Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型（这里指server/driver端采用的模型），这与Hadoop 2.0（包括YARN和MapReduce）是一致的。Hadoop 2.0自己实现了类似Actor的异步并发模型，实现方式是epoll+状态机，而Apache Spark则直接采用了开源软件Akka，该软件实现了Actor模型，性能非常高。尽管二者在server端采
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2023-08-11 10:40:36
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1,首先要区分分布式概念,分布式指的是将一个任务切分成多块分到多台机器运行. 2,进程可以理解成该服务器分到的那一块任务(MapReduce每分到一个任务会重启一个进程,而spark的所有任务都只在一个进程中,每来一个任务启动一个线程.) 3,线程可以理解成在进程的基础之上又细分的更小的任务 4,在任务级别（特指Spark任务和MapReduce任务）上却采用了不同的并行机制：Hadoop
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2023-08-21 13:19:27
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先说结论：Hadoop MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型接下来，来一起分析，这两种模式的区别以及优缺点：Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型（这里指server/driver 端采用的模型），这与Hadoop 2.X（包括YARN和MapReduce）是一致的。Hadoop 2.X自己实现了类似Actor的异步并发模型，实现方式是e
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2023-09-04 12:59:58
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Scala多线程多线程是同时执行多个线程的过程。 它允许您独立执行多个操作。可以通过使用多线程来实现多任务。线程是轻量级的子进程，占用较少的内存。多线程用于在Scala中开发并发应用程序。Scala不提供用于创建线程的任何单独的库。如果您熟悉Java的多线程概念，那么将会了解到它与Scala语言本身的语法相似。可以通过扩展Thread类或Runnable接口来创建线程。两者都提供了运行方法来提供具
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2024-05-11 23:05:52
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多线程线程简介程序：程序是指令和数据的有序集合，其本身没有任何运行的含义，是一个静态的概念。进程(Process)：在操作系统中运行的程序就是进程，是一个动态的概念，是系统资源分配的单位。线程(Thread)：通常一个进程中可以包含若干个线程，线程是CPU调度和执行的单位，独立执行的路径。多线程：真正的多线程是具有多个CPU的、即多核、如服务器；模拟出来的多线程只有一个CPU，因为切换的很快，所有
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2024-06-17 19:44:35
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一、对文件分区 为了充分利用多线程读取，就需要把文件划分成多个区域，供每个线程读取。那么就需要有一个算法来计算出每个线程读取的开始位置和结束位置。那么首先根据配置的线程数和文件的总长度计，算出每个线程平均分配的读取长度。但是有一点，由于文件是纯文本文件，必须按行来处理，如果分割点在某一行中间，那么这一行数据就会被分成两部分，分别由两个线程同时处理，这种情况是不能出现的。所以各个区域的结
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2024-05-21 15:12:31
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Scala的Actor类似于Java中的多线程编程。但是不同的是，Scala的Actor提供的模型与多线程有所不同。Scala的Actor尽可能地避免锁和共享状态，从而避免多线程并发时出现资源争用的情况，进而提升多线程编程的性能。此外，Scala Actor的这种模型还可以避免死锁等一系列传统多线程编程的问题。Spark中使用的分布式多线程框架，是Akka。Akka也实现了类似Scala Acto
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2024-05-16 20:32:59
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一、目的避免资源的浪费提高任务执行的效率防止任务未执行完毕，session和线程池已关闭，导致任务失败二、异常codingmethod 1for (String s : list) {
Dataset<Row> sql = sparkSession.sql(s);
sql.show();
}
sparkSession.close();
System.out.println("===
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2023-06-11 14:51:48
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## 使用多线程 Spark 的基本流程
在大数据分析的世界中，Apache Spark 是一个广泛使用的框架，特别适合处理大规模数据集。掌握 Spark 的多线程使用可以帮助你更快速地处理数据。接下来，我会引导你通过一个清晰的流程来实现多线程 Spark，并附上必要的代码示例和解释。
### 多线程 Spark 的实施步骤
以下是实现多线程 Spark 的基本步骤：
| 步骤 | 描述
Scala多线程多线程是同时执行多个线程的过程。 它允许您独立执行多个操作。可以通过使用多线程来实现多任务。线程是轻量级的子进程，占用较少的内存。多线程用于在Scala中开发并发应用程序。Scala不提供用于创建线程的任何单独的库。如果您熟悉Java的多线程概念，那么将会了解到它与Scala语言本身的语法相似。可以通过扩展Thread类或Runnable接口来创建线程。两者都提供了运行方法来提供具
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2024-03-12 13:37:31
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使用场景：设置并行度参数spark.streaming.concurrentJobs >1 时候，使用spark streaming消费kafka异常信息：There may be two or more tasks in one executor will use the same kafka consumer at the same time, then it will throw an
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2024-02-05 10:13:42
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在公司做大数据开发已经四五年了，因此也积累了一些心得体会，便趁着这次机会大体描述下。 首先：数据开发的前提肯定是需要数据的，而数据从哪里来，大部分的数据都存储在Oracle中，而spark的计算 数据来源基本上都是hdfs。虽然oracle也可以与spark进行直接交互，但是如果oracle的表的数据量高达千万、亿 级别，每次的spark的查询都会对oracle数据库产生极大的影响，因
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2023-11-24 13:35:20
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tensorflow多线程批量读取数据总所周知，在深度学习中，tensorflow是非常好用的一个框架，也是比较常用的一个框架，而我这篇博客主要是讲述如何用tensorflow多线程批量读取数据。在我们使用算法来预测或者分类数据时，都会使用大量的数据来训练模型，而这些数据往往都是使用文件来保存的。而我们在机器学习中往往会遇到数据量太大，读取数据的速度太慢了，这种普通的读取数据的方式会严重影响了我们
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2024-04-15 22:54:27
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我尝试在spark作业中运行并行线程。当我从cli运行python脚本时，这一点毫无问题，但我的理解是，这并没有真正利用EMR集群并行处理的好处。当我作为spark作业运行时，它实际上并没有保存数据。当我把它作为spark作业运行时，我甚至不确定它是否在创建spark数据帧。在我也试着用map来代替并行线程，但是也不能让它起作用。在如果我不能将并行性作为一个spark作业来工作，那么我似乎可以在一
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2023-06-08 09:07:16
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为什么需要SparkMapReduce的缺点1.抽象层次太低，大量底层逻辑需要开发者手工完成2.只有map和reduce两个操作3.每一个job的计算结果都会存储在HDFS中，所以每一步计算成本很高4.只支持批处理，却反对流数据处理的支持Spark支持各种丰富的操作，而且速度远超MapReduce下图是Spark和Hadoop上运行逻辑回归算法的运行时间对比在任务(task)级别上，Spark是多
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2023-11-03 11:14:51
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Apache Spark的高性能一定程度上取决于它采用的异步并发模型（这里指server/driver 端采用的模型），这与Hadoop 2.0（包括YARN和MapReduce）是一致的。Hadoop 2.0自己实现了类似Actor的异步并发模型，实现方式是epoll+状态机，而Apache Spark则直接采用了开源软件Akka，该软件实现了Actor模型，性能非常高。尽管二者在server端
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2024-05-16 07:18:36
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方式1:1. 明确 Spark中Job 与 Streaming中 Job 的区别1.1 Spark Core一个 RDD DAG Graph 可以生成一个或多个 Job（Action操作）一个Job可以认为就是会最终输出一个结果RDD的一条由RDD组织而成的计算Job在spark里应用里是一个被调度的单位1.2 Streaming一个 batch 的数据对应一个 DStreamGraph而一个 D
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2023-06-12 14:56:15
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一.目的1.避免资源的浪费2.提高任务执行的效率3.防止任务未执行完毕，session和线程池已关闭，导致任务失败 二、异常coding：1）method 1for (String s : list) {
Dataset<Row> sql = sparkSession.sql(s);
sql.show();
}
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2023-08-04 13:43:09
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前提摘要： 装置是电能质量表，各项数据大都使用Modbus寄存器存储，现在的工作是需要同时读取该装置的多个通道的Modbus寄存器，同时还要监控每个通道的寄存器值增长是否符合预期。总的来说就是，同时开多个进程读取寄存器，每个进程中又包含一个While循环。结构没啥可赘述的。对了，关于如何读取工业modbus寄存器可以参考我写的python+robotframework 一篇文
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2023-09-24 18:26:57
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一、tensorflow读取机制图解我们必须要把数据先读入后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用时0.9s，那么就意味着每过1s，GPU都会有0.1s无事可做，这就大大降低了运算的效率。解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中，将数据读入内存的一个队列，如下图所示：读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中，而负责计算的是另一个线程，计算需要数据时，直接从内存队
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2023-12-26 21:39:34
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