Executor是spark任务（task）的执行单元，运行在worker上，但是不等同于worker，实际上它是一组计算资源(cpu核心、memoersist()
原创
2024-04-30 15:00:02
80阅读
# 如何实现spark executor jar
## 一、整体流程
下面是实现"spark executor jar"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | :--- |
| 1 | 创建一个新的Spark项目 |
| 2 | 编写你的Spark作业 |
| 3 | 打包你的Spark作业成为一个可执行的jar文件 |
| 4 | 提交你的jar文件到Spark集群 |
原创
2024-07-11 05:51:30
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在处理大规模数据时，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，被广泛应用于数据处理、机器学习等领域。然而，在使用Spark时，一个常见且关键的配置就是设置Executor。这直接影响到性能、资源使用等多个方面，因此合理调优非常重要。
### 背景定位
在大数据应用中，业务系统的性能在往往直接影响到用户的体验和业务的流转效率。如果Executor设置不当，可能会导致资源浪费、作业失败
资源调优1 调优概述 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，
# 如何实现Spark Executor分配不均
## 1. 了解整个流程
在Spark中，Executor是负责执行任务的工作节点。当Executor分配不均匀时，会导致部分节点负载过重，影响整体性能。下面是解决这个问题的具体步骤：
```mermaid
journey
title 整个流程
section 理解问题
开发者：明确Executor分配不均的问
原创
2024-04-02 06:10:25
292阅读
如何实现“hive on spark container executor”
### 1. 介绍
在介绍具体实现步骤之前，我们先来了解一下“hive on spark container executor”的概念和作用。
Hive是一款基于Hadoop的数据仓库工具，用于对大规模数据进行查询和分析。而Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，可以通过它来执行Hive查询，实现更高效的数据处理。
原创
2023-12-27 06:51:46
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新公司遇到的第一个spark的坑，寻找原因的过程其实还挺有意思，最终在源码和spark ui上的统计数据的帮助下找到根源，具体如下。
先说下问题
由于严重的数据倾斜，大量数据集中在单个task中，导致shuffle过程中发生异常
完整的exeception是这样的
但奇怪的是，经过尝试减小executor数量后任务反而成功，增大反
主要涉及到的是jar包上传的优化，这里面分为2种情况：1）程序依赖的jar，这种通常是spark lib目录下的所有jar包，有好几百兆，spark程序会上传这些，为了提升效率，可以提前上传好，2）程序自身的jar包，如果程序不经常变动，也可以提前上传到HDFS上。指标二：观察WebUI产生的系统监控数据这里面有很多指标，罗列如下1）观察job监控参数，产生了多少个job，一个action对应一个
序言在以往的博客一天一个函数系列中，我们集中精力攻克了一座又一座的spark中那些晦涩的语法，收获了不少知识。如果以战喻，那就是我们的游击战取得了局部的显著效果。但是要想撼动整个spark-streaming大厦，还需要对整个运行时的机制有一个深入性的了解，知道所谓的接口应用，调用都是一些工程性封装好的东西，这些只要经过熟练的训练即可，但是想要更好的运用，就必须从底层了解它的机
# Spark获得Executor数量
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它支持在内存中进行数据计算，可以大大提高数据处理速度。在Spark应用程序中，Executor是一个运行在集群节点上的计算引擎，用于执行任务并存储数据。了解如何获得正确数量的Executor对于Spark应用程序的性能至关重要。
## Executor数量的重要性
Executor的数量会直接影
原创
2024-06-12 06:04:19
333阅读
探索Spark-Excel：高效处理Excel数据的新工具 spark-excelA Spark plugin for reading and writing Excel files项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-excel 是一个强大的开源库，专为Apache Spark设计，用于在大数据环境中高效地读取、写入和操作Excel文件。这个项
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2024-09-15 16:53:00
25阅读
# Spark查看Executor日志
在Spark中，Executor是指在集群中运行的任务实例，它负责执行Spark应用程序中的具体任务。Executor的日志可以提供有关任务执行的详细信息，包括任务的进度、错误和性能指标。本文将介绍如何查看Spark Executor日志，并提供相应的代码示例。
## 1. 查看日志文件
Spark Executor的日志文件通常存储在集群中的某个位置
原创
2023-10-18 11:46:13
289阅读
5.Spark Shuffle 解析5.1 Shuffle 的核心要点5.1.1 ShuffleMapStage 与 FinalStage
在划分 stage 时，最后一个 stage 称为 FinalStage，它本质上是一个 ResultStage
对象，前面的所有 stage 被称为 ShuffleMapStage。
ShuffleMapStage 的结
# Java Spark中的SparkConf与Executor
Apache Spark是一个强大的分布式处理框架，旨在快速处理大数据。开发者使用Java进行Spark应用的编写时，`SparkConf`和`Executor`是两个非常重要的概念。本文将围绕这两个概念展开，介绍它们的基本原理、用法以及如何在Java中进行设置。
## 什么是SparkConf？
`SparkConf`是Sp
原创
2024-07-31 05:40:49
23阅读
Spark日志显示ERROR executor.CoarseGrainedExecutorBackend: RECEIVED SIGNAL TERM原因Spark开启了资源动态分配，当executors空闲达到设定时间后会被移除。spark.dynamicAllocation.enabled=truespark.dynamicAllocation.executorIdl...
原创
2021-08-31 14:56:19
1854阅读
# Spark Executor、Task、Partition 详解
Spark 是一个开源的大数据处理框架，它的核心概念之一就是 Executor、Task 和 Partition。
## Executor
Executor 是 Spark 中运行任务的工作进程。每个 Spark 应用程序都有一个或多个 Executor，它们在集群中的节点上运行。Executor 负责执行任务（Task）
原创
2023-11-15 13:30:35
53阅读
## Spark任务executor数量
在Spark中，executor数量是一个非常重要的参数，它直接影响到Spark作业的性能和资源利用率。每个executor相当于一个独立的JVM进程，负责执行Spark任务。通过合理地调整executor数量，可以提高作业的并发度和整体性能。
### 为什么需要调整executor数量
在Spark中，每个executor都会分配一定数量的CPU核
原创
2024-05-03 03:48:19
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## 如何实现"Spark Container Executor Task"
### 前言
在开始之前，我们先来了解一下什么是"Spark Container Executor Task"。在Spark中，Container是指运行在集群上的一个进程，而Executor是指在一个Container中运行的一个任务。"Spark Container Executor Task"的实现是为了在Sp
原创
2024-01-30 08:57:53
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Spark总结之RDD(七)1. 背景Spark作为大数据分布式处理引擎，在设计思想上很大参考了mapreduce的设计思想，但在编程便利性上做了更高层级的抽象，屏蔽了很多分布式计算的细节。具体体现在编程接口的抽象设计上，如RDD、dataSet、dataFrame、DStream等Spark本身分为SaprkCore，包含RDD、Accumulators、broadCast，以及内部运行机制，在
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2024-03-31 07:21:57
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前言
Spark 的内存管理是内存分布式引擎中的一个重要角色，了解内存管理机制和原理，才能更好地做优化。
内容
1、静态内存管理（Spark 1.6.x版本前的策略）
静态内存管理图示——堆内
Unroll 的源码参考：https://github.com/apache/spark/blob/branch-1.6/core/src/main/scala/org/apache/spark/
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2020-12-01 17:44:00
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