# Spark应用如何计算资源利用
在大数据处理的场景中，Apache Spark 是一个非常受欢迎的开放源代码框架，它以其快速的计算能力和丰富的生态系统受到广泛应用。然而，随着数据规模的不断扩大，如何充分利用计算资源、提高效率，成为了亟待解决的问题。本项目方案旨在探讨如何计算Spark应用的资源利用率，并给出具体的实现代码示例。
## 1. 项目背景
在企业数据处理过程中，资源利用率的高低
原创
2024-10-16 05:11:05
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一.资源分配策略 1.静态分配 Spark程序启动时即一次性分配所有的资源，运行过程中固定不变，直至程序退出。这是一种最简单可靠的分配策略，强烈建议使用这种策略，除非非常确定这种方式无法满足需求。需要注意的是，目前所有模式下都没有在不同Spark程序之间提供内存共享的能力。如果你想使用这种方式来共享数据，建议运行一个单独的服务程序来响应不同的情况去查询同一个RDD。在Spark1.6及以上
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2023-10-05 16:11:01
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SPARK 资源利用公司：优化资源利用的科技先锋
## 引言
在如今的信息时代，资源的高效利用对于企业发展至关重要。然而，许多公司在资源利用方面面临挑战，尤其是在人力资源和设备资源的管理上。为了解决这个问题，SPARK 资源利用公司应运而生。
SPARK 资源利用公司是一家致力于优化资源利用的科技公司。通过创新技术和智能算法，我们帮助企业最大限度地发挥其资源的潜力，提高效率和盈利能力。
##
原创
2024-01-06 09:29:17
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一、前述同MapReduce一样，spark的资源调度和任务调度也是一个很重要的模块，只有搞懂原理，才能更进一步的在源码层面分析Saprk的执行过程，所以理清资源和任务的调度流程就显得尤为重要。二、Spark资源调度流程图： 流程详解如下：1.集群启动之后，Worker节点会向Master节点汇报资源情况，Master就掌握了集群资源情况。2.当Spark提交一个Application
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2023-08-22 21:49:55
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Spark Streaming流式处理1. Spark Streaming介绍1.1 Spark Streaming概述1.1.1什么是Spark Streaming Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。
一、任务调度和资源调度的区别1.任务调度是通过DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend等进行的作业调度2.资源调度是指应用程序如何获得资源3.任务调度是在资源调度的基础上进行的，没有资源就没有任务二、资源调度原理1.因为Master负责资源管理和调度，所以资源调度的方法shedule位于Master.scala这个类中，当注册程序或者资源发生改变时都会
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2023-07-28 15:06:11
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# 深入理解Spark资源利用不高的原因及优化方法
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，它被广泛用于大数据处理和数据分析。然而，许多用户在使用Spark时，发现其资源利用率并不高。这篇文章将探讨一些可能导致Spark资源利用不高的原因，并提供相应的解决方案。
## 1. 资源利用率低的原因
### 1.1 任务调度不均衡
Spark会将任务在集群中调度到各个节点。如果某些节
原创
2024-10-03 04:34:14
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资源调度框架宽窄依赖关系RDD之间的宽窄依赖关系，只要看父RDD和子RDD之间的关系：1.窄依赖:父RD与子RDD之间是一对一的关系。子RDD有多个父RDD，也称为窄依赖，这样是依赖是窄依赖，窄依赖不会产生shuffle(节点之间数据的传输称为shuffle)。
*每个应用程序都有独立的excutors:不会存在共用的情况。一个job和action对应**
每组的任务被称为一个stage。stag
一、spark应用资源构成和执行过程1.资源构成一个spark应用是由：Driver + Executors组成，其中： （1）Driver: SparkContext上下文的构建、RDD的构建、RDD的调度 （2）Executor：具体task执行的位置 备注：一个application 可以包含多个jobs，一个job包含多个stage，一个stage包含多个task
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2023-11-20 06:06:19
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在《2022年云计算现状报告》中，国际知名软件资产管理商 Flexera 通过对近千家企业进行调查得出数据：企业平均浪费32%的云业务支出。随后，在2023年的报告中，FinOps 12年来首次超越安全，成为诸多企业关注的头等大事。
本文我们将展开聊聊企业乃至开发人员如何进行云成本优化。
1、设置指标洞察成本异常查看云计算成本需要监控工具以及预先定义好的指标。以下列出了其中
主线程:步骤1: 客户端向资源管理器master发送注册和申请资源的请求,master负责任务资源的分配,这是spark集群的老大 步骤2: Master收到申请资源的请求后,向指定的worker节点发送请求,然后worker节点会开启对应的executor的进程 步骤3: Executor进程会向driver发送注册请求,然后申请要计算的task 步骤4: 在driver的内部会执行一些操作,最
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2023-08-08 11:55:46
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spark架构master:集群资源管理和调度worker：单个节点的资源管理executor：对数据进行并行处理driver：应用逻辑执行的起点 spark构成clustermanager：standlone模式中为master，即主节点，控制整个集群，监控worker，在yarn模式中为资源管理器。worker：从节点，负责控制计算节点，启动executor或driver，在yarn
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2023-09-17 13:40:33
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【场景】Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU、内存等资源参数，生产环境中，任务资源分配不足会导致该job执行中断、失败等问题，所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要。spark提交作业，yarn-cluster模式示例：./bin/spark-submit\
--class com.ww.rdd.wordcount \
--master yarn \
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2023-12-20 23:31:17
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Spark内核源码非常复杂，同时也是Spark的精髓所在，目前只做记录所学的点点滴滴，回头再整理总结。 RDD，DAGScheduler，TaskScheduler，WorkerSpark根据应用程序的算子(转换算子，行动算子)生成一张DAG图，比如rdd1.join(rdd2).groupBy(..).filter(..)。DAGScheduler对于RDD，在遇到涉及Shuffle操
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2024-08-16 13:37:05
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节选自：《做10年Windows程序员与做10年Linux程序员区别》在windows下面开发， 不太容易找到可以参考的类似你要完成功能的开源项目。一切都得靠自己。但是在linux下面就不一样了， 当你要开发一个新项目时， 可以想想有没有什么开源项目也完成了类似的功能， 可以下载到源代码来做一个参考， 对其中的算法， 架构设计等做一个详细的了解，然后自己开发的时候就会比较得心应手了，可以避免别人犯
原创
2023-09-11 11:05:16
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根据Gartner的数据，全球数据中心的平均利用率约为10％到15％，这对于提高资源效率不是一个好方法。 资源利用方面的领导者，尤其是Google和Netflix，表现更好，达到50％到70％。 不幸的是，如果我们不做任何事情，资源效率可能会变得更糟。 公共云和自动化工具使过度配置变得容易。 通常，这是处理复杂性和不可预测需求的唯一方法（毕竟，过度配置总比倒塌更好。） 随着企业迁移到公共
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2023-12-18 23:30:15
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我们上篇文章中讲了，RDD的持久化是spark优化中必须掌握的，并且，在内存不足的情况下，我们可以将持久化类型选择为MEMORY_ONLY_SER，减少内存的占用，持久化更多的partition，并且不同的序列化方法也会影响序列化性能。下面，我们就来测试下，持久化级别和序列化方法的选择对RDD持久化大小的影响。我选择了一个170.9MB的日志文件，传到了百度网盘 提取码：ffae 测试环境是win
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2024-10-27 07:04:48
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经验|如何设置Spark资源浪尖浪尖聊大数据经常有人在微信群里问浪尖，到底应该如何配置yarn集群的资源，如何配置sparkexecutor数目，内存及cpu。今天浪尖在这里大致聊聊这几个问题。资源调优Spark和YARN管理的两个主要资源是CPU和内存。磁盘和网络I/O也会影响Spark性能，但Spark和YARN都不会主动管理它们。应用程序中的每个Sparkexecutor都具有相同的固定数量
原创
2021-03-18 19:56:27
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spark资源如何配置，这个问题今天聊聊。
原创
2021-07-23 18:35:08
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编译支持hive的spark assembly原生的spark assembly jar是不依赖hive的，如果要使用spark hql必须将hive相关的依赖包打到spark assembly jar中来。打包方法：假设已经装好了maven,1添加环境变量，如果jvm的这些配置太小的话，可能导致在编译过程中出现OOM，因此放大一些：export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -
