spark源码分析之submit的提交过程1.当我们向集群提交如下命令bin/spark-submit \
--class com.wt.spark.WordCount \
--master yarn \
WordCount.jar \
/input \
/output2.启动脚本调用的是spark-submit，因此我们直接去看spark-submit脚本# -z是检查后面变量是否为空（空则真）
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2023-08-29 08:09:02
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## Spark 如何控制 Input Size 的大小
在数据处理和分析中，输入数据的大小对性能和效率有着直接的影响。拥有适当大小的输入数据可以帮助提高 Spark 作业的并行处理能力，避免出现内存溢出或作业执行缓慢的问题。本文将探讨如何在 Apache Spark 中控制输入大小，并提供实践中的代码示例和图表，以便更好地理解这个过程。
### 1. Spark 输入数据的概念
在 Spa
# Spark SQL执行优化：输入大输出小的场景
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，它提供了多种编程接口，包括SQL。在处理大数据时，我们经常遇到一种情况：输入数据量很大，但是经过处理后，输出的数据量却相对较小。这种情况在数据清洗、过滤或者聚合操作中尤为常见。本文将探讨在Spark中如何优化这类场景的SQL执行。
## 问题背景
在大数据场景中，我们经常需要处理的数据集可
原创
2024-07-22 10:04:43
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size 外观 长度 字符长度 一个汉字算2个字符maxlength 内在可容纳字符长度
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2017-03-20 10:40:00
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内存配置相关参数 mysql内存分配需要考虑到操作系统需要使用的内存，其他应用程序所要使用的内存，mysql的会话数以及每个会话使用的内存，然后就是操作系统实例所使用的内存。生产环境的mysql往往都是一个实例独占一个服务，因此，mysql实例需要考虑 mysql 的会话数，会话内存以及实例内存。 会话内存参数会为每一个连接的会话分配对应大小的内存，相关的
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2024-07-19 11:09:09
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文章目录大数据数据库之hbase一、课前准备二、课堂主题三、课堂目标四、知识要点1. hbase是什么（15分钟）1.1 hbase的概念1.2 hbase的特点2、hbase整体架构（20分钟）3、hbase表的数据模型（20分钟）4、hbase集群安装部署（5分钟）5、hbase集群的启动和停止（5分钟）5.1 启动5.2 停止6、hbase集群的web管理界面（5分钟）7、hbase sh
文章目录一、Pytorch的基本元素操作二、Pytorch的基本运算操作1.加法2.关于Torch Tensor和Numpy array之间的相互转换 一、Pytorch的基本元素操作Tensors张量: 张量的概念类似于Numpy中的ndarray数据结构, 最大的区别在于Tensor可以利用GPU的加速功能。使用Pytorch的时候, 先将torch引用进来, 如下所示:from __fut
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2024-04-10 06:24:07
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常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示：代码清单2-1 标准Spark提交脚本/usr/opt/modules/spark/bin/spa
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2023-10-27 11:14:55
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spark contextcleaner 源码解读本文通过学习spark 的源码加深对Java reference 的理解。java 引用java 有四类引用，分别是强引用、软引用、弱引用、虚应用。强引用如下代码片段所示，一个java对象句柄就是对其指向的对象的强引用。一个对象如果有强引用，该变量不会被垃圾回收。String handle=new String("a string")软引用软引用对
2018-05-01 11:10:54 本文介绍了输入数据规模和时间复杂度上限的关系，可以通过数据规模推算使用算法的类型。 < 10: O(n!) permutation < 15: O(2^n) combination < 50: O(n^4) DP < 200: O(n^3) DP, all p
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2018-05-01 11:18:00
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# 实现Spark单文件过大的问题解决方案
在大数据处理中，经常会遇到单个文件过大的问题。使用Apache Spark来处理大规模数据时，需确保数据分布合理，以便高效地进行计算。接下来，我将引导你通过具体步骤，帮助你理解如何解决“Spark单文件太大”的问题。
## 流程概述
以下是处理单文件过大问题的流程：
| 步骤 | 描述 |
|-----
# Spark DataFrame 获取 Size 的方法
在大数据处理中，Spark 是一个强大的工具，它允许用户以分布式的方式处理和分析数据。Spark 的核心数据结构是 DataFrame，它类似于传统数据库中的表，提供了强大的查询和操作功能。在这篇文章中，我们将探讨如何获取 Spark DataFrame 的大小，并结合代码示例进行说明。
## Spark DataFrame 的基础
[Input Search size 属性
Input Search 对象实例修改搜索字段的长度:document.getElementById("mySearch").size = "50";定义和用法 size 属性用于设置或者返回搜索字段 size 属性的值。
size 属性描述了搜索字段的长度（字符数）。
默认值为 20。
提示： 如果你需要设置 search 字段允许输入的最大字符数
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2020-07-05 12:05:00
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本課主題Shuffle 是分布式系统的天敌Spark HashShuffle介绍Spark Consolidated HashShuffle介绍Shuffle 是如何成为 Spark 性能杀手Shuffle 性能调优思考Spark HashShuffle 源码鉴赏 引言Spark HashShuffle 是它以前的版本，现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle，那为
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2024-01-30 02:36:07
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前言通过spark获取hbase数据的过程中，遇到了InputFormat。文章主要围绕InputFormat介绍。会牵扯到spark，mapreduce，hbase相关内容 InputFormatInputFormat是mapreduce提供的数据源格式接口，也就是说，通过该接口可以支持读取各种各样的数据源（文件系统，数据库等），从而进行mapreduce计算。在有这个概念的基础上分析
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2023-11-19 10:44:29
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RDD
1、Spark的核心概念是RDD (resilient distributed dataset（弹性分布式数据集）)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，
这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。
2、RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，
每个分区分布在集群中的不同Worker节点
# Spark 读取 MongoDB 数据太大：解决方案与实践
在大数据处理的过程中，Spark 作为一个强大的数据处理引擎，常被用于从多种数据源中提取、转换和加载数据。MongoDB 作为一种流行的 NoSQL 数据库，因其灵活的模式和强大的查询能力，被广泛应用于存储和检索大规模数据。然而，当我们试图利用 Spark 从 MongoDB 中读取大量数据时，可能会遇到性能瓶颈和内存不足的问题。本
原创
2024-10-25 05:32:44
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Dpark内存溢出Spark内存溢出 堆内内存溢出 堆外内存溢出 堆内内存溢出 java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit execeeded java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 具体说明 Heap size JVM堆的设置是指java程序运行过程中JVM可以调配使用的内存空间的设置. JVM在启动
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2023-09-15 11:23:21
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目录IDEA集成ScalaSpark部署Spark Local模式部署Spark Standalone模式部署配置历史服务器配置高可用HASpark Window模式部署 IDEA集成Scala官网下载scalahttps://www.scala-lang.org/download/all.html官网下载sparkhttps://spark.apache.org/downloads.html下
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2023-08-21 02:02:29
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背景本文基于spark 3.3.0 在看spark源码的时候，总是会看到类似longMetric("numOutputRows")的信息，但是一般来说这种metrics的定义一般是在Driver端，而真正的+1或者-1操作都是在executor进行的，这种指标到底是怎么传递的呢？我们分析一下分析以FilterExec物理计划为例：case class FilterExec(condition: E
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2024-01-11 22:08:53
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