# 如何实现"spark terasort"
## 一、整个流程
```mermaid
journey
title Spark Terasort实现流程
section 初始化环境
初始化环境 --> 下载并安装Hadoop
下载并安装Hadoop --> 下载并安装Spark
section 准备数据
下载并准备Tera
原创
2024-03-23 04:10:49
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上次做了Hadoop集群的性能测试，因为主要的大数据开发工作在Spark上，这次做一下Spark的性能测试。CDH6.0.1环境Hadoop集群性能测试代码参考：spark-terasort因为使用的CDH6.0.1，Spark版本2.2.0，代码需要做一些修改，这里已经在Spark2.3源码下修改好并编译打包，放到了Spark的examples里，可以替换Spark的exampl...
原创
2021-08-31 15:17:20
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# Spark版的 TeraSort 找不到：探讨 Spark 在大数据排序中的应用
在大数据处理的世界中，排序是一个非常基础而重要的操作。TeraSort 是一种经典的性能基准测试，它通常被用来评估分布式计算框架的性能。然而，随着技术的演进，许多用户发现 Spark 版的 TeraSort 已经不再容易找到。在这篇文章中，我们将探讨 Spark 中的 TeraSort 实现，包括代码示例、序列
最近的工作涉及到了单元测试的内容，所以在网上搜集了一些资料。本文转自http://baidutech.blog.51cto.com/4114344/744396，内容比较具体详细。 1. 测试内容和常用模块 CPAN上有很多成熟的模块可以拿来帮助我们对perl脚本做单元测试，本文整理了它们的用法。·  
在编写完成MapReduce程序之后，调优就成为了一个大问题。如何使用现有工具快速地分析出任务的性能？
对于本地的java应用程序，进行分析可能稍微简单，但是hadoop是一个分布式框架，MapReduce任务可能在集群中的任意机器上被调度运行。而且本地Job运行器是一个与集群差异非常大的环境，数据流的形式也不同，应该在实际集群上
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2023-12-04 17:37:17
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为什么要用Hadoop大量的数据，如果需要计算（CPU密集型）并快速的处理得到结果，使用传统的做法（eg：单节点中线程的并发执行，能达到一个充分利用CPU的目的）无法达到快速的效果；这个时候就需要使用多进程，并使其分布在多个节点上，让多个CPU去执行，来达到一个计算（CPU密集型）并快速处理的目的。解决了什么问题：HDFS（Hadoop Distributed File System,Hadoop
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2024-04-19 17:52:32
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Spark 开发原则坐享其成要省要拖跳出单机思维 应用开发原则 ：坐享其成 : 利用 Spark SQL 优化能省则省、能拖则拖 : 节省数据量 , 拖后 Shuffle跳出单机思维 : 避免无谓的分布式遍历坐享其成设置好配置项，享受 Spark SQL 的性能优势，如钨丝计划、AQE、SQL functions钨丝计划：Tungsten 自定义了紧凑的二进制格式的数据结构，避免了 Java 对
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2024-01-28 01:18:02
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Spark扩展持久化RDD Cache缓存RDD CheckPoint 检查点缓存和检查点区别自定义分区存储与读取累加器广播持久化RDD Cache缓存RDD 通过 Cache 或者 Persist 方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以缓存在 JVM 的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 算子时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。// cache 操作会增加血缘关系，不改变原有的血缘关系println(wordToOneR.
原创
2022-03-23 10:21:17
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一、定义与特点定义
专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，并形成一个高速发展应用广泛的生态系统。特点
速度快
内存计算下，Spark 比 Hadoop 快100倍易用性
80多个高级运算符跨语言：使用Java，Scala，Python，R和SQL快速编写应用程序。通用性
Spark 提供了大量的库，包括SQL、DataFrames、MLib、Gra
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2023-08-10 09:12:39
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一、什么是SparkApache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因
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2023-07-12 09:57:21
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1、Application application（应用）其实就是用spark-submit提交的程序。一个application通常包含三部分：从数据源（比方说HDFS）取数据形成RDD，通过RDD的transformation和action进行计算，将结果输出到console或者外部存储。2、Driver Spark中的driver感觉其实和yarn中Application Master的
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2023-11-02 10:32:42
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Spark官方文档: Spark Configuration（Spark配置）Spark主要提供三种位置配置系统：环境变量：用来启动Spark workers，可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中；java系统性能：可以控制内部的配置参数，两种设置方法：编程的方式（程序中在创建SparkContext之前，使用System.setProperty（“xx”，“xxx
原创
2017-07-03 11:19:00
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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
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引入 一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本非常高，须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此，Spark选择记录更新的方式。可是，假设更新
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2017-07-13 21:10:00
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一、官网介绍 1 什么是Spark 官网地址：://spark.apache.org/ Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce ...
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2021-08-03 09:25:00
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一、分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元，RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片，每一个分片称为分区，分区的格式决定了并行计算的粒度，而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的，因此任务的个数，也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。 二、为什么要进行分区 数据分区， ...
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2021-08-03 14:38:00
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本编主要基于B站尚硅谷的视频及文档做出的一些改写和添加自己的理
原创
2022-03-23 10:24:56
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# 监控Spark History的入门指南
作为一名刚入行的开发者，监控Spark History可能是一个令人生畏的任务。但不用担心，本文将引导你一步步实现监控Spark History的过程。通过本文，你将学会如何设置和使用Spark监控工具，确保你的Spark作业运行得更加高效和稳定。
## 监控Spark History的流程
首先，让我们通过一个表格来了解整个监控流程的步骤：
原创
2024-07-30 11:25:29
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在大数据处理的过程中，Apache Spark 是一个非常重要的工具，尤其是在执行数据分析时。使用 `spark shell` 通过 Spark 链接 Spark 集群时，有时会遇到一系列复杂的问题。本篇博文旨在对解决“spark shell 链接spark”的过程进行全面梳理。
## 环境配置
首先，我们需要配置 Spark 环境。这包含Java和Scala的安装，以及对Spark的配置。在这
MapReduce给用户提供了简单的编程接口，用户只需要按照接口编写串行版本的代码，Hadoop框架会自动把程序运行到很多机器组成的集群上，并能处理某些机器在运行过程中出现故障的情况。然而，在MapReduce程序运行过程中，中间结果会写入磁盘，而且很多应用需要多个MapReduce任务来完成，任务之间的数据也要通过磁盘来交换，没有充分利用机器的内存。为此，美国加州大学伯克利分校的 AMPLa
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2024-01-24 13:53:43
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