Spark 数据倾斜Spark中的大数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。例如，reduce点一共要处理100万条数据，第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据，计算5分钟内完成，第三个task分配到了98万数据，此时第三个task可能需要10个小时完成，这使得整个Spark作业需要10个小时才
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2023-11-11 23:30:13
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# Spark 资源动态分配与 YARN 的实现指南
## 引言
在大数据处理的世界里，Apache Spark 是一个非常流行的集群计算框架。它提供了高效的数据处理能力，并能在 HADOOP YARN 上运行。资源动态分配是 Spark 的一个重要特性，它允许 Spark 应用程序根据需求动态调整分配的资源。然而，对于刚入行的小白来说，实施这一过程可能会感到困难。在本指南中，我们将详细介绍如
# 实现Spark开启资源动态分配
## 1. 了解资源动态分配
在使用Spark进行大规模数据处理时，为了能够更好地利用集群资源，可以使用资源动态分配的方式来管理运行中的Spark应用程序。资源动态分配可以根据任务的需求动态调整集群资源的分配，从而更好地适应不同的工作负载情况。
## 2. 实现步骤
为了实现Spark的资源动态分配，需要以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --
原创
2023-09-21 21:45:06
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Spark中，所谓资源单位一般指的是executors，和Yarn中的Containers一样，在Spark On Yarn模式下，通常使用–num-executors来指定Application使用的executors数量，而–executor-memory和–executor-cores分别用来指定每个executor所使用的内存和虚拟CPU核数。 其实从Spark1.2之后，对于On Yar
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2024-06-26 10:58:43
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Spark的核心是根据RDD来实现的，Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环，其作用就是任务调度。Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指定节点运行。基于Spark的任务调度原理，我们可以合理规划资源利用，做到尽可能用最少的资源高效地完成任务计算。分
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2023-09-14 21:31:32
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跑spark程序的时候，公司服务器需要排队等资源，参考一些设置，之前不知道，跑的很慢，懂得设置之后简直直接起飞。简单粗暴上设置代码：1 def conf(self):
2 conf = super(TbtestStatisBase, self).conf
3 conf.update({
4 'spark.shuffle.service.enable
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2023-07-13 22:56:28
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# Yarn 动态分配资源：原理与实践
## 什么是 Yarn？
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是 Apache Hadoop 生态系统中负责资源管理和作业调度的组件。作为集群管理工具，Yarn 可以有效地管理计算资源的分配，并支持多种应用程序的同时运行，是 Hadoop 2.x 版本引入的重要特性。
## Yarn 的架构
Yarn 的架构主要
原创
2024-09-23 05:55:36
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# Yarn 资源动态分配：提升大数据处理效率
随着大数据时代的到来，数据处理和计算的需求变得越来越复杂。在这种背景下，Apache Hadoop Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为一种资源管理系统，逐渐成为大数据处理的重要工具。今天，我们将着重讨论“Yarn 资源动态分配”的概念，以及如何通过代码示例加深理解。
## 什么是 Yarn 资源动态分配
原创
2024-10-21 05:50:59
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5. 动态分配静态分配(static allocation) 当声明一个全局变量时，编译器给在整个程序中持续使用的变量分配内存空间，这种分配方式称为静态分配，因为变量分配到了内存的固定位置。自动分配(automatic allocation) 当在函数中声明一个局部变量时，给该变量分配的空间在系统栈中。调用函数时给变量分配内存空间，函数返回时释放该空间，这种分配方式称为自动分配。动态分配(dyna
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2024-07-29 11:35:54
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一、源码分析1、###入口org.apache.spark.sql/SQLContext.scala
sql()方法：
/**
* 使用Spark执行一条SQL查询语句，将结果作为DataFrame返回，SQL解析使用的方言，可以
* 通过spark.sql.dialect参数，来进行设置
*/
def sql(sqlText: String): DataFrame
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2023-06-19 13:35:40
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本期内容： 1、Spark Streaming资源动态分配 2、Spark Streaming动态控制消费速率为什么需要动态？ a)Spark默认情况下粗粒度的，先分配好资源再计算。对于Spark Streaming而言有高峰值和低峰值，但是他们需要的资源是不一样的，如果按照高峰值的角度的话，就会有大量的资源浪费。 b) Sp
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2024-09-27 21:01:01
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Spark3动态分区裁剪（Dynamic Partition Pruning，DPP） 参数：spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled 默认开启 执行条件： ①、需要剪裁的表必须是分区表且分区字段必须在on条件中 ②、join类型必须是 inner、left（右表是分区表）、right（左表是分区表）、left semi（右表是分区表）
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2023-08-06 00:46:56
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#include <stdio.h>
#include <stdlib.h> //malloc free
#include <windows.h> //sleep
void main1(){
//int a[1024*1024*1000]; //数组只能处理小数量的数据
int num =100;
//int b[num]; 数组
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2023-11-29 15:16:58
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测试集群配置 60CPU,320G RAM测试内容：先运行一个需要60CPU的Application1,再运行一个需要50CPU的Application2。结果分析如果要等Application1全部执行完才执行Application2，说明资源是静态分配的（standalone模...
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2015-07-27 19:43:00
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测试集群配置 60CPU,320G RAM测试内容：先运行一个需要60CPU的Application1,再运行一个需要50CPU的Application2。结果分析如果要等Application1全部执行完才执行Application2，说明资源是静态分配的（standalone模...
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2015-07-27 19:43:00
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前面介绍过Spark可以在启动命令中配置使用的资源数，但是无论是否运行task都会长期占用executor的资源，导致集群利用率不高。此时可以开启动态资源申请服务，应用可以根据任务执行的情况选择申请还是释放executor，释放后的executor的资源也会归还到yarn，从而提高资源利用率。但是executor不仅仅运行task还负责维护计算后的数据，以供shuffle读取使用。如
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2023-11-25 11:14:03
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所谓动态内存分配就是指在程序执行的过程中动态地分配或者回收存储空间的分配内存的方法。动态内存分配不象数组等静态内存分配方法那样需要预先分配存储空间，而是由系统根据程序的需要即时分配，且分配的大小就是程序要求的大小。例如我们定义一个float型数组：float score[100]; 但是，在使用数组的时候，总有一个问题困扰着我们：数组应该有多大？在很多的情况下，你并不能确定要使用多大的数组，比如上
Swarm 是 Docker 官方提供的一款集群管理工具，其主要作用是把若干台 Docker 主机抽象为一个整体，并且通过一个入口统一管理这些 Docker 主机上的各种 Docker 资源。 Swarm 和 Kubernetes 比较类似，但是更加轻，具有的功能也较 kubernetes 更少一些。 Swarm 横向扩容准备服务器： swarm1（master）：192.16
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2024-09-19 21:52:52
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简介在spark提交作业以后默认是静态资源分配的，如果有些Executor执行完以后，只要job没有结束，它就会一直占用资源，所以我们要根据情况配置动态资源分配动态资源分配原理当调度程序检查到有很多的Task是pending状态的时候，那么它就会尝试去申请新的Executor，如果Executor执行完了以后，就会把资源释放掉给其他的Job使用,它是由spark.dynamicAllocation
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2023-11-23 14:30:54
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# Hadoop 多租户Spark资源动态分配
随着大数据的迅速发展，Spark作为一种流行的分布式数据处理框架，越来越多地被应用于各种场景。然而，在一个多租户环境中如何有效地管理资源，尤其是如何实现Spark资源的动态分配，成了一个重要的话题。
## 什么是多租户？
多租户指的是在同一物理或虚拟环境中，多个用户（租户）可以共享资源而又保持相互隔离的策略。在大数据环境中，Hadoop和Spa
