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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7 内存溢出问题
在Spark中使用hql方法执行hive语句时，由于其在查询过程中调用的是Hive的获取元数据信息、SQL解析，并且使用Cglib等进行序列化反序列化，中间可能产生较多的class文件，导致JVM中的持久代使用较多，如果配置不当，可能引起类似于如下的OOM问题：
1. Exception in thread "Thread-2" java
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2023-08-29 08:38:07
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最近总结一波面试问题(包括python，MySQL，大数据等，一个人力量有限)，有兴趣查看 github1.数据倾斜的产生和解决办法？数据倾斜以为着某一个或者某几个 partition 的数据特别大，导致这几个 partition 上的计算需要耗费相当长的时间。在 spark 中同一个应用程序划分成多个 stage，这些 stage 之间是串行执行的，而一个 stage 里面的多个 ta
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2023-10-27 14:21:23
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问题一：日志中出现：org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing an output location for shuffle 0原因分析： shuffle分为shuffle write和shuffle read两部分。 shuffle write的分区数由上一阶段的RDD分区数控制，shuffle read的分区数则
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2023-10-27 09:28:07
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更多代码请见：https://github.com/xubo245基因数据处理系列之SparkBWA1.解释1.
原创
2023-01-04 11:08:09
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一、大数据架构 并发计算：并行计算：很少会说并发计算，一般都是说并行计算，但是并行计算用的是并发技术。并发更偏向于底层。并发通常指的是单机上的并发运行，通过多线程来实现。而并行计算的范围更广，他是散布到集群上的分布式计算。Spark内存计算比hadoop快100倍，磁盘计算快10倍，在worker节点主要基于内存进行计算，避免了不必要的磁盘io。二、Spark模块Spark是没有分布式存
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2023-08-21 11:17:07
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1、window系统上开发，使用winutil.exe报错问题在Intellij 上运行hadoop报错:Exceptionin thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError:org.apache.hadoop.util.NativeCrc32.nativeComputeChunkedSumsByteArray(II[BI[BII
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2022-04-18 13:41:57
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# Spark 生产问题处理指南
在大数据领域，Apache Spark 是一种强大的分布式计算框架。在实际生产环境中，使用 Spark 可能会遇到各种问题，如性能下降、作业失败等。本文将引导你如何定义和解决 Spark 生产中的问题，分为若干步骤，并给出相应的代码示例和说明。
## Spark 问题处理流程
接下来是处理 Spark 生产问题的整体流程，具体步骤如下表所示：
| 步骤
# Spark生产问题及解决方案
Apache Spark 是一种强大的大数据处理工具，因其高效和易用性被广泛应用于生产环境中。然而，在使用Spark的过程中，我们可能会遇到一些典型的生产问题。本文将探讨这些问题及其解决方案，并提供相应的代码示例。
## 常见的Spark生产问题
1. **内存不足**
当处理大数据集时，内存不足是一个常见问题。Spark依赖于内存来加速计算，如果
Spark产生背景 在大数据时代，数据有着两个显著的特点：庞大且多样。对于大数据的处理，始终离不开对海量数据的存储和计算问题，阿里云也正是在发展业务的同时解决了海量数据的存储和计算等相关技术难点，方才成为全球知名云厂商。Spark的出现主要解决两个问题：1. MapReduce执行效率低，业务代码编写复杂，学习成本较高，弥补MR自身的不足；2. 支持常见的数据处理模型，减少开发人员的工作
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2023-06-17 13:11:32
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首先是环境安装，可参考之前的博客，里面有hadoop和spark环境配置的连接。最好先安装hadoop。使用spark的话hadoop最好还是安装下。一：在spark中运行python代码的问题，真的这个对于经常使用spark的人来说可能是非常简单的问题，但对于我这个急于求成的人来说，真的手足无措。看网上的方法都是使用spark-submit来提交，这样总觉得很烦，如果可以之间在编译器中点击运行按
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2023-08-12 14:01:54
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checkpoint的意思就是建立检查点,类似于快照,例如在spark计算里面 计算流程DAG特别长,服务器需要将整个DAG计算完成得出结果,但是如果在这很长的计算流程中突然中间算出的数据丢失了,spark又会根据RDD的依赖关系从头到尾计算一遍,这样子就很费性能,当然我们可以将中间的计算结果通过cache或者persist放到内存或者磁盘中,但是这样也不能保证数据完全不会丢失,存储的
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2023-11-09 12:42:51
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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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Spark Core面试篇01一、简答题1.Spark master使用zookeeper进行HA的，有哪些元数据保存在Zookeeper？答：spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置，包括Worker，Driver和Application以及Executors。standby节点要从zk中获得元数据信息，恢复
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2023-07-18 22:55:45
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目前一直在做大数据平台的开发，所以有机会看到全公司的小伙伴们提交spark任务的时候，常见的错误。所以这里列举下遇到的错误以及解决方案，做个记录，以后定期更新：Table or view not found: aaa.bbb这个错误很简单，就是表或者视图没找到。引起这个原因的可能如下：如果你是连接hive中的数据表，程序有没有正确加载hive-site.xml。在你的代码resource里面加上h
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2023-09-05 16:21:45
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一、前述数据倾斜问题是大数据中的头号问题，所以解决数据倾斜尤为重要，本文只针对几个常见的应用场景做些分析 。 二。具体方
原创
2022-07-09 00:27:15
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今天在centos 6.3上搭建了hadoop+hive＋spark 系统，在运行/usr/local/spark-1.0.0/bin/spark-shell 出现找不到hive 相关的类，于是修改了spark-env.sh在spark_classpath 里添加了 hive 的库路径export SPARK_CLASSPATH=/usr/local/spark-1.0.0
原创
2014-08-28 14:09:18
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大家好，我是 V 哥。在实际的业务场景中，**Spark任务出现OOM（Out of Memory）** 问题通常是由于任务处理的数据量过大、资源分配不合理或者代码存在性能瓶颈等原因造成的。针对不同的业务场景和原因，可以从以下几个方面进行优化和解决。
原创
精选
2024-10-14 10:19:02
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1：UpdateStatebyKey，遵循RDD的不变性，采用cogroup的方式，cogroup就是按照key对value进行聚合操作，在历史的基础上不断的更新，不会造成内存溢出等情况，而且它对数据的保存时同时内存和磁盘的方式，，每次操作的时候都要进行全量的扫描。所以这个时候，随着时间的进行，性能会越来越差。可能说开始的时候spark streaming对每个batch的处理通过updateSt
## 实现Spark集群UI问题的解决方法
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导刚入行的小白如何解决“Spark集群UI问题”。这个问题可能涉及配置、权限或其他方面的设置，但只要按照正确的步骤进行，一般都能解决。
### 步骤
下面是解决Spark集群UI问题的一般步骤，可以用表格展示：
```markdown
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-04-19 04:22:30
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