文章目录1、sparkthrift Server 启动命令2、实际生产过程中的报错解决2.1、Kryo serialization failed: Buffer overflow. Available: 0, required: 2428400. To avoid this, increase spark.kryoserializer.buffer.max value2.2、java.lang.
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2023-08-13 23:22:45
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任何
Spark程序都是SparkContext开始的，SparkContext的初始化需要一个SparkConf对象，SparkConf包含了Spark集群配置的各种参数。
初始化后，就可以使用SparkContext对象所包含的各种方法来创建和操作RDD和共享变量。
Scala：
val conf = new SparkConf
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2024-10-05 11:34:58
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目录 采用kryo序列化方式配置多个临时文件目录启用推测执行机制不建议使用collectRDD操作使用MapPartitions替代map，效率高根据业务场景，选择合适的垃圾收集器采用kryo序列化方式Spark默认使用Java序列化，Java序列化性能比较低、序列化完二进制的内容比较长，造成在网络上传输时间长。Spark也支持kryo，比java序列化快10倍以上，序列化后的二进制内容
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2024-06-29 23:19:52
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# Spark Thrift Server 2 使用指南
## 介绍
Apache Spark 是一个强大的开源集群计算框架，而 Spark Thrift Server 可以让你通过 JDBC 或 ODBC 接口访问 Spark SQL。本文旨在指导初学者如何配置和使用 Spark Thrift Server 2，用于连接和执行 SQL 查询。
## 整体流程
在开始之前，首先了解一下我们
本文内容说明初始化配置给rdd和dataframe带来的影响repartition的相关说明cache&persist的相关说明性能优化的说明建议以及实例配置说明spark：2.4.0
服务器：5台（8核32G）初始化配置项%%init_spark
launcher.master = "yarn"
launcher.conf.spark.app.name = "BDP-xw"
launch
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2024-10-24 07:38:15
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Sparkthriftserver启用及优化1、 概述sparkthriftserver用于提供远程odbc调用，在远端执行hive sql查询。默认监听10000端口，Hiveserver2默认也是监听10000端口，为了避免冲突，需要修改sparkthriftserver的端口。启用sparkthriftserver需要将hive-site.xml文件copy到spakr的conf
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2023-08-02 22:13:09
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在spark优化hadoop中的思路，就是优化了hadoop的shuffle过程。shuffle落入磁盘，需要将数据序列化。spark已经将shuffle过程优化，在此基础上进一步优化，需要对序列化进行优化一、序列化优化：spark用到序列化的地方1、shuffle时需要将对象写入到外部的临时文件
2、每个partition的数据要发送给worker，spark先把RDD包装成task对象，将ta
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2023-09-27 21:16:52
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# Spark Thriftserver2 默认端口配置指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白了解如何配置 Spark Thriftserver2 的默认端口。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，并提供必要的代码示例和注释，以确保你能够顺利实现。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解整个配置过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开
原创
2024-07-18 03:48:12
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Openfire是一种即时通信服务器，采用开放的XMPP协议，您可以使用各种支持XMPP协议的IM客户端软件登陆服务。 我给大家共享一下我的安装配置过程。 1.下载Openfire3.9.3，http://www.igniterealtime.org/d
SparkStreaming和Kafka的整合分为两种方式第一种是基于Receiver的方式Receiver的结构：为了保证并行获取数据，对应每一个外部数据源的分区，所以Receiver也要是分布式的，主要分为三个部分Receiver是一个对象，是可以有用户自定义的获取逻辑对象，表示了如何获取数据Receiver Tracker是Receiver的协调和调度者，其运行在Driver上Receive
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2024-10-26 19:33:53
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一.回顾在前面的一篇文章中我们介绍了spark静态内存管理模式以及相关知识 在上一篇文章末尾，我们陈述了传统spark静态内存管理模式的局限性： （1） 没有适用于所有应用的默认配置，通常需要开发人员针对不同的应用进行不同的参数配置。比如根据任务的执行逻辑，调整shuffle和storage内存占比来适应任务的需求。 （2） 这样需要开发人员具备较高的spark原理知识。 （3） 那些不
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2024-09-02 14:46:56
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向spark集群（standalone）提交作业,我们通常用如下命令./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://207.184.161.138:7077 \
--executor-memory 20G \
--total-executor-cores 100 \
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2024-08-14 19:51:35
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# 设置 Spark Thrift Server 的线程数
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个被广泛使用的数据处理引擎，而 Spark Thrift Server 是为 SQL 查询设计的一个服务，可以直接与 JDBC 兼容的客户端进行交互。假如你刚入行，或者对 Spark 的配置不熟悉，设置 Spark Thrift Server 的线程数可能会面临困难。本文将帮助你一步步从头
原创
2024-09-14 03:32:17
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# Spark ThriftServer2修改端口教程
## 简介
在使用 Spark ThriftServer2 的过程中，有时我们需要修改默认的端口号。本文将介绍如何在 Spark 中修改 ThriftServer2 的端口。
## 流程概述
下面是修改 Spark ThriftServer2 端口的流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------
原创
2023-07-18 11:26:38
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1.SparkStreamming介绍SparkStreaming是spark技术栈中做实时处理的工具,是一个微批次准实时的流式处理引擎。 我们在做实时处理的时候，通过kafka采集数，将数据读入sparkstreamming中进行处理。2.整合kafka方式 1 Receiver方式这个方式已经过时，不建议使用缺点：Receiver方式为了保证数据安全，将数据写入磁盘记录日志【write Ahe
RDD 介绍spark 最重要的一个概念叫 RDD，Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集，它是 spark 的最基本的数据（也是计算）抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个 不可变、可分区、里面的元素可并行计算的数据集合。 RDD 的属性拥有一组分区：数据集的基本组成单位拥有一个计算每个分区的函数拥有一个分区器，partition
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2024-09-22 14:06:50
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007SparkStreaming SparkStream的核心抽象是DStream 调优策略： Sparkstreaming+kafka，用不到receiver，选择direct方式 基于receiver基于direct shuffle上游 shuffle下游调整数据处理的并行度（task）数据的序列化 SparkStreaming两种需要序列化的数据： a. 输入的数据：默认是
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2023-11-28 10:59:46
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目录一、代码优化1. 基本原则2. 算子优化2.1 reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey2.2 mapPartitions(foreachPartitions)替代map(foreach)2.3 使用filter之后进行coalesce操作2.4 repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作二
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2023-09-04 10:57:31
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DiskStore接着上一篇，本篇，我们分析一下实现磁盘存储的功能类DiskStore，这个类相对简单。在正式展开之前，我觉得有必要大概分析一下BlockManager的背景，或者说它的运行环境，运行的作用范围。Blockmanager这个类其实在运行时的每个节点都会有一个实例（包括driver和executor进程），因为不论是driver端进行广播变量的创建，还是executor端shuffl
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2024-06-27 21:34:46
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部署模式对比 模式Spark安装机器数 需要启动的进程 所属应用场景 Local 1 无 Spark 测试 Standalone 3Master&Worker Spark单独部署 Ya
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2023-05-26 10:15:10
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