文章目录spark-submit 部署应用附加的参数：spark-env.sh 具体的属性配置信息配置资源分配参数调优案例分析自定义分区器检查点checkpointSpark共享变量 spark-submit 部署应用不论使用的是哪一种集群管理器，都可以使用 spark-submit 将你的应用提交到那种集群管理器上。 通过不同的配置选项，spark-submit 可以连接到相应的集群管理器上，
一、分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的，因此任务的个数，也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。二、为什么要进行分区 数据分区，在分布式集群里，网络通信的代价很大，减少网络传输可以极大提升性能。mapreduce框架的性能开支
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2024-02-17 13:12:33
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Spark目前支持Hash分区和Range分区，用户也可以自定义分区，Hash分区为当前的默认分区，Spark中分区器直接决定了RDD中分区的个数、RDD中每条数据经过Shuffle过程属于哪个分区和Reduce的个数注意：(1)只有Key-Value类型的RDD才有分区器的，非Key-Value类型的RDD分区的值是None(2)每个RDD的分区ID范围：0~numPartitions-1，决定
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2024-05-31 01:32:14
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spark分区的使用
RDD是弹性分布式数据集，通常RDD很大，会被分成多个分区，保存在不同节点上。那么分区有什么好处呢？分区能减少节点之间的通信开销，正确的分区能大大加快程序的执行速度。我们看个例子首先我们要了解一个概念，分区并不等同于分块。分块是我们把全部数据切分成好多块来存储叫做分块。如上图b，产生的分块，每个分块都可能含有同样范围的数据。而分区，
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2023-07-18 11:07:03
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最近因为手抖，在Spark中给自己挖了一个数据倾斜的坑。为了解决这个问题，顺便研究了下Spark分区器的原理，趁着周末加班总结一下~先说说数据倾斜数据倾斜是指Spark中的RDD在计算的时候，每个RDD内部的分区包含的数据不平均。比如一共有5个分区，其中一个占有了90%的数据，这就导致本来5个分区可以5个人一起并行干活，结果四个人不怎么干活，工作全都压到一个人身上了。遇到这种问题，网上有很多的解决
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2017-04-16 14:01:00
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Kafka 工作流程及文件存储机制Topic 与 partition物理层面：topic 是逻辑上的概念，而 partition 是物理上的概念每个 partition 对应于一个 log 文件，该 log 文件中存储的就是 producer 生产的数据。Producer 生产的数据会被不断追加到该 log 文件末端，且每条数据都有自己的 offset。消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费
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2024-08-06 21:02:03
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一、分区的概念分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的，因此任务的个数，也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。二、为什么要进行分区 数据分区，在分布式集群里，网络通信的代价很大，减少网络传输可以极大提升性能。mapreduce框架的性能开支主要在
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2023-08-13 19:46:47
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# Spark动态分区裁剪不起作用的原因与解决方案
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，它提供了一种非常高效的数据处理方式。然而，在某些情况下，Spark 的动态分区裁剪特性可能不会按预期工作，这会导致性能问题。本文将探讨何为动态分区裁剪，它如何工作，当它未能生效时，可能的原因以及解决方案。
## 1. 理解动态分区裁剪
动态分区裁剪是 Spark SQL 的一项优化特性，
原创
2024-10-27 04:44:12
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在分布式程序中，通信的代价是很大的。因此控制数据分布以获得最少的网络传输可以极大地提升程序整体性能。分布式程序选择正确的分区方式和单节点程序选择合适的数据结构是一样的。 Spark可以通过控制RDD分区方式来减少通信的开销。 所有的pairRDD都是可以进行分区的。 Spark没有显示控制特定的键存放在哪个节点上，因为Spark是一个高容错的集群。当一个节点失败后，整个集群不会因此瘫痪。集群依旧是
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2023-08-08 12:35:06
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1、分区的介绍分区partition,RDD内部的数据集合在逻辑上和物理上被划分成多个小子集合,这样的每一个子集合我们将其称为分区,即是数据集的一个逻辑块。RDD只是数据集的抽象,分区内部并不会存储具体的数据。Partition 类内包含一个 index 成员,表示该分区在 RDD 内的编号，通过 RDD 编号 + 分区编号可以唯一确定该分区对应的块编号,利用底层数据存储层提供的接口,就能从存储介
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2023-08-01 17:25:11
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一、分区个数规则spark.default.parallelism：（默认的并发数）= 2当配置文件spark-default.conf中没有显示的配置，则按照如下规则取值：1、本地模式（不会启动executor，由SparkSubmit进程生成指定数量的线程数来并发）：spark-shell spark.default.parallelism = 1
spark-shell --m
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2023-08-29 19:38:52
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Spark的分区机制的应用及PageRank算法的实现 - 潘建锋 | Mind Seekertaohuawu.club 佩奇排名（PageRank），又称 网页排名、 谷歌左侧排名，是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术，而作为网页排名的要素之一，以Google公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的
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2024-07-30 15:47:01
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Spark–默认创建RDD的分区个数规则创建RDD的三种方式1）从集合（内存）中创建 方法：parallelize、makeRDD2）从外部存储中创建 方法：testFile3）从其他RDD中创建（执行转换算子的时候）1）从集合（内存）中创建 方法：parallelize、makeRDD1、首先来看一下这种方式创建的RDD是怎样的分区规则 代码：object test02_RDDDefalutPa
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2023-09-13 23:37:34
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1 简介简介理解RDD是spark中封装的用来处理数据的一种抽象概念,其主要包含处理逻辑和要处理的数据! 无论是不读取文件获取的RDD还是从集合转换而来的RDD最终的目的都是为了处理对应的数据 ,数据量海量的话 , 我们应该很容易的想到让数据并行化分布式运算!牵扯到分布式那必然存在数据任务划分的问题!那么RDD在创建的时候就对数据进行了有效的分区!当然我们也可以合理的改变RDD的分区来提高运算效
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2023-08-05 08:56:14
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spark很让人迷惑的问题就是分区了。 1.spark可以分成两代，第一代是rdd，主要是用来分析日志文件比较多，rdd里面就涉及到了分区的概念，spark是怎么去执行一个程序的。到了第二代，sparksql，已经没有需要个人自己去分区了，更多是操纵表，写sql。2.spark分区原则： (1)rdd分区的原则是尽量利用集群中的cpu数量，比如一个wordcount任务，一开始根据整个集群中cpu
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2023-08-10 22:28:34
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Spark中的RDD以及分区RDD 在spark中，最重要的概念就是RDD，它本质上是一个数据的引用，可以把它理解为C语言中的指针，即RDD本身是不存储数据的，但是通过操作RDD，我们就可以直接操作保存在分布式系统中的数据。所以RDD是存储在系统中数据的一个代理。 &n
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2023-08-17 19:16:00
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两个概念：分区partition分区器partitionerpartitionRDD有个partitions方法：final def partitions: Array[Partition]，能够返回一个数组，数组元素是RDD的partition。partition是RDD的最小数据处理单元，可以看作是一个数据块，每个partition有个编号index。一个partition被一个map tas
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2023-08-11 22:24:07
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查找质数 比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数。我们很自然地会想到先找到所有的非质数，剩下的所有数字就是我们要找的质数。 我们首先遍历2到2000000之间的每个数，然后找到这些数的所有小于或等于2000000的倍数，在计算的结果中可能会有许多重复的数据（比如6同时是2和3的倍数）但是这并没有啥影响。我们在Spark shell中计算：Welco
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2024-06-21 16:13:25
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spark cache:
1,cache 方法不是被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用
2, cache 是调用的 persist() 默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中
3,cache 默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在o
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2023-09-03 11:35:33
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RDD创建1 内存中创建RDD1.1 创建方法//准备环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
//将内存中集合的数据作为处理的数据源
val seq = Seq(1, 2, 3, 4)
//并行,并行度取决于任务所能
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2023-10-10 15:06:01
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