1. Spark Core的核心功能 (1)SparkContext: 通常而言，DriverApplication 的执行与输出都是通过SparkContext完成的，在正式提交Application 之前，首先需要初始化SparkContext。SparkContext隐藏了网络通信、分布式部署、消息通信、存储能力、计算能力、缓存、测量系统、文件服务、web服务等内容。应用程序的开发者只需
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2024-01-05 23:50:18
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本文通过为一个虚构的公司设计的局域网应用实例——Spark Intranet Sample App（如图1），介绍了Flex 4 beata和Flash Builder 4 beta中新的一些特性。本文内容适合于有Flex 2或Flex 3知识，最好还对Flex 4 beta框架有一些基本接触的开发者。通过具体应用理解Flex 4与其更早版本之间差异，是一个好办法。本文主要介绍Flas
## Spark序列化Kryo的实现流程
在Spark中，Kryo是一种高效的序列化库，可以用来替代默认的Java序列化来提高性能。本文将介绍如何在Spark中实现Kryo序列化，并给出相应的代码示例和解释。
### 实现流程
下面是实现Spark序列化Kryo的基本流程及各个步骤的具体操作。可以用表格展示如下：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 添
原创
2023-11-03 07:29:54
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# Spark与Kryo序列化：加速大数据处理的驱动力
在大数据处理领域，Apache Spark作为一种快速且通用的集群计算框架，凭借其高效的计算能力和丰富的扩展性，赢得了广泛的应用。然而，数据的序列化与反序列化在数据传输和存储过程中占据着重要角色。本文将围绕Spark的Kryo序列化机制展开，并提供相关代码示例，帮助读者更深入地理解这一技术。
## 什么是序列化？
在计算机科学中，序列化
原创
2024-09-23 07:09:36
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## Spark 如何证明 Kryo 生效
在 Apache Spark 中，Kryo 是一种高效的序列化框架，常用于在 Spark 集群节点之间交换数据。Kryo 序列化的优势在于快速和节省空间，这对于处理大规模数据集是非常重要的。但如何证明 Kryo 在 Spark 中有效地进行了序列化呢？本文将通过一个具体的示例来展示如何在 Spark 应用中启用 Kryo 序列化并验证其效果。
###
原创
2024-09-11 05:21:05
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spark常用调优参数常用参数最佳实践 常用参数spark.default.parallelism参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量。这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多同学常犯的一个错误就是不去设置这个参数，那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的bloc
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2023-06-19 10:33:32
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Spark 2.0.2, double[], 使用Kyro序列化加速，和手动注册类名Kyro通常比
原创
2022-11-02 09:53:14
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# Java Kryo: 一个高效的对象序列化框架
## 介绍
在Java开发中，对象的序列化和反序列化是常见的操作。对象序列化是将对象转化为字节流的过程，而反序列化则是将字节流转化为对象的过程。这一过程在分布式系统和缓存等场景中非常重要。
Java提供了标准的序列化和反序列化机制，通过实现Serializable接口，对象可以被Java IO库序列化和反序列化。然而，Java标准序列化机制
原创
2023-08-05 19:09:22
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我们把对象(变量)从内存中变成可存储的过程称之为序列化，比如XML，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，
marshalling，flattening等等，都是一个意思。
序列化后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到其他服务器上，
反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling
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2023-09-16 20:44:37
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文章目录上1.前言2.什么是状态？2.1.首先看看状态的定义2.2.状态的常见案例3.什么是全局一致性快照？4.为什么需要全局一致性快照？5.常见分布式应用中的全局一致性快照包含哪些内容？6.分布式应用实现全局一致性快照的方案？6.1.同步实现方式6.2.异步实现方式中1.前言2.名词解释3.分布式应用全局一致性快照要记录的状态内容4.Process 状态记录的内容5.Channel 状态记录的
Kruskal算法Kruskal算法是一种构造最小生成树的简单算法，其中的思想比较简单。基本思想 设G=(V,E)是一个网络，其中|V|=n。Kruskal算法构造最小生成树的过程是：初始时取包含G中所有n个顶点但没有任何边的孤立点子图T=(V,{})，T里的每个顶点自成一个连通分量。下面将通过不断扩充T的方式构造G的最小生成树。将边集E中的边按权值递增的顺序排序，在构造中的每一步顺序地检查这个边
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2024-01-04 05:46:11
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在使用 Spark 和 Spark Streaming 时，当我们将应用部署在集群上时，可能会碰到运行慢、占用过多资源、不稳定等问题，这时需要做一些优化才能达到最好的性能。有时候一个简单的优化可以起到化腐朽为神奇的作用，使得程序能够更加有效率，也更加节省资源。本文我们就来介绍一些能够提高应用性能的参数和配置。另外需要指出的是，优化本身是一个具体性很强的事情，不同的应用及落地场景会有不同的优化方式，
# 使用Kryo适配Java新增字段的实现指南
在Java开发中，序列化和反序列化是常见的操作，尤其是在需要将对象状态保存到文件或网络传输时。Kryo是一个快速、高效的Java序列化框架。本文将指导你如何使用Kryo适配新增字段，同时确保旧数据能够顺利反序列化。以下是整个过程的步骤概述：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
由于之前已经搭建好了，今天是看视频回顾下，然后做下记录。之前已经搭建好了Yarn集群，现在在Yarn集群上搭建spark。1、安装spark下载源码包：wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-1.3.0/spark-1.3.0.tgz解压：tar zxvf spark-1.3.0.tgz配置：解压后进去conf文件夹c
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2023-06-21 11:53:10
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Spark的一些配置总结配置总结： 集群内存总量：(executor个数) * (SPARK_EXECUTOR_MEMORY+ spark.yarn.executor.memoryOverhead)+(SPARK_DRIVER_MEMORY+spark.yarn.driver.memoryOverhead)----------------------------------------------
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2023-08-26 12:57:00
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本文针对在YARN上运行Spark的常用配置参数进行讲解1. 在yarn上启动spark application确保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR指向包含Hadoop集群(客户端)配置文件的目录。这些configs用于写入HDFS并连接YARN ResourceManager。这个目录中包含的配置将被分发到YARN集群中，以便应用程序使用的所有容器使用相同的配置。如果配
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2023-09-07 23:00:35
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spark 配置yarn 在此博客文章中，我将解释YARN上Spark的资源分配配置，描述yarn-client和yarn-cluster模式，并包括示例。 Spark可以在YARN中请求两个资源：CPU和内存。 请注意，用于资源分配的Spark配置在spark-defaults.conf中设置，名称类似于spark.xx.xx。 其中一些具有客户端工具（例如spark-submit /
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2023-11-21 15:29:48
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目录基本概念Yarn模式搭建1. 解压缩文件2.修改配置文件启动集群测试Spark中examples案例1. 提交应用2.Web 页面查看日志配置历史服务器1.具体步骤2.重新提交应用3.Web 页面查看日志 基本概念独立部署（Standalone）模式由Spark 自身提供计算资源，无需其他框架提供资源。这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但是也要记住，Spark 主要是
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2023-08-05 00:46:12
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1 概述一个MapReduce作业（job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由map任务（task）以完全并行的方式处理它们。框架会对map的输出先进行排序，然后把结果输入给reduce任务。通常作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。MapReduce框架和HDFS是运行在一组相同的节点上的，也就是说，计算节点和存储节点通常在
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2023-06-20 09:37:26
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前言上次提交任务都是采用默认参数提交的，结果运行时查看计算机状况使用的，没有最大限度的使用到计算机资源，于是这次提交任务就简单的了解了一下参数设置方面的问题，做个简单的记录。本文spark是提交到yarn上执行的，所有仅限于spark on yarn 运行模式。问题查看spark官网，提交yarn任务命令如下；To launch a Spark application in cluster mod
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2023-10-30 13:27:58
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