在现代大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架。为了提升 Spark 在特定场景下的性能，监控和优化“Spark指标”是不可或缺的步骤。本文将深入探讨如何通过系统的实践方法解决 Spark 指标问题，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案与生态集成。
## 环境配置
环境配置是确保 Spark 性能的第一步。我们需要确保安装必要的依赖，并配置合适的
前言在机器学习训练模型时，如果遇到空值，一般有三种处理方法，分别是删除法、替换法和插补法。删除法是指当缺失的观测比例非常低时（如5%以内），直接删除存在缺失的观测，或者当某些变量的缺失比例非常高时（如85%以上），直接删除这些缺失的变量；替换法是指用某种常数直接替换那些缺失值，例如，对连续变量而言，可以使用均值或中位数替换，对于离散变量，可以使用众数替换；插补法是指根据其他非缺失的变量或观测来预测
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2023-09-09 00:04:22
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Spark 编程指南spark特性： 提供了java scala python 和R的api支持。 在生产环境上扩展超过8000个节点。 可以在内存中缓存交互中间数据的能力：提炼一个工作集合，缓存它，反复查询。 低级别的水平伸缩的数据检索可以通过scala或者python 命令行进行交互。 高级别的流处理库spark streaming可以处理流数据。 通过spark sql支持结构化
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2023-11-10 11:15:02
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spark机器学习库评估指标总结回归评估指标RMSE（均方根误差）MSE（均方误差）R2（拟合优度检验）MAE(平均绝对误差)MLLIB库√√√√ML库√√√√1.1 MLLIB库1.1.1 RegressionMetrics介绍这个类位于org.apache.spark.mllib.evaluation包下class RegressionMetrics @Since("1.2.0") (
pre
评估指标1 Classification model evaluation1.1 二元分类 1.1.1阈值调整1.2 Multiclassclassification 1.2.1 Label based metrics1.3 Muitilabel clas
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2023-07-12 14:11:52
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Use method to avoid creating intermediate variables: 即把程序写成下列形式： Sc.textfile().map().reduceBykey() 这样就不需要储存如map()返回值这样的中间向量。 transformation属于惰性方法，对于一个使用了transformation的RDD，只有当接下来要用这个被transformat
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2023-11-07 00:41:30
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sparkUi的4040界面已经有了运行监控指标，为什么我们还要自定义存入redis？1.结合自己的业务，可以将监控页面集成到自己的数据平台内，方便问题查找，邮件告警2.可以在sparkUi的基础上，添加一些自己想要指标统计一、spark的SparkListenersparkListener是一个接口，我们使用时需要自定义监控类实现sparkListener接口中的各种抽象方法，Spa
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2023-11-27 10:02:07
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在日常的Spark开发中，很多人可能都会遇到“Spark官网指标”相关的问题。这些指标不仅影响到我们的性能表现，还可能关系到应用的稳定性和可用性。今天，我将带大家深入这一主题，分享如何解决相关问题。
### 版本对比
在开始解决任何问题之前，了解不同版本之间的变化是非常重要的。以下是我们对多个Spark版本的对比分析，其中包含了兼容性分析。
| 版本 | 特性
本人刚开始入门学习Spark，打算先将Spark文档看一遍，顺便做点笔记，就进行一些翻译和记录。由于本人只会python，所以翻译都是以python部分代码进行。以下并非完全100%官网翻译，更多是个人理解+笔记+部分个人认为重要的内容的翻译，新手作品，请各位大神多多指正。 Shared Variables一般来说，函数总是在远程集群节点执行Spark相关操作，每个节点的函数变量都是独立的副本。
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2024-10-26 19:45:53
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".driver.BlockManager.disk.diskSpaceUsed_MB")//使用的磁盘空间".driver.BlockManager.memory.maxMem_MB") //使用的最大内存".driver.BlockManager.memory.memUsed_MB")//内存使用情况".driver.BlockManager.memory.remainingMem_MB...
原创
2021-06-01 12:15:37
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## 实现 Spark 吞吐量指标的指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架，而吞吐量则是评估其性能的重要指标之一。本篇文章将带领你了解如何实现 Spark 吞吐量指标，分为几个简单的步骤。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[设置 Spark 环境]
B --> C[编写数据处理逻辑
原创
2024-10-29 04:13:17
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1、驱动程序通过一个SparkContext对象来访问Spark，此对象代表对计算集群的一个连接。shell已经自动创建了一个SparkContext对象。利用SparkContext对象来创建一个RDD2、spark和mapreduce区别 mapreduce分为两个阶段map和reduce，两个阶段结束mapreduce任务就结束，所以在在一个job里能做的处理很有限即只能在map和redu
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2024-10-23 15:08:12
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在Prometheus的存储实现上所有的监控样本都是以time-series的形式保存在Prometheus内存的TSDB（时序数据库）中，而time-series所对应的监控指标(metric)也是通过labelset进行唯一命名的。从存储上来讲所有的监控指标metric都是相同的，但是在不同的场景下这些metric又有一些细微的差异。 例如，在Node Exporter返回的样本中指标node
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2023-10-27 07:47:41
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========== Spark 的监控方式 ==========1、Spark Web UI Spark 内置应用运行监控工具（提供了应用运行层面的主要信息--重要）2、Ganglia 分析集群的使用状况和资源瓶颈（提供了集群的使用状况--资源瓶颈--重要）3、Nmon 主机 CPU、网络、磁盘、内存（提供了单机信息）4、Jmeter 系统实时性能监控工具（提供了单机的实时信息）5、Jprofi
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2024-06-09 07:22:28
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mapreduce任务每次都会把结果数据落地到磁盘，后续有其他的job需要依赖于前面job的输出结果，这里就需要进行大量的磁盘io操作，获取前面job的输出结果。
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2023-06-02 21:58:42
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# Spark的Prometheus指标重命名
在现代数据处理中，Apache Spark是一种广泛使用的执行引擎。为了监测和分析Spark作业的性能，Prometheus作为一个开源监控系统，得到了广泛的采用。在使用Prometheus监控Spark时，可能会遇到默认指标名称不适合某些业务场景的问题，因此，重命名这些指标是一个常见的需求。本文将介绍如何进行Spark的Prometheus指标重
一、应用执行机制一个应用的生命周期即，用户提交自定义的作业之后，Spark框架进行处理的一系列过程。在这个过程中，不同的时间段里，应用会被拆分为不同的形态来执行。1、应用执行过程中的基本组件和形态Driver： 运行在客户端或者集群中，执行Application的main方法并创建SparkContext，调控整个应用的执行。Application： 用户自定义并提交的Spark程序。Job：
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2023-12-15 21:11:41
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## Spark任务的性能指标实现流程
下面是实现Spark任务的性能指标的流程图：
```mermaid
flowchart TD;
A[开始] --> B[加载数据]
B --> C[数据预处理]
C --> D[定义Spark任务]
D --> E[运行Spark任务]
E --> F[性能指标分析]
F --> G[输出性能指标报告]
原创
2023-10-25 08:14:54
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## Spark集群当前性能指标
Spark是一个开源的分布式计算系统，广泛应用于大规模数据处理和机器学习等领域。Spark的性能对于提高计算速度和效率至关重要。本文将介绍Spark集群的当前性能指标，包括内存使用情况、磁盘IO速度、网络吞吐量和CPU利用率等，并提供相应的代码示例进行演示。
### 内存使用情况
Spark集群的内存使用情况对于计算任务的效率具有重要影响。通常，Spark会
原创
2023-09-25 16:06:16
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# Spark 指标数据分析实际案例
Apache Spark 是一个快速的通用集群计算系统，被广泛用于大数据处理和分析。在进行指标数据分析时，Spark 的强大处理能力和丰富的库能够帮助我们高效地获取有价值的洞察。本文将通过一个实际案例，展示如何使用 Spark 进行指标数据分析，并附上代码示例。
## 1. 案例背景
假设我们是一家在线电商平台的运营团队，我们希望分析用户的购买行为，以提
原创
2024-09-03 06:54:08
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