文章目录Spark集群高可用01.配置Linux操作系统集群（Centos7）（1）准备原料（2）安装Centos7（3）构建NAT网络集群02.安装Spark集群（1）准备原料（2）安装jdk和spark（3）安装Spark集群03.Spark集群高可用（1）准备原料（2）安装和配置zookeeper（3）配置Spark集群高可用 Spark集群高可用01.配置Linux操作系统集群（Cent
在Spark Streaming执行流程(1)中，描述了SocketReceiver接收数据，然后由BlockGenerator将数据生成Block并存储的过程。本文将描述将Block生成RDD，并提交执行的流程。
2. 创建Job
该图是前文流程图的一部分。
RecurringTimer 定时的向该匿名Actor发送GenerateJobs消息。Actor对该消息进行处理，
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2024-09-27 18:10:44
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# Spark设定核数的科普文章
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，它能够高效地处理大规模的数据集。为了充分利用机器的性能，合理设置 Spark 的核数（Cores）是至关重要的。本文将介绍如何在 Spark 中进行核数的设置，并附上相关的代码示例和流程图。
## 什么是核数？
在 Spark 中，核数是指 Executor 可以使用的处理核心数量。一个 Executor
原创
2024-08-07 07:52:11
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Spark的内核部分主要从以下几个方面介绍： 任务调度系统、I/0模块、通信控制模块、容错模块、shuffle模块一、任务调度系统1、作业执行流程接下来注意几个概念： Application：用户自定义的Spark程序，用户提交后，Spark为App分配资源，将程序转换并执行。 Driver Program：运行Application的main()函数并创建SparkContext RDD
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2023-08-17 10:05:06
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# 如何在Apache Spark中指定Task核数
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，其性能在很大程度上取决于任务的并发性和分区。了解如何指定Task核数对优化Spark作业的性能至关重要。这篇文章将引导你通过一个简单的流程来实现这个目标。
## 流程概述
为了在Spark中指定Task核数，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 03:22:16
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## Spark如何设置核数
Spark作为一个分布式计算框架，可以在集群中运行并行任务。在集群中，每个计算节点都有多个处理器核心可用。为了提高Spark作业的执行效率，我们可以设置Spark的核数来充分利用集群中的资源。本文将介绍如何在Spark中设置核数。
### 1. Spark默认核数设置
Spark会根据集群的配置自动设置默认的核数。在本地模式下，默认核数等于机器上的可用核心数。在
原创
2024-01-11 06:52:34
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# 如何在Spark中指定最大核数
在使用Apache Spark时，合理配置资源是至关重要的。特别是指定Spark应用程序使用的最大核数，能够帮助你有效地利用集群资源。本文将详细讲解如何实现“Spark指定最大核数”，并进行一步一步的实操。
## 整体流程
以下是实现步骤的概要，帮助你迅速了解整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-08 06:47:20
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在Task调度相关的两篇文章《Spark源码分析之五：Task调度（一）》与《Spark源码分析之六：Task调度（二）》中，我们大致了解了Task调度相关的主要逻辑，并且在Task调度逻辑的最后，CoarseGrainedSchedulerBackend的内部类DriverEndpoint中的makeOffers()方法的最后，我们通过调用
在常用的计算框架中，无论是spark、storm、yarn，如何提高并发量，提高集群的整体吞吐量是需要考虑的问题，其中资源容量规划和资源申请，对APP任务的并行执行方面有比较多的影响，下面罗列一下以上计算框架在资源规划和资源申请方面的一些类比：对于整个集群的处理能力来讲总是有限的，这个在很多资源管理调度框架中都有相应的总体容量的规划，每个APP或者JOB在申请资源执行时，也是需要提出多少资源的申请
搭建集群： SPARK_WORKER-CORES : 当计算机是32核双线程的时候，需要指定SPARK_WORKER_CORES的个数为64个SPARK_WORKER_MEMORY :任务提交：./spark-submit --master node:port --executor-cores --class ..jar xxx--executor-cores: 指定每个executo
本課主題大数据性能调优的本质Spark 性能调优要点分析Spark 资源使用原理流程Spark 资源调优最佳实战Spark 更高性能的算子 引言我们谈大数据性能调优，到底在谈什么，它的本质是什么，以及 Spark 在性能调优部份的要点，这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题，它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优。希望这篇文章能为读者带
1. Spark 内核概述
Spark内核泛指Spark的核心运行机制，包括Spark核心组件的运行机制、Spark任务调度机制、Spark内存管理机制、Spark核心功能的运行原理等，熟练掌握Spark内核原理，能够帮助我们更好地完成Spark代码设计，并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在。1.1 Spark核心组件回顾
1.1.1
集群配置软件配置Hadoop 2.6.0Spark 2.2.0硬件配置三台服务器，32 核 64G 500G总资源：32 核 64G x 3 = 48核 192GYarn 可分配总资源：48 核 60G x 3 = 144核180G默认情况下，yarn 可分配核 = 机器核 x 1.5，yarn 可分配内存 = 机器内存 x 0.8。提交作业: 直接使用了 Spark 官方的 example 包，
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2023-12-05 15:44:51
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Spark优化主要分为两个方面的优化，一是代码逻辑的优化，二是资源配置的优化1.代码逻辑1.1.RDD优化RDD优化主要也有两个方面的考虑，一是RDD的复用，二是RDD的持久化。那么主要针对RDD的持久化进行说明。在Spark中多次对同一个RDD执行算子时，每次都会对这个RDD的父RDD重新计算一次，所以要避免这种重复计算的资源浪费，那么就需要对RDD进行持久化。Memory_Only内存Memo
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2023-10-05 12:50:58
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环境 虚拟机：VMware 10 Linux版本：CentOS-6.5-x86_64 客户端：Xshell4 FTP：Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6一、Spark资源调度和任务调度1、Spark资源调度和任务调度的流程 启动集群后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master掌握了集群资源情况。当Sp
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2023-08-08 18:18:51
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背景和动机GPU 和其他加速器已经被广泛地用来加速特殊的工作负载，例如深度学习和信号处理。人工智能社区的用户大量使用 GPU，同时他们经常需要 Apache Spark 来加载和处理大型数据集，以及处理类似流数据的复杂数据场景。YARN 和 Kubernetes 在最近的版本中已经支持 GPU。尽管 Spark 支持这两个集群管理器，但 Spark 本身并不感知它们暴露的 GPU，因此 Spark
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2023-09-02 22:06:30
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driver和executor的参数设置在yarn模式下才会起作用：--driver-cores：Spark应用Driver的CPU核数，Driver主要完成任务的调度以及和executor和cluster manager进行协调。--executor-cores：Spark应用每个Executor的CPU核数，各个 executor 使用的并发线程数目，也即每个 executor 最大可并发执行
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2023-07-18 22:29:02
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如何设置Spark任务的核数和内存
## 1. 确定任务需求
在设置Spark任务的核数和内存之前，我们首先要明确任务的需求。这包括了数据量的大小、任务的复杂度以及运行时间的要求等等。根据这些需求，我们可以决定合适的核数和内存大小。
## 2. 配置Spark任务
一般情况下，我们通过以下几个步骤来配置Spark任务的核数和内存。
### 步骤1：创建SparkSession
首先，我们需要
原创
2023-12-19 13:37:28
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spark提供了许多功能用来在集群中同时调度多个作业。 首先，回想一下，每个spark作业都会运行自己独立的一批executor进程，此时集群管理器会为我们提供同时调度多个作业的功能。 第二，在每个spark作业内部，多个job也可以并行执行，比如说spark-shell就是一个spark application，但是随着我们输入scala rdd action类代码，就会触发多个job，多个jo
文章目录参数介绍以下4点建议需要牢记配置参数方法一：Tiny executors（One Executor per core）方法二：Fat executors (One Executor per node)方法三：Balance between Fat (vs) Tiny方法四：在方法三基础上每个executor不需要这么多内存参考网址 参数介绍executor-memory 表示分配给每个e
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2023-12-13 06:10:59
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