# 科普：Spark 内存迭代
Spark 是一种快速、通用的集群计算系统，它提供了许多强大的功能来处理大规模数据处理。其中，内存迭代是 Spark 中一种高效的数据处理方式，能够显著提高计算速度和性能。
## 什么是内存迭代
内存迭代是指在 Spark 中将数据存储在内存中，并使用迭代算法对数据进行处理。相比于传统的磁盘读写方式，内存迭代能够减少磁盘IO操作，提高数据访问速度，从而加快计算
原创
2024-05-05 05:31:22
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其中有段话 2),在gc的统计信息中，如果老年代接近满了，
减少用于缓存的内存(通过减小spark.memory.Fraction)。
缓存较少的对象比降低运行速度对我们来说更有好处。
另外，可以考虑减少年轻代。可以通过减小-Xmn参数设置的值，假如使用的话。
假如没有设置可以修改JVM的NewRation参数。
大多数JVMs默认值是2，意思是老年代占用了三分之二的总内存。
这
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2023-09-06 14:47:05
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#Spark# #大数据# #Hadoop# #streaming# #分布式计算# Spark：基于内存的高速集群计算框架。对mapreduce进行优化，在内存中进行迭代运算。可以使用Java，Python，Scala等多种语言开发。Scala：交互式语言，可直接用于Spark编程。适用：实时性高，数据量不是特别大。多次操作特定数据集。不适用：异步细粒度更新。 1.1 功能、作用R
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2024-07-08 20:30:04
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看网上ADP的代码挺少的，最近写了一个ADP值迭代的代码，分享一下，接下来也准备写Actor-Critic框架的代码。1、ADP值迭代原理 ADP值迭代和强化学习的值迭代很类似，ADP中的值迭代分为传统的值迭代和广义值迭代（仅仅是初始值不同的差异）。具体的文章可以参考文献1和文献2。 值迭代可以用于求解线性和非线性系统。首先初始化值函数，然后进行迭代： 在第 i 次
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2024-06-30 22:01:44
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问题：join导致partition数量膨胀Spark把每一个RDD分割为若干个partition，每一个partition上的计算是一个独立的task。每个task在执行的时候都是独立schedule的，都需要执行一遍完整的排序、系列化、计算、反序列化工作。这其中很大一部分工作的开销基本都是恒定的，不随partition中数据的多少而变化。所以当一个RDD的partition过多的时候，计算时会
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2024-07-14 06:55:46
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Spark和迭代计算Spark是一个基于lineage的计算框架。 它通过lineage记录了数据从加载以来的所有操作，这样一方面让spark可以轻松地实现lazy execution，另一方面当发生问题的时候，可以准确地进行数据恢复。 我们可以这样理解：Spark把一个数据X抽象为一个RDD。在这个RDD里面Spark不仅记录了X的值X.data，还通过一个DAG记录了它是怎么计算得来的X.li
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2023-12-14 21:17:39
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Spark内存迭代是每个task根据算子之间形成的DAG在内存中不断迭代计算的过程。如图，带有分区的DAG以及阶段划分，可以从图中得到逻辑上最优的task分配。一个task是一个线程来具体执行。task1中的rdd1，rdd2,rdd3的迭代计算，都是由一个task（线程完成），这一阶段的这一条线，是纯内存计算。task1，task2，task3就形成了三个并行的内存计算管道。Spark默认受到全
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2024-06-11 13:02:03
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【博学谷IT技术支持】
Spark 是一款用于大规模数据处理分析式的分布引擎MR的弊端：计算效率慢使用API相对比较低级迭代计算非常不方便什么是迭代计算：在计算过程中，需要将计算划分为N个阶段，每个阶段直接互相依赖，后 一个阶段必须等待前一个阶段执行完成，然后才能执行后一个阶段SparK效率优于MR的原因：Spark提供全新的数据结构：RDD支持在内存中进行计算，部分迭代操作支持内存迭代
Spar
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2023-12-21 11:54:05
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spark中使用了RDD(Resilient Distributed Datasets, 弹性分布式数据集)抽象分布式计算，即使用RDD以及对应的transform/action等操作来执行分布式计算；并且基于RDD之间的依赖关系组成lineage以及checkpoint等机制来保证整个分布式计算的容错性。1 背景RDD模型的产生动机主要来源于两种主流的应用场景：Ø&nbs
# 教你实现Spark火山迭代模型
作为一名刚入行的开发者，你可能会对如何使用Spark来实现火山迭代模型感到困惑。别担心，本文将为你提供一个详细的指南，帮助你一步步实现这个模型。
## 火山迭代模型概述
火山迭代模型是一种用于数据挖掘和机器学习的算法，它可以用于发现数据中的异常点或异常模式。在Spark中实现火山迭代模型，主要分为以下几个步骤：
1. 数据准备
2. 初始化中心点
3.
原创
2024-07-26 09:58:44
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前言shuffle是分布式计算系统中最重要的一部分，spark和mapreduce的shuffle的大体思路类似，在实现上有一些区分。Spark提供了插件式的接口，使用者可以通过继承ShuffleManager来自定义，并通过`spark.shuffle.manager`来声明自定义的ShuffleManager。 shuffle-writeshuffle-write在shuffle中是
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2024-02-20 21:38:53
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reduceByKey(func)和groupByKey()的使用和区别
1.reduceByKey(func)功能： 使用 func 函数合并具有相同键的值。示例：val list = List("hadoop","spark","hive","spark")
val rdd = sc.parallelize(list)
val pairRdd =
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2023-07-12 11:25:01
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简单迭代运算迭代（辗转法)是一种不断用变量的旧值递推新值的过程分类精确迭代：杨辉三角、内在移动算法等近似迭代：二分法和牛顿迭代法等设计方法确定迭代模型 根据问题描述，抽象出当前值和下一个值的迭代关系。这一迭代关系应该最终收敛于所期望的目标。迭代模型时解决迭代问题的关键。控制迭代过程 迭代模型会包含期望的目标，根据这一目标控制迭代的次数，并最终结束算法。迭代过程的控制通常分为两种情况：一种是已知或可
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2024-07-03 16:55:00
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spark常用RDD操作，操作包括两种类型，即转换（Transformation）操作和行动（Action）操作一、转换操作（Transformation）1、filter（func）筛选出满足函数func的元素，并返回一个新的数据集 例：val lines=sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt")
val linesWi
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2023-06-19 05:51:18
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执行Spark任务，资源分配是很重要的一方面。如果配置不准确，Spark任务将耗费整个集群的机缘导致其他应用程序得不到资源。怎么去配置Spark任务的executors，cores，memory，有如下几个因素需要考虑：数据量任务完成时间点静态或者动态的资源分配上下游应用Spark应用当中术语的基本定义：Partitions : 分区是大型分布式数据集的一小部分。 Spark使用分区来管理数据，这
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2023-09-22 15:23:21
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前言与数据频繁落盘的Mapreduce引擎不同，Spark是基于内存的分布式计算引擎，其内置强大的内存管理机制，保证数据优先内存处理，并支持数据磁盘存储。本文将重点探讨Spark的内存管理是如何实现的，内容如下:Spark内存概述Spark 内存管理机制Spark on Yarn模式的内存分配1 Spark内存概述 首先简单的介绍一下Spark运行的基本流程。用户
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2023-09-14 21:27:00
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硬件配置 Spark开发者们常常被问到的一个问题就是：如何为Spark配置硬件。我们通常会给出以下的建议，但具体的硬件配置还依赖于实际的使用情况。 存储系统 因为绝大多数Spark作业都很可能是从外部存储系统加载输入数据（如：HDFS或者HBase），所以最好把Spark部署在离这些存储比较近的地方。建议如下：只要有可能，就尽量在HDFS相同的节点上部署Spark。最简单的方式就是，
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2023-11-02 21:33:42
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本文旨在解析 spark on Yarn 的内存管理，使得 spark 调优思路更加清晰 内存相关参数spark 是基于内存的计算，spark 调优大部分是针对内存的，了解 spark 内存参数有也助于我们理解 spark 内存管理spark.driver.memory：默认 512Mspark.executor.memory：默认 512Mspark.yarn.am.memory：默认
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2023-06-19 07:05:44
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由于Spark 的计算本质是基于内存的，所以Spark的性能城西的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈：CPU、网络带宽、或者是内存。如果内存能够容得下所有的数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现频惊。但是如果内存比较紧张，不足以放下所有的数据（比如在针对10亿以上的数据量进行计算时），还是需要对内存的使用进行性能优化的，比如说使用一些手段来减少内存的消耗。 Spark性能优化，其实主要就
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2023-09-01 21:27:46
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