在大数据处理领域，Apache Spark 已经成为许多公司进行数据分析和处理的首选框架。在使用 Spark 进行任务调度时，有些开发者可能会遇到与“spark queue 配置”相关的问题。本文将详细记录解决 Spark 队列配置问题的方法，让我们一步一步来。
## 环境准备
为了确保我们能够顺利进行 Spark 队列的配置，首先我们需要准备好相应的环境。这包括安装 Java、Spark 以
任何新技术的引入都会历经陌生到熟悉，从最初新技术带来的惊喜，到后来遇到困难时的一筹莫展和惆怅，再到问题解决后的愉悦，大数据新贵Spark同样不能免俗。下面就列举一些我们遇到的坑。Errorcommunicating with 这个错误报得很隐晦，从错误日志看，是Spark集群partition了，但如果观察物理机器的运行情况，会发现磁盘I/O非常高。进一步分析会发现原因是Spark在处
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2023-11-12 17:43:08
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拥有大量数据，我们需要一种工具来快速消化它 Greg Rakozy在Unsplash上拍摄的照片 数据无处不在。 IDC估计，2013年“数字宇宙”的大小为4.4 ZB（1万亿千兆字节）。目前，数字宇宙每年以40％的速度增长，而IDC预计到2020年，它的大小将达到44 ZB，相当于物理宇宙中每个恒星的单个数据。 我们有很多数据，但我们并没有摆脱任何数据。 我们需要一种方法来大规模存
一：Spark SQL下的Parquet意义再思考1， 如果说HDFS是大数据时代分布式文件系统存储的事实标准的话，Parquet则是整个大数据时代文件存储格式的事实标准。2， 速度更快：从使用Spark SQL 操作普通文件CSV和Parquet文件的速度对比上来看，绝大多数情况下使用Parquet会比使用CSV等普通文件速度提升10倍左右（在一些普通文件系统无法再Spar
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2023-08-21 10:48:03
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作者 | Sam Redai & Kyle Bendickson 如果您因为听说Iceberg解决了若干问题，例如模式演变或行级更新，而对Iceberg感兴趣，并且你想要一种简单的方法来体验它，那么您来对地方了！这篇文章将让您在本地几分钟内启动并运行 Spark 和 Iceberg。同时将展示出许多令人惊叹的 Iceberg 特性，这些特性可以解决您以前使用数据仓库时遇到的问题。Iceb
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2024-09-04 14:24:54
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本文来自11月举办的 Data + AI Summit 2020 （原 Spark+AI Summit），主题为《Improving Spark SQL Performance by 30%: How We Optimize Parquet Filter Pushdown and Parquet Reader》的分享，作者为字节跳动的孙科和郭俊。Parquet 是一种非常流行的
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2023-11-19 13:20:39
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在处理大规模数据时，Apache Spark 的 queue 参数设置对于作业的调度和资源分配至关重要。本文将深度剖析“spark参数queue设置”问题的解决过程，涵盖多个关键方面：背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展。
## 背景定位
在某个项目的开发阶段，随着数据量的不断增加，Spark 作业的运行效率逐渐下降，导致数据处理延迟，影响了整体业务的响应时间。该问题逐
静态配置Spark属性静态配置属性指的就是我们可以在代码中利用SparkCof中的set()方法来设置Spark的属性，set()方法接受接受的键值对SparkConf.set(key,value)。具体的键值对是什么，下文会有介绍。def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMast
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2023-10-09 20:10:36
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num-executors参数说明：参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，
启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。参数调优建议：每个Spa
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2023-11-12 14:43:05
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parquet 是面向分析型业务的列示存储格式. 列式存储比行式存储有哪些优势呢 1.可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO的数量。 2.压缩编码格式可以降低磁盘空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节省孔家 3.只要读取需要的列，支持向量运算能够获取更好的扫描性能。2.加载数据查询用户数据中的用户姓名 下面给出java 示例public class Pa
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2023-10-30 18:56:25
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一：sparkSQL 下的Parquet意义再思考存储空间包括：内存和磁盘，计算方面如果说HDFS是大数据时代分布式文件系统存储的事实标准的话，parquet则是整个大数据时代文件存储格式的事实标准。1、 速度更快：使用SparkSQL 操作普通文件CSV和ParQuet文件的速度比对上来看，
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2024-08-06 13:08:50
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生产环境配置 以及对应问题spark用的yarn资源队列的情况：500G内存，200个cpu core 启动Spark application spark-submit配置 80个 executor 每个executor 4g内存，2个cpu core--executor-cores 2
--executor-memory 4g每次运行spark作业 大概耗费320G内存，160个cpu co
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2023-08-13 22:35:08
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一、参数说明启动Spark任务时，在没有配置spark.yarn.archive或者spark.yarn.jars时， 会看到不停地上传jar，非常耗时；使用spark.yarn.archive可以大大地减少任务的启动时间，整个处理过程如下。二、spark.yarn.archive使用1.在本地创建zip文件silent@bd01:~/env/spark$ cd jars/
silent@bd01
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2023-07-09 00:20:06
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spark 1.6 创建语句在Spark1.6中我们使用的叫Hive on spark，主要是依赖hive生成spark程序，有两个核心组件SQLcontext和HiveContext。这是Spark 1.x 版本的语法//set up the spark configuration and create contexts
val sparkConf = new SparkConf().setA
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2023-07-10 16:01:21
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一、Kafka架构1、消息队列（Message Queue）1.1、点对点模式一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除生产者将消息发送到Queue中，然后消费者从queue里拉取数据，一条消息被消费了之后，queue就删除了该消息。虽然queue支持存在多个消费者，但是一条消息只有一个消费者能消费到1.2、发布/订阅模式一对多，消费者消费数据之后不会清除数据生产者将消息发布到topic中，同
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2024-04-11 13:28:43
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# Yarn Queue Mappings 配置
在大数据处理中，Yarn是Apache Hadoop生态系统中的资源管理器，用于调度和管理集群中的资源。Yarn Queue Mappings是一种配置选项，可以用来将Yarn队列映射到不同的资源池或服务。通过对Yarn Queue Mappings的配置，用户可以更有效地管理和分配资源，以满足不同应用程序的需求。
## Yarn队列
在Ya
原创
2024-07-01 06:29:54
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# Java Active Queue 配置
在现代软件架构中，队列是一种非常重要的组件，特别是在处理异步消息和任务时。Java 提供了多种实现队列的方式，其中 ActiveMQ 是一个流行的开源消息代理。本文将介绍如何在 Java 中配置 ActiveMQ 队列，同时提供代码示例和关系图来帮助理解。
## ActiveMQ 简介
ActiveMQ 是 Apache 提供的一个开源消息队列，
原创
2024-09-05 06:15:17
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Spring Cloud Consul ConfigConsul 通过 Key/Value 功能集中管理存储配置信息, 通过 Spring Cloud Consul Config 可以实现 Config Server 和 Client 的关联. 在 Spring 启动的 bootstrap 阶段, 配置会被载入环境上下文.配置前缀, 路径和优先级默认情况下, 配置的路径前缀是 /config ,
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2024-10-08 18:46:33
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troubleshooting YARN队列资源不足导致的application直接失败
现象：
如果说，你是基于yarn来提交spark。比如yarn-cluster或者yarn-client。
你可以指定提交到某个yarn队列上的。每个队列都是可以有自己的资源的。
跟大家说一个生产环境中的，给spark用的yarn资源队列的情况：500
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2023-10-03 13:23:02
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如果说，你是基于yarn来提交spark。比如yarn-cluster或者yarn-client。你可以指定提交到某个hadoop队列上的。每个队列都是可以有自己的资源的。跟大家说一个生产环境中的，给spark用的yarn资源队列的情况：500G内存，200个cpu core。比如说，某个spark application，在spark-submit里面你自己配了，executor，80个；每个e
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2023-09-07 17:48:48
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