# Spark挂用户执行：科普与实践
在大数据时代，Apache Spark 已成为数据处理和分析的重要工具。它以其高效的计算能力和易用性受到广泛欢迎。然而，对于初学者而言，理解 Spark 的执行原理及如何实现用户挂起任务可能会感到困惑。本文将通过实例讲解 Spark 用户执行及代码示例，同时还将使用甘特图展示任务执行的过程。
## 什么是 Spark？
Apache Spark 是一个用
spark提交流程与调度流程1、Driver向master注册任务，申请计算资源 2、master筛选出资源的worker 3、master通知worker启动executor 4、executor向Driver反向注册，申请计算任务 5、Driver工作：1、运行main方法 2、创建SparkContext对象，SparkContext对象中创建了两个非常重要对象：DAGScheduler、T
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2023-10-15 18:07:17
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Spark性能调优与原理分析01、Spark运行模式运行Spark的应用程序，其实仅仅需要两种角色，Driver和Executor。Driver负责将用户的应用程序划分为多个Job，分成多个Task，将Task提交到Executor中运行。Executor负责运行这些Task并将运行的结果返回给Driver程序。Driver和Executor实际上并不关心是运行在哪的，只要能够启动Java进程，将
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2023-09-03 21:08:06
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# 如何在Spark中更改执行用户
在大数据处理框架中，Apache Spark是一个非常受欢迎的选择。它在处理大量数据时提供了高效和灵活的计算能力。有时候，我们需要以不同的用户身份执行Spark应用程序，以满足特定的权限要求。在本文中，我们将详细讨论如何更改Spark的执行用户，同时提供代码示例和逐步流程指南。
## 流程概述
我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-10 05:54:26
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下载spark-2.3.2-bin-hadoop2.7.tgz设置环境变量修改配置cd $SPARK_HOME/confcp spark-env.sh.template spark-env.shvim spark-env.sh注意：由于是On Yarn的配置，无需配置worker、slaves这些启动spark-shell根据启动日志，spark-shell启动的本地模式，不是OnYarn的模式。
本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中，使用Java、Spark等技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、页面跳转行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据，辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来
1 执行第一个Spark程序该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI/home/hadoop/software/spark/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://harvey:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2
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2023-09-04 11:12:50
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上篇博文《深入理解Spark 2.1 Core （六）：资源调度的实现与源码分析》中我们讲解了，AppClient和Executor是如何启动，如何为逻辑上与物理上的资源调度，以及分析了在Spark1.4之前逻辑上资源调度算法的bug。这篇博文，我们就来讲讲Executor启动后，是如何在Executor上执行Task的，以及其后续处理。执行Task我们在《深入理解Spark 2.1 Core （
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2024-06-11 03:14:17
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1、懒执行数据从源头到处理，并不是每一步操作都会立刻执行。在spark操作方法中，分为Transformation与Action两类操作。 transformation：一个方法由RDD调用，执行后产生另一个RDD。 Action：一个方法由RDD调用，执行后不是产生另一个RDD，而是产生一个非RDD的结果，例如collect，count。Tra
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2023-08-06 11:54:26
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一、spark的算子分类 转换算子和行动算子 转换算子：在使用的时候，spark是不会真正执行，直到需要行动算子之后才会执行。在spark中每一个算子在计算之后就会产生一个新的RDD。二、在编写spark程序的时候，会遇到可以通过spark算子完成的操作，同时，scala原生语法也可以完成的操作是，两者的区别是什么？ scala在执行语句的时候是在JVM进程执行，所有的计算全是在JVM中通
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2023-10-15 21:03:18
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文章目录1. Spark的主从结构1.1 驱动器程序Driver1.2 执行器程序Executor2. 集群管理器概念区分3. 运行流程小结Reference 本文是在阅读《Spark快速大数据分析》后，根据里面提到的知识点，对Spark的运行原理进行总结概括。 说明：这本书使用的spark版本是1.2，目前最新版本已经是3.0，所以可能笔记中有些内容在新版中已经不再适用。1. Spark的主
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2024-02-19 19:59:26
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安装首先去官网下载Spark。注意Spark和Hadoop之间版本对应关系，我自己装的Hadoop 2.7.5版本，按照下面方式下载即可。 下载完成后，解压安装包至路径/usr/localtar -zxf ./spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /usr/local/
cd /usr/local
sudo mv ./spark-2.3.0-bin-hadoop/ .
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2023-12-07 06:37:10
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目录Spark特点Spark生态系统Spark CoreSpark SQLSpark StreamingStructured StreamingMLlibGraphXSprak应用场景Spark运行架构1、一些名词2、架构设计3、Spark的基本运行流程4、RDD的设计与运行原理RDD设计背景RDD概念RDD特性RDD之间的依赖关系阶段的划分RDD运行过程Spark的四种部署模式习题 Spark
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2024-04-23 14:35:03
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前言很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位，就会产生一些误解。比如，很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存，然后做各种变换，这很可能是受两个概念的误导： 1、RDD的定义，RDD是一个分布式的不可变数据集合； 2、Spark 是一个内存处理引擎如果你没有主动对RDD进行Cache/Persist等相关操作，它不过是一个概念上存在的虚拟数据集，你实际上是看不到这个
?今天我们来学习阅读spark的执行计划，在学习执行计划之前，我们需要了解spark中的代码是如何执行的，学习代码的执行过程有助于我们加深对spark的理解，对往期内容感兴趣的同学可以查看?:hadoop专题: hadoop系列文章.spark专题: spark系列文章.flink专题: Flink系列文章.?本文主要是讲解spark sql的代码，从本质上说，操作dataframe和sql，sp
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2023-10-10 21:41:19
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spark on yarn 资源调度流程cluster模式为例:客户端向ResourceManager发送请求,ResourceManager返回applicationID和要上传的hdfs目录客户端将jar包和配置文件上传到hdfs指定目录客户端向ResourceManager申请资源来启动ApplicationMasterRM找一台资源充足的NM,进行通信,NM通过rpc的方式从hdfs上下载
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2023-09-23 21:00:44
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核心 1、Spark运行原理 2、RDD1、Spark运行原理 spark应用程序基本概念 application：基于spark的用户程序，包含了driver program和集群中多个executor driver program：运行application的main()函数并且创建sparkcontext，通常用sparkcontext代表driver program executor
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2023-08-08 11:17:59
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spark sql 执行的流程图： SQL 语句经过 SqlParser 解析成 Unresolved LogicalPlan;使用 analyzer 结合数据数据字典 (catalog) 进行绑定, 生成 resolved LogicalPlan;使用 optimizer 对 resolved LogicalPlan 进行优化, 生成 optimized LogicalPl
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2023-06-14 22:00:58
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背 景Hive在实际运用中，也会涉及到很多Shell相关的指令，这里据例举一些常用的；Hive Cli启动最常用的指令，进入Hive Cli环境,在Linux配置好Hive安装目录的环境变量后，直接Hive进入，具体如下；[hadoop@dw-test-cluster-007 ]$ hive
which: no hbase in (/usr/local/tools/anaconda3/bin:/u
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2024-10-12 19:34:04
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一、项目概述本项目主要用于互联网电商企业中，使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据，辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。本
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2023-08-10 13:37:37
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