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，
转载
2023-11-02 21:33:42
70阅读
资源参数调优了解完了Spark作业运行的基本原理之后，对资源相关的参数就容易理解了。所谓的Spark资源参数调优，其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考值。num-executors参数说明：该参数
转载
2024-10-27 08:52:21
49阅读
常用参数配置--num-executors N--executor-cores N ：这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。因为每个CPU core同一时间只能执行一个task线程。--driver-memory Ng --executor-memory Ng ：每个Executor进程的内存设置
转载
2023-08-21 11:24:08
445阅读
使用的Spark2以上版本所以只考虑UnifiedMemoryManager动态内存管理，如图：1. 内存划分 与 内存计算 与 调参方式1.1 三部分：Spark内存、用户内存、预留内存预留内存：300MB 固定Spark内存和用户内存比例由参数spark.memory.fraction(默认0.75) 控制计算公式： 假设：我们在submit提交参数设置 executor.memeory =
转载
2023-08-20 22:47:01
666阅读
从MapReduce的兴起，就带来一种思路，就是希望通过大量廉价的机器来处理以前需要耗费昂贵资源的海量数据。这种方式事实上是一种架构的水平伸缩模式——真正的以量取胜。毕竟，以现在的硬件发展来看，CPU的核数、内存的容量以及海量存储硬盘，都慢慢变得低廉而高效。然而，对于商业应用的海量数据挖掘或分析来看，硬件成本依旧是开发商非常关注的。当然最好的结果是：既要马儿跑得快，还要马儿少吃草。\\ Spar
转载
2023-09-11 23:03:35
61阅读
存储系统
Spark任务需要从一些外部的存储系统加载数据（如：HDFS 或者 HBase），重要的是存储系统要接近Spark系统，我们有如下推荐：
（1）如果可能，运行Spark在相同的HDFS节点，最简单的方法是建立一个引发相同的节点上的集群独立模式（
http://spark.apache.org
转载
2023-10-26 08:29:45
90阅读
动机因为hive的执行引擎可以设置为spark，但是hive的默认执行引擎是mapreduce，这种操作是对磁盘进行大量的io操作，所以在效率上不会比spark高，运行时间也是会比spark更长，但是官方发布的spark版本内置了hive组件，然后就是使用hived时候会出现各种各样的问题(确实出现了各种各样的问题，不然我就不会下这篇技术水文)环境linux cent OS 7操作首先去官网上下载
在使用Apache Spark Standalone集群时，仔细适配内存配置对于提高任务性能至关重要。合理的内存配置不仅能够优化资源的使用率，还能避免因内存不足而引发的运行错误。以下将详细描述如何配置Spark Standalone的内存以实现更优的性能表现。
### 环境准备
首先，我们需要确保我们的环境中已安装必要的工具与依赖。以下是前置依赖的安装步骤：
```bash
# 安装Java
# Spark内存参数配置指南
在使用Apache Spark进行数据处理时，内存配置对性能有着决定性影响。合理的内存管理可以提高作业的性能，减少内存溢出问题。本文将帮助你了解Spark内存参数配置的基本流程，并提供详细步骤和代码示例。
## 流程概览
在进行Spark内存参数配置之前，你需要了解以下步骤：
| 步骤 | 操作 | 说明 |
|------|------|------|
|
搭建Hadoop和Spark集群1、搭建Hadoop表一：搭建单机版Hadoop关键步骤操作命令备注说明创建hadoop用户组和用户,并给hadoop用户赋予root权限$ sudo addgroup hadoop$ sudo adduser -ingroup hadoop hadoop$ sudo gedit /etc/sudoers编辑sudoers文件，在root ALL=(ALL:ALL)
文章目录Hadoop生产调优之HDFS-核心参数1. NameNode 内存生产环境配置2. NameNode心跳并发配置3. 开启回收站配置 Hadoop生产调优之HDFS-核心参数1. NameNode 内存生产环境配置 如果每个文件块大概占用 150byte，以一台服务器 128G 内存为例，能存储多少文件块呢？ 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte
转载
2023-07-12 11:27:05
74阅读
静态内存管理在 Spark 最初采用的静态内存管理机制下，存储内存、执行内存和其他内存的大小在 Spark 应用程序运行期间均为固定的，但用户可以应用程序启动前进行配置，堆内内存的分配如图 2 所示：可以看到，可用的堆内内存的大小需要按照下面的方式计算： 可用堆内内存空间：可用的存储内存 = systemMaxMemory * spark.storage.memoryFraction * spar
转载
2023-09-18 04:49:56
137阅读
问题描述在测试spark on yarn时，发现一些内存分配上的问题，具体如下。在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中配置如下参数：SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=4 在yarn集群中启动的executor进程数SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2G 为每个executor进程分配的内存大小SPARK_DRIVER_MEMORY=1G 为spar
转载
2023-08-25 17:11:07
339阅读
Spark核心知识，参数配置，内存优化，常见问题大全【spark优化】spark程序开发调优，实际开发注意事项【spark优化】spark资源参数调优，各资源参数生产调优【spark优化】Spark Shuffle配置调优，生产shuffle参数调优【spark优化】spark数据倾斜调优，各场景实践，方案优劣势1、Spark技术栈有哪些组件，每个组件都有什么功能，适合什么应用场景？2、Spar
转载
2024-02-22 13:06:05
42阅读
内存相对于电脑来说是一个相当重要的部件，内存可以说是相当于CPU的“工作室”，因为PC所有运行的程序都是在内存中运行，它决定了多少、多大的程序能即时运行，如若执行程序过大或者过多就会导致内存不足，从而引起电脑卡顿，那这时候我们应该怎么办呢？ 内存相对于电脑相当重要 电脑内存对电脑性能发挥有着极其重要的作用，所以当计算机内存不足时会严重影响我们的使用体验，这个时候我们需要先来认识下什么是内
转载
2024-07-18 21:46:41
103阅读
# Kyuubi Spark Driver内存配置指南
在大数据处理的领域，Spark是一个无可替代的工具，而Kyuubi是一个可扩展的Spark SQL服务，为我们提供了一个更方便的查询接口。然而，对于新手开发者而言，如何配置Kyuubi中的Spark Driver内存是一个比较棘手的问题。本文将为你详细介绍Kyuubi Spark Driver内存配置的流程，确保你能够轻松解决这个问题。
原创
2024-10-05 06:32:46
129阅读
Spark作为一个基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模块在整个系统中占据着非常重要的角色。理解Spark内存管理的基本原理，有助于更好地开发Spark应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出Spark内存管理的脉络，抛砖引玉，引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于Spark 2.1版本，阅读本文需要读者有一定的Spark和Java基础，了解RDD、Shuffle、JVM等相关概念。在执
转载
2024-09-20 16:26:20
56阅读
Cloudera Manager需求：磁盘空间，最小满足：------------系统/var分区下有5GB------------系统/usr分区有500MB------------系统/opt下面最好多配置点多数情况下RAM 4GB是比较合适的，如果装了Oracle数据库，就是必须的了。没有Oracle数据库且节点在100个以下的，也是足够的。通常说来，不推荐使用虚拟机和安装了双系统的主机，这
转载
2023-07-04 14:40:30
147阅读
1、spark概述1、什么是spark基于内存的计算引擎，它的计算速度非常快。但是spark仅仅只涉及到数据的计算，没有涉及到数据的存储。2、为什么学习spark比mapreduce计算速度快很多。3、spark特点1、速度快比mapreduce在内存中快100x，在磁盘中快10x1、由于mapreduce每次job的中间结果数据都会落地到磁盘中，而spark每次中间结果数据可以不落地（可以保存在
转载
2023-11-24 22:42:29
21阅读
Spark 内部管理机制 Spark的内存管理自从1.6开始改变。老的内存管理实现自自staticMemoryManager类，然而现在它被称之为”legacy”. “Legacy” 默认已经被废弃掉了，它意味着相同的代码在1.5版本与1.6版本的输出结果将会不同。需要注意的是，出于兼容性的考虑，你依旧可以使用”legacy”，通过设置spark.memory.useLe
转载
2024-08-09 13:03:03
78阅读
