spark-shell中默认情况下没有任何的Job默认的资源分配方式：在每个Worker上为当前程序分配一个ExecutorBackend进行，且默认情况下会最大化的使用Cores和Memory在一个Executor中一次性最多能够运行多少并发的Task取决于当前Executor能够使用的Cores的数量88个任务具体分配给谁 主要取决于数据本地性 并行度也是被继承的线程是否关系具体运行什么代码
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2024-09-10 22:36:39
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解释： 1、master要求worker启动driver和executor 2、worker启动driver的一个基本的原理，worker会启动一个线程DriverRunner，然后DriverRunner会去负责启动driver进程，然后在之后对driver进程进行管理 3、worker启动executor的一个基本的原理，worker会启动一个线程ExecutorRunner，然后Ex
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2023-11-28 11:51:51
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/etc/hosts有错误时候Master服务器127.0.0.1 localhost Master172.16.34.20 Master172.16.34.18 Slave1172.16.34.17 Slave2#ipv6 ....ipv6 module.......Slave1服务器127.0.0.1 localhos
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理的过程中，团队发现“spark worker 是 一个脚本一个worker”这一问题。也就是说，每个 Spark Worker 节点都必须启动独立的脚本，从而造成了资源浪费和管理上的复杂性。本文将详细记录解决这一问题的整个过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结与扩展应用。
## 背景定位
在早期的 Spark 架构中，存在明
1、Spark的部署图： 在基于standalone的Spark集群，Cluster Manger就是Master。 Master负责分配资源，在集群启动时，Driver向Master申请资源，Worker负责监控自己节点的内存和CPU等状况，并向Master汇报。从资源方面，可以分为两个层面： 1）资源的管理和分配 资源的管理和分配，由Master和Worker来完成。Master给Wor
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2023-11-10 11:09:47
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大数据版本系统 centos7内存 256G核数 24核磁盘 80T大数据总共12台服务器hadoop服务器 12台yarn服务器 10台zookeeper服务器 3台kafka服务器 9台elasticsearch服务器 11台22节点探针服务器 10台hadoop-hdp 2.5.6zookeeper 3.4.6kafka 0.10.0.1scala 2.11spark 2
目录1 概述 2 发展3 Spark和Hadoop4 Spark核心模块1 概述 Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的分布式计算系统，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发。 Spar
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2023-08-07 10:32:29
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# Spark 只有 Master 没有 Worker 的理解与应用
Apache Spark 是一个广泛使用的开源集群计算框架，适用于大规模数据处理。它的架构设计通常是由一个主节点（Master）和多个工作节点（Worker）组成。主节点负责调度、资源管理以及与用户的交互，而工作节点则负责实际的任务执行。然而，在某些特定的场景下，我们会遇到“Spark 只有 Master 没有 Worker”
原创
2024-09-10 03:43:59
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partitions数量没设置，dataframe.repartition(100)
原创
2022-07-19 11:52:12
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就是在map函数里比如这样啊：val the_id = row.getAs[String]("the_id")if(the_id == "111"){ println("!!!")}"aaa".toInt
原创
2022-07-19 16:15:46
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在本篇博文中，我将分享我在解决“Spark启动只有master没有worker”这一问题时的过程与经验。这一情况通常会导致 Spark 任务无法正常执行，影响工作流程。以下是我对此问题的梳理与解决思路。
### 背景定位
在使用 Apache Spark 时，集群的 Master 和 Worker 节点的正常启动至关重要。当我们仅看到 Master 节点而没有任何 Worker 节点时，会影响
# 如何实现“spark hive sql task只有一个”
## 介绍
在Spark中使用Hive SQL是非常常见的任务，它允许我们在Spark环境中运行Hive SQL查询并处理大规模数据。本文将向刚入行的小白介绍如何实现“spark hive sql task只有一个”的方法。
## 流程概述
下面是实现“spark hive sql task只有一个”的简要流程概述：
| 步骤
原创
2023-07-22 15:58:33
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## Spark写入Iceberg的单个Task
在大数据处理领域，Apache Spark和Apache Iceberg成为了非常流行的技术组合。Iceberg是一个高效的表格式，专为大规模数据集而设计，具有优秀的数据版本控制和Schema演变功能。而Spark则是一个强大的分布式计算框架。本文将探讨如何使用Spark将数据写入Iceberg，并详细分析为何写入过程通常只会生成一个Task。
# 如何在Spark中实现历史服务器
在Apache Spark中，启动一个历史服务器（History Server）可以让你查看已完成Spark应用的详细信息。这对于调试和性能分析非常重要。以下是实现这个功能的详细步骤。
## 步骤流程
| 步骤 | 描述 |
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# 从Hive读取数据时，为什么只有一个task？
在使用Spark读取Hive数据时，有时会遇到只有一个task的情况。这可能会导致数据读取效率低下，影响整个作业的性能。那么，为什么会出现这种情况呢？如何优化Spark读取Hive数据的性能呢？本文将对此进行详细介绍。
## 为什么只有一个task？
当使用Spark读取Hive数据时，数据会被划分为若干个分区，每个分区对应一个task。然
原创
2024-07-14 06:17:18
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# Spark本地模式及其单节点实现指南
在学习Apache Spark时，很多新手会疑惑：“Spark本地模式只有一个节点吗？”答案是肯定的：在本地模式下，Spark运行在单个节点上，所有操作都由这个节点完成，可以用于快速开发和调试。本文将帮助你理解如何在本地模式下使用Spark，并构建简单的应用程序。
## 1. 实现流程
下面的表格展示了实现Spark本地模式的流程：
| 步骤 |
原创
2024-09-29 06:10:01
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注：spark版本2.1.1，启动模式：Standalone ，需要启动Master和Worker守护进程一、脚本分析start-all.sh中会直接启动start-slaves.shstart-slaves.sh中会调用org.apache.spark.deploy.master.Worker 二、源码解析org.apache.spark.deploy.master.Wor
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2024-01-03 07:57:43
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IIS是一种流行的Web服务器，广泛用于医疗、银行、电子商务、物流等许多领域。IIS Web服务器是许多IT基础结构的
核心
，如果IIS Web服务器
出现
问题，可能导致网站和应用程序消耗更长的响应时间，进而导致用户
停止访问
网站或抱怨性能体验不佳。
由于Web服务器在组织的IT基础结构中至关重要，
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2024-07-27 17:06:32
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解释：Master要求Worker启动Driver和ExecutorWorker启动Driver的一个基本的原理，Worker会启动一个线程DriverRunner，然后DriverRunner会去负责启动Driver进程，然后在之后对Driver进程进行管理Worker启动Executor的一个基本的原理，Worker会启动一个线程ExecutorRunner，然后ExecutorRunner会
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2024-06-04 08:02:14
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1、MapPartition和Map的区别:map和mapParttion都是spark的算子，他们在进行数据处理时有一定的区别：map是RDD中的每一个元素进行操作。mapPartition是对RDD的每一个分区的迭代器进行操作，返回的是迭代器。mapPartiton的优势： 提高性能，比如我们对一个含有100条log数据的分区进行操作，使用map的话函数要执行100次计算。使用MapParti
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2023-12-09 16:34:55
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