这篇文章记录我使用 Spark Streaming 进行 ETL 处理的总结，主要包含如何编程，以及遇到的问题。环境我在公司使用的环境如下：Spark: 2.2.0Kakfa: 0.10.1这两个版本算是比较新的。业务从 Kafka 中读取数据，用 SQL 处理，写入 Kafka 中。 程序主要分为 3大块：从 Kafka 中读取数据。SQL ETL。写入 Kafka。编程从 Kafka 中读取数
一 核心属性TaskScheduler taskScheduler: task调度器AtomicInteger nextJobId: 获取下一个jobIdInt numTotalJobs：job总数AtomicInteger nextStageId： 下一个stageIdHashMap[Int, HashSet[Int]] jobIdToStageIds：jobId和对应的所有stageId的映射
核心内容： 1、小编带你通过WordCount程序查看Spark与MapReduce的诸多雷同情节今天通过数据流动的角度再一次从整体上认知了Spark中的WordConunt程序，但是在分析的过程中，给我的第一个感觉就是Spark的运行过程与MapReduce有很多相似之处，接下来就仔细分下一下： 首先，从整体上而言，MapReduce的运行过程分为两个阶段:Mapper阶段和Reducer阶
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2024-06-26 07:45:34
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Spark基础核心概念Spark 任务提供多层分解的概念，Spark 组件将用户的应用程序分解为内部执行任务并提供执行容器，资源管理为 Spark 组件提供资源管理和调度。应用程序(Application)：应用程序(Application)：由一个 Driver Program 和多个 Job 构成。作业(Job): RDD 中由 Action 操作所生成的一个或多个调度阶,即由多个 Stage
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2024-01-15 01:33:27
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Spark任务调度概述本文讲述了Spark任务调度的实现框架，概要分析了Spark从Job提交到Task创建并提交给Worker的整个过程。并对Spark任务调度相关的概念进行了介绍。任务调度总体流程从设计层面来说，Spark把任务的执行过程划分成多个阶段，每个阶段由一个处理对象来进行处理，并把处理完成的结果传递个下一个处理对象进行处理。这个过程如下图1所示： 图1 任务调度总体流程抽象我们知道
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2024-09-04 12:21:33
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# 如何实现“spark map阶段oom”
## 1. 引言
在Spark中，map操作是一个常用的转换操作，它可以将输入的RDD中的每个元素应用于一个函数，并生成一个新的RDD。然而，当数据量过大时，可能会导致内存不足，从而引发Out of Memory (OOM) 错误。本文将介绍如何在Spark中实现“spark map阶段oom”，并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 流程概述
原创
2024-01-15 05:30:41
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在前面的文章中我们给大家介绍了很多的内容，包括大数据学习的七个阶段，除了这七个阶段之外，还有一个最重要的阶段，也就是第八个阶段。第八个阶段就是SPARK数据分析。“千里之行，最后一行”——我们在这篇文章中给大家介绍一下这个阶段的内容，希望大家好好学起来哟。第八个阶段就是spark数据分析阶段，这个阶段的学习内容是非常中重要的，这个阶段还是需要重视技术知识点和阶段项目任务以及综合能力。需要学习的主
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2024-02-04 09:23:39
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mr的shuffle 分为map的shuffle和reduce 的shuffleMap的Shuffle 数据存到hdfs中是以块进行存储的，每一个块对应一个分片，maptask就是从分片中获取数据的。在某个节点上启动了mapTask,mapTask读取是通过k-v来读取的,读取的数据会放到环形缓存区，这样做的目的是为了防止IO的访问次数,然后环形缓存区的内存达到一定的阀值的时候会把文件溢
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2024-01-10 19:15:47
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Spark--->阶段练习1准备数据需求代码实现准备数据需求将同一月份的PM_DongSi累加并且排序代码实现import org.apache.commons.lang3.StringUtilsimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object Spark_Test01 { def main(args: Array[String]): Unit =
原创
2021-08-03 10:10:51
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在处理大规模数据时，`Spark SQL` 的 map 阶段分区往往会成为性能瓶颈。尤其是在数据处理量巨大时，合理的分区策略能够极大提高数据处理效率。为了更好地理解和解决这个问题，我将详细记录整个过程。这篇博文将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及排错指南，帮助你更有效地处理 Spark SQL 的 map 阶段分区问题。
### 环境准备
要实现我们的处理流程，我们需要一
概述Spark Application只有遇到action操作时才会真正的提交任务并进行计算，DAGScheduler 会根据各个RDD之间的依赖关系形成一个DAG，并根据ShuffleDependency来进行stage的划分，stage包含多个tasks，个数由该stage的finalRDD决定，stage里面的task完全相同，DAGScheduler 完成stage的划分后基于每个Stag
# Spark与MapReduce阶段的关联
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个快速、通用和易于使用的大规模数据处理平台。Spark的设计目标是让开发者能够快速构建大规模的数据处理应用。与Hadoop的MapReduce相比，Spark提供了更丰富的数据处理能力，包括批处理、流处理、机器学习等。
## Spark与MapReduce的比较
在Hadoop的Map
原创
2024-07-22 10:00:49
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文章目录前言一、spark是什么？二基本配置。1.三台虚拟机的IP。2.关闭三台虚拟机的防火墙。3配置hosts映射。4.配置ssh免密登陆。5.完成jdk的安装。2.把jdk的安装包传过去。三、配置spark并启动集群。1.用Xftp上传压缩包。2.解压spark安装包并指定目录。3.配置spark的环境变量。4.完成spark的配置。1.给文件改名并修改内容。四.把node1的文件传给其他的
1.Shuffle定义 在
Spark
或
MapReduce
分布式计算框架中，数据被分成一块一块的分区，分布在集群中各节点上，每个计算任务一次处理一个分区，当需要对具有某种共同特征的一类数据进行计算时，就需要将集群中的这类数据汇聚到同一节点。这个按照一定的规
则对数据重新分区的过程就是
Shuffle
。 2.Spark Shuffle的两个阶段 Spa
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2024-04-10 17:59:29
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文章目录1.Shuffle 核心要点1.1 ShuffleMapStage 与 FinalStage1.2 Shuffle中的任务个数1.3 reduce端数据读取2.HashShuffle解析2.1 未经优化的HashShuffleManager2.2 经过优化的HashShuffleManager3.SortShuffle解析3.1 普通运行机制3.2 bypass运行机制 1.Shuffl
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2024-02-23 12:23:42
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文章目录spark 有哪些组件？spark 工作机制？shuffle优化?程序调优参数调优spark 如何保证宕机迅速恢复?Spark Streaming 和 Storm 有何区别？Spark streaming 以及基本工作原理？spark宽依赖和窄依赖?spark 常用的计算框架？spark 整体架构?Spark 的特点是什么？Spark 的三种提交模式是什么？Spark内存溢出问题？Spa
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2024-01-18 09:48:50
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3.3 流式应用状态使用SparkStreaming处理实际实时应用业务时，针对不同业务需求，需要使用不同的函数。SparkStreaming流式计算框架，针对具体业务主要分为三类，使用不同函数进行处理：业务一：无状态Stateless使用transform和foreacRDD函数比如实时增量数据ETL：实时从Kafka Topic中获取数据，经过初步转换操作，存储到Elasticsearch索引
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2024-02-22 13:03:50
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mapreduce中可以实现map端的join以及reduce端的join，我们看下有什么区别。 mapJoin与reduceJoin数据准备reduce joinmap joinhive的map join测试 数据准备有一张订单表(order)：1001 01 1
1002 02 2
1003 03 3
1004 01 4
1005 02 5
1006 03 6三列对应的字段分别是订单ID，产品
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2023-08-24 20:55:14
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使用Intellij Idea搭建Spark Streaming开发环境(SBT版本)Intellij Idea 手动添加本地依赖Windows Intellij idea配置scala开发环境spark API 应用实例链接: https://pan.baidu.com/s/1dFb5KbR密码: y3na
原创
2022-10-28 12:27:17
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- 为什么Spark比MapReduce快？Spark是基于内存的，而MapReduce是基于磁盘的迭代MapReduce的设设计：中间结果保存在文件中，提高了可靠性，减少了内存占用。但是牺牲了性能。 Spark的设计：数据在内存中进行交换，要快一些，但是内存这个东西，可靠性不如磁盘。所以性能方面比MapReduce要好。 DAG计算模型在迭代计算上还是比MapReduce的效率更高有向无环图是指
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2023-08-30 12:11:34
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