Worker作为对于Spark集群的健壮运行起着举足轻重的作用，作为Master的奴隶，每15s向Master告诉自己还活着，一旦主人（Master》有了任务（Application），立马交给属于它的奴隶们（Workers），那么奴隶们就会数数自己有多少家当（比如内存、核数），量力而行地交给主人完成的任务，如果奴隶不量力而行在执行任务过程中不幸死了的话，作为主人的Master只会等待60s，如果
一、什么是Work模式在入门程序中，我们是使用的一个生产者，一个消费者。试想：如果有几个消息都需要处理，且每个消息的处理时间很长，仅有一个消费者，那么当它在处理一个消息的时候，其他消息就只有等待。等待有时候是好的，但在程序中并不那么好，当队列中有多个消息待处理，将其分发给多个消费者，当一个消费者在处理的时候，有其他消费者继续消费队列中的消息，便缓解了等待的尴尬。那么这篇文章将实现一个生产者，多个消
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2024-04-09 15:34:15
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文章目录前言一、事务的ACID特性二、Mysql支持的隔离级别2.1 InnoDB RR的实现机制2.1.1 锁机制（包含next-key lock）2.1.2 MVCC（包括数据的隐藏列、基于undo log的版本链、ReadView）1) MVCC (Multi Version Concurrency Control)2）关于undo log版本链3）关于ReadView2.2 参考命令2.
# 防止 Spark 数据倾斜原因分析
数据倾斜是分布式计算中的一个常见问题，会导致某些节点的计算时间远远超过其他节点，从而影响整体性能。本文将通过分析如何确认“下面不可能是 Spark 数据倾斜原因”，帮助新手掌握如何识别和解决数据倾斜问题。我们将通过明确的步骤和示例代码来逐步进行。
## 整体流程
以下是我们要遵循的整体流程，以确认“下面不可能是 Spark 数据倾斜原因”：
| 步骤
什么是Spark（官网：http://spark.apache.org） Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、Graph
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2024-01-18 17:07:18
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Definition 2.1. Under a work-conserving scheduling algorithm, an eligible vertex of type s must be executed if there are available cores of type s.连续工作机制
原创
2022-03-28 14:25:29
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# 实现 MySQL 中的 Work
在数据库开发中，MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，尤其适合初学者。因此，理解 MySQL 中的 Work 是非常重要的一步。本教程将为你清晰地阐释如何在 MySQL 中实现 Work 的概念，整个流程概括为以下几步。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|-----
# 如何实现mongodb 数据格式document 下面是什么
## 整体流程
首先我们需要创建一个数据库，然后在数据库中创建一个集合（collection），最后在集合中插入文档（document）来存储数据。
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | --- |
| 1 | 连接到 MongoDB 数据库 |
| 2 | 选择要使用的数据库 |
| 3 | 创建一个集合
原创
2024-03-26 03:36:26
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# 如何启动 Spark Worker
## 引言
Spark 是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，它提供了丰富的功能和强大的性能。在使用 Spark 进行开发和运行任务时，需要启动 Spark Worker 来分配和执行任务。本文将指导你如何启动 Spark Worker，并提供相应的代码和注释。
## 整体流程
以下是启动 Spark Worker 的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-15 10:57:40
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# 实现 Spark 工作数量的指南
在 Spark 中，工作（work）通常指代 RDD、DataFrame 或 Dataset 上执行的任务。通过计算工作数量，我们可以优化作业并提升性能。接下来，我将为你阐述整个流程，并通过代码示例和图表来帮助你明白如何实现这一目标。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| -
概要spark运行时executor可能需要远程下载driver上的jar或文件到本地，对应的内部实现为RpcEnvFileServer，RpcEnvFileServer的子类有NettyStreamManager、HttpBasedFileServer，底层分别由netty、jetty实现，根据参数spark.rpc.useNettyFileServer配置，如下。 RpcEnvFileServ
Spark源码解析1-通信框架与Standalone模式启动Spark 通讯架构RPCRPC 是远程过程调用, Netty 就是一种基于 Actor 模型的 RPC 框架.在 Hadoop 中 NN 与 DN 要通信, HBase 中 HMaster 和 HRegionServer 要进行通信, 其实都是用 RPC 的通信方式, 只不过对比 Hadoop, Spark 不一样, 又进行了一层封装,
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2024-10-08 12:30:21
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在我的日常开发工作中，Spark的运行状态偶尔会出现“不工作”的情况，这种问题通常会导致数据处理的延迟。因此，记录下我解决这个问题的过程，尤其是相关的备份策略和恢复流程，以便今后更高效地处理类似的故障。
### 备份策略
首先，制定一项有效的备份策略至关重要。这一策略保证了数据的安全和可恢复性。以下是我设计的备份流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始备份]
在许多大数据场景中，Apache Spark 平台被广泛应用，其灵活的分布式计算特性使得它成为处理海量数据的理想工具。然而，在实际操作中，用户可能会面临“Spark 启动 Worker”问题，这不仅会影响作业的性能，还有可能导致资源的浪费。本文将详细记录如何解决此类问题，涵盖技术原理、架构解析、源码分析、性能优化等多个方面，以期帮助读者更好地理解和应对该问题。
在进行深入讨论之前，理解问题的背景
1.spark的历史1.1 Hadoop：提到spark就要提到Hadoop，Hadoop里程碑式的一点就是发布了Hadoop2.X，提出了yarn。 yarn做的工作，就是把资源调度和任务调度完全的解耦了，这样整个框架的和拓展性就大大的增强了。不然按Hadoop1.X的版本，MapReduce是和Hadoop完全耦合的，是无法被替换的。1.2 sparkspark是基于Hadoop1.X的构架思
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2024-09-07 17:59:37
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作者：jiangzzSpark StreamingSpark Streaming是核心Spark API的扩展，可实现实时数据流的可扩展，高吞吐量，容错流处理。数据可以从许多来源（如Kafka，Flume，Kinesis或TCP套接字）中获取，并且可以使用以高级函数（如map，reduce，join和window）表示的复杂算法进行处理。最后，处理后的数据可以推送到文件系统，数据库和实时dashb
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2024-07-17 12:52:42
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楔子Spark快速大数据分析 前3章内容，仅作为学习，有断章取义的嫌疑。如有问题参考原书Spark快速大数据分析以下为了打字方便，可能不是在注意大小写1 Spark数据分析导论1.1 Spark是什么Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集事，速度是非
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2023-11-12 11:45:19
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# Spark数据仓库是什么
## 一、引言
Spark数据仓库是一个使用Apache Spark进行数据存储、处理和分析的系统，它可以高效地处理海量数据，使得数据分析变得更加灵活和高效。本文将通过逐步解释Spark数据仓库的构建流程，帮助新手理解其概念、组成部分及如何实现。
## 二、构建流程
首先，我们列出构建Spark数据仓库的基本步骤：
| 步骤 | 描述
应用场景Apache Spark 是加州大学伯克利分校的 AMP Labs 开发的开源分布式轻量级通用计算框架。由于 Spark 基于内存设计，使得它拥有比 Hadoop 更高的性能（极端情况下可以达到 100x），并且对多语言（Scala、Java、Python）提供支持。其一栈式的设计特点使得我们的学习和维护成本大大地减少，而且其提供了很好的容错解决方案。操作步骤1. 主要功能
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2023-10-11 21:32:56
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【Db_name：】
对一个数据库（Oracle database）的唯一标识，该数据库为第一章讲到的Oracle database。这种表示对于单个数据库是足够的，但是随着由多个数据库构成的分布式数据库的普及，这种命令数据库的方法给数据库的管理造成一定的负担，因为各个数据库的名字可能一样，造成管理上的混乱。为了解决这种情况，引入了Db_domain参数，这样在数据库的标识是由Db_n
