2015-09-24 15:05:00
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一、动机 我们已经学了很多在 Spark 中对已分发的数据执行的操作。到目前为止，所展示的示例都是从本地集合或者普通文件中进行数据读取和保存的。但有时候，数据量可能大到无法放在一台机器中，这时就需要探索别的数据读取和保存的方法了。 Spark 及其生态系统提供了很多可选方案。本章会介绍以下三类常见的数据源。 • 文件格式与文件系统：对于存储在本地文件系统或分布式文件系统（比如 NFS、HDF
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2023-09-21 13:40:17
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Spark在Driver上会对Application的每一个Stage的Task进行分配前，都会计算出每个Task要计算的是哪个分片数据，RDD的某个partition；Spark的Task分配算法会让每个Task正好分配到它要计算的数据所在的节点，这样不用在网络间传输数据，因此在DAG划分Stage分配Task任务时候就确定好了数据本地性。 但通常来说，很有可能因为节点A的计算资源和计
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2023-08-25 12:29:21
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一：性能优化之数据本地性1、数据本地]\数据本性有PROCESS_LOCAL和NODE_LOCAL之分， 所以，尽量让数据处于PROCESS_LOCAL级别。Spark作为分布式系统，更加注重数据本地性，在Spark中数据本地性...
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2022-07-25 06:03:17
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