概述1、spark推测执行开启，设置 spark.speculation=true即可额外设置1. spark.speculation.interval 100：检测周期，单位毫秒；
2. spark.speculation.quantile 0.75：完成task的百分比时启动推测；
3. spark.speculation.multiplier 1.5：比其他的慢多少倍时启动推测。2、spar
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2023-08-29 08:49:16
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# Spark任务慢的原因及优化策略
在使用Spark进行大规模数据处理的过程中，我们可能会遇到任务执行速度慢的情况。这种情况一般是由于数据量大、计算复杂等因素导致的。本文将介绍Spark任务慢的常见原因，并提供一些优化策略，以提高任务的执行速度。
## 1. 数据倾斜
数据倾斜是指在Spark任务中，某些数据分片的数据量远远大于其他分片，导致任务执行时间不平衡。如果一个任务中的某个分片需要
原创
2024-01-29 10:54:07
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package HomeWork.Core_logAnaly
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/***
* User:yunfei
* Date:22/10/23
* Description:
* 日志文件格式：
* 域名 流量 资源 ip 访问时间
*
* www.zhibo8.com 3040
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2023-12-17 12:13:46
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数据倾斜原理和现象分析数据倾斜概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜发生时的现象1、绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢你的大部分的task，都执行的特别快，很快就执行完了，剩下几个task，执行的特别特别慢，
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2023-07-28 23:32:33
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一、常见问题1、org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException当前的配置为每个 executor 使用 1cpu,5GRAM,启动了 20 个 executor， 这种问题一般发生在有大量 shuffle 操作的时候,task 不断的 failed,然后又重执行，一直循环下去，非常的耗时。解决方
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2023-09-23 15:31:21
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上一篇文章里面 讲了TaskScheduler的主要初始化过程和任务提交 这次我们将继续深入TaskScheduler源码，看它到底还有什么其他操作，如何启动任务。1. resourceOffers()方法源码：/**
* Called by cluster manager to offer resources on slaves. We respond by asking
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2024-10-26 19:49:46
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Spark作业运行过程中，Driver会对每一个stage的task进行分配。根据Spark的task分配算法，Spark希望task能够运行在它要计算的数据算在的节点（数据本地化思想），这样就可以避免数据的网络传输。通常来说，task可能不会被分配到它处理的数据所在的节点，因为这些节点可用的资源可能已经用尽，此时，Spark会等待一段时间，默认3s，如果等待指定时间后仍然无法在指定节点运行，那么
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2023-09-22 17:46:59
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写在前面 在任何大数据类的项目中，数据倾斜都是最棘手的性能问题，最能体现人的技术能力，最能体现RD（Research Developer，研发工程师）的技术水平。数据倾斜 = 性能杀手，如果没有丰富的经验，或者没有受过专业的技术培训，是很难解决数据倾斜问题的。 所以，数据倾斜解决方案，在整个项目中，都是非常非常核心
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2023-10-27 15:43:03
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# Spark Sort Merge Join排序前task慢
## 背景介绍
Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它提供了强大的数据处理能力和分布式计算功能。Spark中的Sort Merge Join是一种常见的数据合并操作，它用于合并两个已排序的数据集。然而，在某些情况下，当数据集较大或者特定条件下，Sort Merge Join可能会导致任务执行缓慢。本文将介绍Sort Merg
原创
2024-01-30 08:57:16
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swoole异步任务task处理简单实例
原创
2019-03-22 11:20:17
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数据倾斜问题现象1、绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。2、原本能够正常执行的Spark作业，某天突然报出OOM（内存溢出）异常，观察异常栈，是我们写的业务代码造成的。这种情况比较少见。原理数据倾斜的原理很简单：在进行shuffle的时候，必须将各个节点
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2024-04-10 13:52:01
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RDD任务的划分主要可以分为四块：Application、Job、Stage 和 Task。Application：初始化一个 SparkContext 即生成一个 Application；Job：一个 Action 算子就会生成一个 Job；Stage：Stage 等于宽依赖(ShuffleDependency)的个数加 1，因为最后一个Stage是ResultStage；Task：一个 Sta
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2023-08-22 19:16:39
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# 处理 Apache Spark 中任务慢的问题
在大数据处理过程中使用 Apache Spark 是一种极为高效的方法，但有时我们会遇到某些任务（task）运行得特别慢的情况。为了帮助你排查和优化这种情况，本文将详细介绍如何处理 Spark 任务慢的问题。我们将通过一个简洁的流程，以及具体的代码示例，清晰地解析出问题，并给出优化建议。
## 处理流程
下面是处理任务慢的基本流程，你可以参
原创
2024-08-07 07:51:45
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job:应用程序中的每个acion操作（如collect、count、saves、reduce）都会创建成一个job，一个job由多个stage和task组成。与action操作相对应的是transformations操作(如map、reduceByKey),transformations从旧的RDD中生成新的RDD（如大小写转换、字段过滤） 以下是官方手册对action和transformati
在基于排序的shuffle，输入的记录都按目标分区ID进行排序，然后写入一个map 输出文件。为了读取reduder 对应的 map输出，Reducers 要获取这个文件一个连续区域。如果map的输出太大，以至于内存装不下，输出的内容排序后输出到磁盘，然后磁盘上的文件合并成一个最后的输出文件。为了生成map输出文件，基于sort的shuffle 有两个不同的写入 方式。第一，序列化排序，当以下三种
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2023-10-08 22:09:25
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性能调优从集群上的Spark Streaming应用程序中获得最佳性能需要进行一些调整。在高层次上，我们需要考虑两件事：通过有效使用集群资源减少每批数据的处理时间。设置正确的批量大小，以便可以像接收到的那样快速处理批量数据（即，数据处理与数据提取保持同步）。减少批处理时间可以在Spark中进行许多优化，以最大限度地缩短每个批处理的处理时间。数据接收中的并行度通过网络接收数据（如Kafka，Flum
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2024-04-11 11:38:38
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A. 我是计科141班的王旭东，来自山东省济宁市。从高中开始就对编程特别感兴趣，因此参加了学校的科技社团，填报了计算机科学与技术作为第一志愿。我对arduino开发尤其感兴趣，高一暑假利用其制作出了一个解魔方机器人。我还喜欢踢足球，在高中阶段经常代表班级踢友谊比赛，来到山东建筑大学后被学院足球队录取，目前司职后腰。而且山建距离鲁能体育场非常近，希望以
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2014-10-31 16:56:06
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Task 使用 Task以及Task.Factory都是在.Net 4引用的。Task跟Thread很类似，通过下面例子可以看到。 static public void ThreadMain() { Thread t1 = new Thread(TaskWorker); t1.Start(3); }
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2016-05-27 17:06:00
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2021-09-12 15:03:00
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(js中的MacroTask) 1. Rendering never happens while the engine executes a task. Doesn’t matter if the task takes a long time. Changes to DOM are painted
原创
2021-09-01 16:13:28
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