在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，会有不同的运行模式，例如 Local mode、Standalone mode、YARN mode 等。这些模式的选择和配置对于性能表现至关重要。以下是解决“Spark 指定 mode”问题的记录过程。
### 问题背景
在一次对大型数据集的处理任务中，团队的用户在将 Spark 部署到 YARN 集群时，遇到了性能瓶颈。原本预期能够快速完成
最近在Spark程序运行的过程中发现了一个问题，系统每天会运行很多任务，任务计算逻辑是一样的，但是每个任务拉去的数据量有多有少，不知道怎么给Spark程序设置多少资源比较合理。这时候Spark的动态Executor分配机制就派上用场了，它会根据当前任务运行的情况自动调整Executor的数量，实现资源的弹性分配。 Spark的动态Executor分配机制介绍：//开启Dynamic Re
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2023-11-16 15:42:28
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Spark Standalone Mode
原创
2023-04-12 02:36:38
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# Spark Write Mode
## Introduction
When working with big data processing frameworks like Apache Spark, it is essential to understand how data is written to external storage systems. Spark provides d
原创
2023-10-27 12:43:24
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# 实现Spark集群模式
## 引言
本文将介绍如何在Spark中实现集群模式。对于一个刚入行的小白来说，了解和掌握这个过程是非常重要的。本文将详细介绍整个流程，并给出每一步所需的代码示例和注释。
## 流程概述
整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 准备集群环境 | 配置集群环境，确保集群中的所有节点正常运行 |
| 2. 编写
原创
2024-01-26 12:38:14
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在前面stabdalone模式下当worker向master注册成功之后，master会运行一个schedule函数来调度资源，当时并没有进行深入的剖析，这里就简单的来看看schedule的资源调度函数，说白了就是master是如何把每一个executor分配给application去处理任务的呢？下面来看看的具体的代码:private def startExecutor
在实践经验中，我们知道数据总是在不断演变和增长，我们对于这个世界的心智模型必须要适应新的数据，甚至要应对我们从前未知的知识维度。表的 schema 其实和这种心智模型并没什么不同，需要定义如何对新的信息进行分类和处理。这就涉及到 schema 管理的问题，随着业务问题和需求的不断演进，数据结构也会不断发生变化。通过 Delta Lake，能够很容易包含数据变化所带来的新的维度，用户能够通过简单的语
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2024-08-19 10:48:40
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Spark权威指南读书笔记（五） 数据源、 SparkSQL 与 Dataset一、数据源数据源API结构Read API结构DataFrameReader.format(...).option("key", "value").schema(...).loadformat可选，默认情况下Spark使用Parquet格式，option配置键值对参数化读取数据方式。可通过指定schema解决数据源sc
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2023-10-18 21:31:54
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一、概述1、概念基于内存的大数据分析计算引擎2、特点快速、通用、可融合性3、Spark内置模块【腾讯8000台spark集群】Spark运行在集群管理器(Cluster Manager)上，支持3种集群管理器：Yarn、Standalone(脱机，Spark自带)、Apache Mesos(国外)Spark Core：基本功能(任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互)、弹性Resilient
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2024-06-23 22:44:08
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文章目录简介Client 模式演示讲解Cluster 模式演示讲解Cilent模式和Cluster模式的不同之处Spark on YARNYARN Client 模式演示说明YARN Cluster 模式演示说明程序的main函数执行情况补充# 简介Spark Application 提交运行时部署模式 Deploy Mode ，表示的是 Driver Program 运行的地方。要么是提交应用
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2023-09-02 13:06:00
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# 实现Spark SQL Verbose Mode
## 引言
在Spark中，Spark SQL是用于处理结构化数据的模块。它提供了用于查询和分析数据的高级API，可以与多种数据源进行交互。在开发过程中，开启Spark SQL的Verbose Mode可以帮助开发者更好地理解和调试查询计划以及了解Spark的执行过程。本文将介绍如何实现Spark SQL的Verbose Mode，并提供相应
原创
2023-11-11 09:25:38
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目录 Spark SQL/DF的执行过程集群运行部分AggregationJoinShuffleTungsten内存管理机制缓存敏感计算（Cacheaware computation）动态代码生成（Code generation） Spark SQL/DF的执行过程将上层的SQL语句映射为底层的RDD模型。写代码（DF/Dataset/SQL）并提交Parser解析后得到unresolved
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2023-11-25 14:03:47
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参考：http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/http://spark.incubator.apache.org/docs/latest/spark-standalone.htmlhttp://www.yanjiuyanjiu.com/blog/20130617/1.安装JDK2.安装scala 2.9.3Spark 0.7.2 依赖 Scala
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2023-05-03 16:45:08
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不同应用之间的资源调度standalone集群 默认是simple FIFO scheduler，也就是说允许接入的应用使用全量的cpu和mem。如果想要在多用户下限制，需要设置参数来控制每个应用占有的资源数，比如System.setProperty("spark.cores.max","10"), System.setProperty("spark.executor.memory&nb
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2024-06-21 16:22:17
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Spark有三种集群部署模式，或者叫做集群管理模式。分别是standalone，YARN和Mesos。这三种模式其实都是master/slave模式。那么在实际的项目中，我们该如何对比选择呢?下面是我的一些总结，主要参考了：Which Apache Spark Cluster Managers Are The Right Fit? YARN, Mesos, or Standalone?三种集群资源
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2024-05-16 02:31:00
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Spark2.X—Deploy模块解析模块整体架构Deploy模块是Spark standalone的分布式框架，其采用了master/slave架构，主要包括以下几个进程。Master： 1）接受worker注册并管理所有的worker，并命令Worker启动Driver和Executor 2）接受client提交的Application，并将Application提交给worker.Worke
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2023-09-24 17:09:20
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组件协作模式通过晚期绑定，来实现框架与应用程序直接的松耦合，是二者之间协作时常用的模式。典型模式Template Method 模板方法Strategy 策略模式Observer / Event 观察者模式 Template Method 模板方法在模板模式（Template Pattern）中，一个抽象类公开定义了执行它的方法的方式/模板。它的子类可以按需要重写方法实现，但
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2024-09-20 19:34:17
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第七章 部署模式DeployModeSpark Application提交运行时部署模式Deploy Mode，表示的是Driver Program运行的地方，要么是提交应用的Client：client，要么是集群中从节点（Standalone：Worker，YARN：NodeManager）：cluster。–deploy-mode DEPLOY_MODE Whether to launch t
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2023-10-05 16:32:37
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# Spark 默认 save_mode 详解
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，广泛用于大数据的实时处理与分析。在 Spark 中，数据的存储方式至关重要，因此了解 `save_mode` 的配置对于高效地进行数据写入有着重要的意义。
## 什么是 save_mode？
`save_mode` 是 Spark DataFrame 写入数据时的一个参数，主要用来控制数
原创
2024-10-28 07:05:23
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概述任务调度模块分为DAGScheduler和TaskScheduler两个组件，将用户提交的job划分不同阶段并提交到集群。 DAGScheduler分析用户提交的应用， 并根据计算任务的依赖关系建立DAG， 然后将DAG划分为不同的Stage（阶段） ， 其中每个Stage由可以并发执行的一组Task构成， 这些Task的执行逻辑完全相同， 只是作用于不同的数据。 而且DAG在不同的资源管理框
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2023-11-27 04:42:33
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