反压机制：spark1.5以后，通过动态收集系统的一些数据来自动的适配集群数据处理能力 在默认情况下，Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据。当 batch processing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批处理间隔时间
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2023-12-12 20:31:06
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引入 一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本非常高，须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此，Spark选择记录更新的方式。可是，假设更新
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2017-07-13 21:10:00
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Spark工作机制ClientDriver程序Spark ContextRDD DAGDAGSchedularTaskSchedular SparkEnv Worker NodeExecutorTaskTaskCacheWorker Node ExecutorTaskTaskCacheCluster Manager图 Spark架构图4.1应用程序执行流程应用程序的执
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2023-09-30 01:54:32
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MapReduce中的Shuffle 在MapReduce框架中，shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。 Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的pha
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2016-03-09 08:06:00
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一、spark是什么简单来讲，spark是一种计算引擎，对标hardoop中的mapreduce，应用于大规模数据处理二、spark的原理spark的计算规则就是RDD，搞清楚RDD是什么，就搞清楚spark的计算原理。RDD就是源数据的抽象，或者叫映射，或者就代表。也就是说，数据要被spark进行处理，在处理之前的首要任务就是要将数据映射成RDD，对于spark来说，RDD才是我们处理数据的规则
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2023-11-17 20:04:58
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一.SparkSQL相关1.在执行insert 语句时报错，堆栈信息为：FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。原因：由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载，如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG 解决：hdfs存在不从缓存加载的解决方式，在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs
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2023-08-11 15:27:57
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大数据Spark有怎样的缓存机制？首先Spark是开源的，所以翻看一下Spark的代码也能够多少了解一下Spark的缓存机制。在Spark较早的版本中，CacheManager的主要功能就是缓存，假设用户将一个分区的RDD 数据 cache了，当再次需要使用这份数据的时候是可以从缓存中进行提取的。 CacheManager底层存储是BlockManager，CacheManager负责维护缓存的元
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2023-08-04 11:45:29
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SparkContext.scala实现了一个SparkContext的class和object,SparkContext类似Spark的入口，负责连接Spark集群，创建RDD,累积量和广播量等。在Spark框架下该类在一个JVM中只加载一次。在加载类的阶段，SparkContext类中定义的属性，代码块，函数均被加载。（1）class SparkContext(config:Sp
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2023-10-27 09:28:27
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Spark的基本工作原理我们从宏观讲解Spark的基本工作原理，帮助你全面了解布局1、客户端： 客户端也就是专业们常说的Client端，这里的是表示我们在本地编写Spark程序，然后必须找一个能够连接Spark集群，并提交程序进行运行的机器2、读取数据： 在准备运行Spark程序的同时，是不是也要有数据来源进行处理的呢，这里我们介绍几种常见的读取数据来源，是Hadoop集群中的HDFS、Hive也
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2023-09-17 12:09:59
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Spark 应用执行机制分析Spark应用的基本概念首先，介绍 Spark 应用涉及的一些基本概念：TermMeaningApplication应用基于 Spark 构建的用户程序。由 Driver 和集群上的 Executor 组成。Application jar包含用户的 Spark 应用程序的 jar。在某些情况下，用户会希望创建一个包含其应用程序及其依赖项的“uber jar”。用户的 j
原创
精选
2024-04-23 22:33:59
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# Spark重启机制
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，支持快速且大规模的并行计算。在Spark作业执行过程中，总会有一些不可预见的情况出现，如节点故障、网络问题等，导致作业无法正常完成。为了解决这些问题，Spark提供了一种灵活的重启机制，以确保数据处理的高可靠性和可恢复性。
## Spark重启机制概述
Spark的重启机制主要体现在其容错特性，尤其是在RDD（弹性分
文章目录面筋默认的sort shufflebypass sort shuffletungen sort shufflemap端和reduce端数据交接什么时候触发shuffleshuffle write的详细过程SortShuffleWriter.write过程解析BypassMergeSortShuffleWriter.write过程解析UnsafeShuffleWriter.write过程解
# Spark缓存机制实现指南
## 简介
在Spark中，缓存机制是提高数据处理性能的重要技术之一。它允许将计算过程中频繁使用的数据存储在内存中，以避免重复计算和磁盘IO。本文将介绍使用Spark缓存机制的步骤，并提供相应的代码示例。
## 缓存机制流程
下面是使用Spark缓存机制的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建SparkSessio
原创
2023-09-28 10:20:12
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# Spark 缓存机制详解
在数据处理和分析领域，Apache Spark 是一种强大的工具。它的缓存机制能够极大地提高多次访问同一数据集的性能。本文将向你详细介绍如何实现 Spark 的缓存机制，从流程图到实际代码，最终帮助你掌握这一技术。
## 1. 流程概述
在实现 Spark 缓存机制之前，我们需要了解整个流程。下面是一个简要的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 04:28:06
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# Spark工作机制
Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理框架，可以在分布式计算集群中进行高效的数据处理。Spark的工作机制是基于弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets, RDD）的概念。
## 弹性分布式数据集（RDD）
RDD是Spark的核心数据抽象，它是一个可分区、可并行计算的数据集合。RDD可以容纳任何类型的对象，并将其
原创
2023-08-03 08:01:48
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## Spark 广播机制概述
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架。它不仅能够高效地处理大量数据，还提供了多种优化功能，以提高任务的性能。其中之一就是广播机制。广播机制允许我们将数据集以高效方式共享给多个工作节点，从而减少网络传输开销，提高计算速度。
### 广播机制的工作原理
广播机制的核心思想是将一个较小的数据集（如查找表或配置数据）复制到每个工作节点
原创
2024-10-21 07:11:03
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# Spark Consolidation 机制实现指南
## 一、整体流程
为了帮助你理解如何实现 Spark 的 Consolidation 机制，下面是一个简要的流程说明，你可以根据这个流程一步步进行操作。
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 读取待处理的数据 |
| 2 | 进行数据处理 |
| 3 | 合并小文件 |
| 4 | 保存合并后的
原创
2024-03-12 05:28:40
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# 理解 Spark 工作机制：小白入门指南
在大数据处理领域，Apache Spark 以其高效的计算能力和易用性受到了广泛的欢迎。对于刚入行的小白来说，理解 Spark 的工作机制至关重要。本文将为你详细介绍 Spark 的工作流程，并通过代码示例帮助你更好地理解。
## Spark 工作流程概述
在了解 Spark 工作机制前，首先我们来看一下其基本流程。以下是 Spark 工作的基本
# 学习 Spark Checkpoint 机制
在大数据处理框架中，Apache Spark 是一个非常流行的选择。它提供了多种强大的特性，其中之一就是 Checkpoint 机制。Checkpoint 机制用于容错和优化长计算链，保护应用程序免受失败的影响。本文将会详细介绍如何在 Spark 中实现 Checkpoint 机制。
## 什么是 Checkpoint？
Checkpoint
Spark2 rpc一、前言Spark在1.6之前的通信使用的是akka框架，在1.6可选用akka还是netty，2.0之后摒弃akka。Akka也是一个优秀的框架，为什么摒弃它官方给出的原因如下：1、很多Spark用户自己也是使用Akka，但是由于Akka版本之间无法互相通信，这就要求用户必须使用跟Spark完全相同的版本，导致用户无法升级Akka。2、Spark用的Akka配置是针对Spar
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2024-10-09 12:25:35
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