Spark2 rpc一、前言Spark在1.6之前的通信使用的是akka框架，在1.6可选用akka还是netty，2.0之后摒弃akka。Akka也是一个优秀的框架，为什么摒弃它官方给出的原因如下：1、很多Spark用户自己也是使用Akka，但是由于Akka版本之间无法互相通信，这就要求用户必须使用跟Spark完全相同的版本，导致用户无法升级Akka。2、Spark用的Akka配置是针对Spar
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2024-10-09 12:25:35
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MapReduce中的Shuffle 在MapReduce框架中，shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。 Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的pha
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2016-03-09 08:06:00
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Spark 官方网站使用如下简洁的语言描述了Spark我们可以从中提取出如下信息：Spark是一个引擎快速通用Spark可以用来处理数据数据是大规模的Spark本身并不提供数据存储能力，它只是一个计算框架它的快速体现在什么地方呢？如果处理的数据在内存中，运行MapReduce比hadoop要快100倍以上，要是数据在磁盘中，也比Hadoop快10倍以上。为什么会快呢，Spark在处理数据的时候，使
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2023-09-30 09:20:55
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# Spark的惰性机制
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，它的高性能和易用性吸引了众多数据工程师和数据科学家的关注。在 Spark 中，惰性机制（Lazy Evaluation）是其核心特性之一，这个机制使得 Spark 能够高效地处理大规模的数据集。
## 什么是惰性机制？
惰性机制指的是，Spark 在执行操作时并不会立即计算结果，而是会将操作延迟到真正需要结果的时
## 实现 Spark 的 Bypass 机制
### 前言
在数据处理和分布式计算的领域，Apache Spark 已成为一种非常受欢迎的工具。尤其是在处理大规模数据时，其灵活性和可扩展性让用户都十分青睐。在某些情况下，我们可能会希望绕过某些默认的处理机制以提高性能。这就是“bypass 机制”。
本文将通过简单易懂的步骤，教你如何实现 Spark 的 Bypass 机制。我们将提供清晰的
原创
2024-09-30 04:14:14
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# 深入理解Spark的Aggregator机制
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，其中的聚合机制（Aggregator）使得我们能够对数据集进行高效的计算。本文将详细介绍Spark的Aggregator机制，旨在帮助刚入行的小白开发者理解其工作流程，并通过示例代码进行说明。
## 1. Spark的Aggregator机制流程概述
Spark的Aggregator机制通常
# Spark的工作机制
## 1.任务流程概述
为了帮助你理解Spark的工作机制，我将整个过程分为以下几个步骤，并为每个步骤提供相应的代码示例。
### 任务流程表格
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 初始化SparkSession |
| 2 | 读取数据 |
|
原创
2024-03-25 05:09:48
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在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，遇到任务失败的情况是相对常见的。这些失败可能源自多种原因，如计算资源不足、网络延迟、数据偏斜等。因此，理解 Spark 的失败机制以及相应的解决方案，至关重要。
## 背景描述
在 Spark 的分布式计算环境中，任务的执行往往会面临失败。这 class 整个处理流程中重要的部分。为了理解其性质，我们首先要明确 Spark 的基本执行模型，以
反压机制：spark1.5以后，通过动态收集系统的一些数据来自动的适配集群数据处理能力 在默认情况下，Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据。当 batch processing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比 Spark Streaming 批处理间隔时间
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2023-12-12 20:31:06
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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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spark是迭代式的内存计算框架，具有很好的高可用性。sparkStreaming作为其模块之一，常被用于进行实时的流式计算。实时的流式处理系统必须是7*24运行的，同时可以从各种各样的系统错误中恢复。在实际使用中，容错和数据无丢失显得尤为重要。最近看了官网和一些博文，整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制。checkPoint机制可保证其容错性。spark中的WAL用来
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2023-09-06 20:03:50
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Shuffle机制详解什么是Shuffle？shuffle中文翻译为洗牌，需要shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算。 发生在map方法之后，reduce方法之前。Shuffle一般包含两阶段任务：第一阶段：产生shuffle数据的阶段（map阶段） 补充：是Shuff
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2024-06-20 12:20:46
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一、持久化cache()与persist() 根据spark官方文档，Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化（或称为缓存），在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时，每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算，在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。这样会让以后的 action 操作计算速度加快（通常运行速度会加速 10 倍）。缓存
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2023-09-19 12:44:46
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Spark以前的集群容错处理模型，像MapReduce，将计算转换为一个有向无环图（DAG）的任务集合，这样可以通过重复执行DAG里的一部分任务来完成容错恢复。但是由于主要的数据存储在分布式文件系统中，没有提供其他存储的概念，容错过程需要在网络上进行数据复制，从而增加了大量的消耗。所以，分布式编程中经常需要做检查点，即将某个时机的中间数据写到存储（通常是分布式文件系统）中。Lineage机制RDD
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2023-06-11 14:57:47
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目录1.堆内存和堆外内存1.1 堆内存1.2 堆外内存2. 内存空间分配2.1 早期的静态内存管理2.2 统一内存管理机制3. 存储内存(Storage)缓存RDD怎么存储4. 执行内存(Execution)怎么管理 在执行Spark的应用程序时，Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程，前者为主控进程，后者负责执行具体的计算任务。由于Driver的内存管理相对简单，本文
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2023-07-28 12:17:54
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在之前的文章中，我们学习了如何在IDEA中导入jars包，并做了一道例题，了解了RDD。想了解的朋友可以查看这篇文章。同时，希望我的文章能帮助到你，如果觉得我的文章写的不错，请留下你宝贵的点赞，谢谢。今天开始的文章，我会带给大家如何在spark的中使用我们的RDD方法，今天学习RDD方法中的map,sortby,collect三种方法。目录一、知识回顾二、RDD方法1.map2.sortby3.c
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2024-08-14 19:31:48
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最近的一个项目中使用了spark技术过程遇到的一些问题，下面就以问题来分析原因及解决过程。问题1、创建sparkView没有加限制条件，导致创建几十上百万大数据量的view时，多库的情况下在driver创建了 大量的view,就把driver端的内存撑爆了，之前线上没有暴露出来的这个问题原因主要是每一个小时都会处理一次,每次数据量都不大，后面任务有停了几天，数据量突增了很多，这时就出现很多问题
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2023-10-18 07:09:55
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Spark Streaming应用也是Spark应用，Spark Streaming生成的DStream最终也是会转化成RDD，然后进行RDD的计算，所以Spark Streaming最终的计算是RDD的计算，那么Spark Streaming的原理当然也包含了Spark应用通用的原理。Spark Streaming作为实时计算的技术，和其他的实时计算技术(比如Storm)不太一样，我们可以将Sp
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2023-05-18 15:16:14
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1 简介SparkStreaming是Spark核心API的一个扩展，具有高吞吐量和容错能力的实时流数据处理系统，可以对多种数据源（如Kdfka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字）进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作，并将结果保存到外部文件系统、数据库或应用到实时仪表盘。Spark Streaming在内部处理的机制原理是：先接受实时流的数据，并根据一定的时间间隔拆
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2023-11-25 12:44:54
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Spark工作机制ClientDriver程序Spark ContextRDD DAGDAGSchedularTaskSchedular SparkEnv Worker NodeExecutorTaskTaskCacheWorker Node ExecutorTaskTaskCacheCluster Manager图 Spark架构图4.1应用程序执行流程应用程序的执
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2023-09-30 01:54:32
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