1.分配更多资源 性能调优的王道，就是增加和分配更多的资源，性能和速度上会得到很大提升。基本上，在一定的范围之内，增加的资源和性能的提升是成正比的。所以，性能调优的最重要的两步： 第一步是增加资源，调节最优的资源配置； 第二步，能够分配的资
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2023-12-12 17:17:58
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# 在Spark集群模式下使用Keytab的完整指南
在大数据时代，Apache Spark被广泛用于数据处理和分析。为了确保数据的安全性和用户的身份认证，尤其是在Hadoop生态系统中，使用Keytab文件为用户提供了无密码的身份验证机制。本文将详细介绍在Spark集群模式下如何使用Keytab文件进行身份验证。
## 整体流程
首先，我们将整个过程的步骤以表格的形式总结如下：
| 步骤
在大数据处理领域，Apache Spark 已经成为一种流行的高效计算框架，尤其是在集群模式下，它能显著提高数据处理的效率。然而，运行在“Spark Cluster模式”中的应用可能会面临各种挑战，例如资源分配、任务调度和网络延迟等问题。这篇博文将深入探讨如何分析和解决这些问题。
```mermaid
timeline
title Spark Cluster模式演变
2009 :
Spark（笔记）spark运行模式：本地模式standalone模式：独立集群（封闭）yarn模式：（开放）
yarn-client：AM（driver）在提交任务的本地启动 （交互 / 调试方便）yarn-cluster：AM（driver）在某个NN上启动cluster模式下，driver运行在AM中，负责向Yarn申请资源 ，并监督作业运行状况，当用户提交完作用后，就关掉Clien
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2023-11-10 08:53:18
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在使用spark-submit提交Spark任务一般有以下参数：./bin/spark-submit \
--class <main-class> \
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode> \
--conf <key>=<value> \
... # o
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2023-08-18 16:34:36
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一 Spark集群结构Spark 自身是没有集群管理工具的，但是如果想要管理数以千计台机器的集群，没有一个集群管理工具还不太现实，所以 Spark 可以借助外部的集群工具来进行管理整个流程就是使用 Spark 的 Client 提交任务，找到集群管理工具申请资源，后将计算任务分发到集群中运行名词解释1 Driver该进程调用 Spark 程序的 main 方法，并且启动 SparkCo
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2024-02-15 21:34:17
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Spark on YARN模式的核心实现有2个类，分别是Client（org.apache.spark.deploy.yarn.Client.scala）和ApplicationMaster（org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster.scala）。Client的作用是向YARN申请资源（容器）来运行ApplicationMaste
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2023-07-29 20:10:34
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# Spark Cluster模式失败的解析与解决方案
Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，在处理大规模数据时展现出了卓越的性能。然而，在实际应用中，用户有时会遇到“Spark Cluster模式失败”的情况。本文将深入探讨这一问题，提供代码示例，并介绍如何诊断和解决这些故障。
## Spark Cluster模式概述
在Spark中，Cluster模式是指将Spark集群
Spark支持Yarn,Mesos,Standalone三种集群部署模式，它们的共同点：Master服务(Yarn ResourceManager,Mesos master,Spark standalone)来决定哪些应用可以运行以及在哪什么时候运行，Slave服务(Yarn NodeManger)运行在每个节点上，节点上实际运行着Executor进程，此外还监控着它们的运行状态以及资源的消耗Sp
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2023-09-19 22:36:51
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目录1. Cluster 模式原理分析2. Client 模式原理分析3. 两种模式区别分析1. Cluster 模式原理分析客户端提交给ResourceManager的每一个job都会在集群的NodeManager节点上分配一个唯一的ApplicationMaster，由该ApplicationMaster管理全生命周期的应用，Spark Driver首先作为一个Application
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2023-10-08 23:10:47
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目录一、Local模式二、Standalone模式**6、配置历史服务**三、Yarn模式四、Windows模式 Spark作为一个数据处理框架和计算引擎，被设计在所有常见的集群环境中运行, 在国内工作中主流的环境为Yarn，不过逐渐容器式环境也慢慢流行起来。接下来，我们就分别看看不同环境下Spark的运行一、Local模式所谓的Local模式，就是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行Spar
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2023-07-30 16:25:35
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# Spark集群模式与客户端模式解析
在大数据处理领域，Apache Spark以其高效、快速的性能，成为众多企业和开发者的首选。为了满足不同应用场合的需求，Spark提供了多种运行模式，其中最常用的有**集群模式**和**客户端模式**。本文将深入探讨这两种模式的特性、优缺点，并通过代码示例帮助读者更好地理解它们的使用方式。
## 1. Spark模式概述
**Spark集群模式**和*
Spark有三种集群部署模式，或者叫做集群管理模式。分别是standalone，YARN和Mesos。这三种模式其实都是master/slave模式。那么在实际的项目中，我们该如何对比选择呢?下面是我的一些总结，主要参考了：Which Apache Spark Cluster Managers Are The Right Fit? YARN, Mesos, or Standalone?三种集群资源
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2024-05-16 02:31:00
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CombineKey()是最常用的基于键进行聚合的函数，大多数基于键聚合的函数都是用它实现的。和aggregate()一样，CombineKey()可以让用户返回与输入数据的类型不同的返回值。要理解CombineKey()需要先理解它在数据处理时是如何处理每个元素的。由于CombineKey()会遍历分区中的所有元素，因此每个元素的键要么还没有遇到，要么就是和之前的额某个元素的键相同。 如果
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2023-10-05 10:55:25
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# Spark集群模式与Client模式的区别
## 引言
在使用Apache Spark进行大数据处理时，理解其运行模式是非常重要的。Spark有两种主要的运行模式：集群模式（Cluster Mode）和客户端模式（Client Mode）。这两种模式在资源管理、任务提交方式和运行环境上有明显的差异。
本文将通过一个流程图（包含各步骤）和状态图，逐步阐明这两种模式的区别，并提供相应的代码示
原创
2024-10-11 06:09:07
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spark架构设计 1 角色名称 Client,Driver program,cluster manager/Yarn，workerNode 2 角色作用 client：用户通过client提交application程序，shell命令等 Driver：启动sparkContext环境，将application程序转换成任务RDD和DAG有向图，与clustermanger进行资源交互，分配ta
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2023-12-09 15:40:46
163阅读
在《Spark源码分析之Job提交运行总流程概述》一文中，我们提到了，Job提交与运行的第一阶段Stage划分与提交，可以分为三个阶段： 1、Job的调度模型与运行反馈； 2、Stage划分；  
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2024-10-16 17:20:15
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一、对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略？性能最高的当然是MEMORY_ONLY，但前提是你的内存必须足够足够大， 可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据。因为不进行序列化与反序列化操作，就避 免了这部分的性能开销;对这个RDD的后续算子操作，都是基于纯内存中的数据的操作 ，不需要从磁盘文件中读取数据，性能也很高;而且不需要复制一份数据副本，并远程传 送到其他节点上。但
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2024-09-08 13:40:39
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# 使用 Python、Spark 与 Hive 的集群模式执行
在大数据处理的领域，Python、Apache Spark 和 Hive 是三个非常重要的工具，它们各自有着独特的优势和适用场景。通过合理地结合这三个工具，我们能够在集群模式下高效地执行数据分析任务。本文将为您详细介绍如何通过 Python 和 Spark 连接到 Hive，并在集群模式下运行作业，提供代码示例，并涵盖相关的技术架
# 实现Spark YARN Cluster模式日志打印
在进行大数据开发时，适当的日志打印不仅能够帮助我们调试，还能记录系统的运行状态。本文将详细介绍如何在Spark的YARN集群模式下进行日志打印。以下是本过程的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------|
| 1 | 设置Spark
原创
2024-10-28 04:06:16
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