财神爷的心尖宠55-优快云博客

-conf spark.dynamicAllocation.cachedExecutorIdleTimeout=infinity # 缓存Executors不释放。--conf spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=60s # 默认60s改为300s。--conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=5 # 维持基础Executors数量。// 在代码中主动标记重要RDD。观察到明显的任务延迟波动。

2025-05-14 08:56:36 124

原创 Spark SQL查询遭遇“Metadata Lock等待超时“错误如何处理？

错误信息包含"Waiting for lock on metastore object"# 对关键表操作前先获取临时副本。并发读写Hive表时出现。# 在临时表上执行DDL。

2025-05-14 08:56:16 239

原创如何优化Spark SQL查询性能？

- 启用AQE（Spark 3.0+）），确保使用了索引和分区裁剪。-- 使用广播Join。同时应检查执行计划（

2025-05-07 09:04:23 406

原创内存问题通常由以下原因导致：

Executor内存不足：调整spark.executor.memory参数（建议先增加20%）广播变量过大：验证广播变量大小是否超出spark.driver.maxResultSize。不当缓存：检查.cache()使用，及时用unpersist()释放。数据倾斜：使用repartition()或salt技术分散热点数据。

2025-05-07 09:03:48 136

原创 Spark与云原生架构的深度整合

Spark的云原生转型正在改写大数据基础设施的构建方式，某金融机构迁移后运维成本降低60%，弹性能力提升5倍，成为现代数据架构的新基准。在云计算时代，Apache Spark正在经历从传统集群向云原生架构的演进。大促期间集群秒级扩容（1000+ Executors）计算成本降低40%（利用Spot Instance）细粒度资源隔离（CPU/Memory/GPU）动态Executor伸缩（0到N弹性扩展）统一访问对象存储（S3/OSS/COS）智能缓存策略（本地SSD+内存分级存储）# 启动K8s集群模式。

2025-05-07 09:02:52 389

原创 Spark MLlib：企业级机器学习平台

在人工智能时代，Apache Spark MLlib作为Spark的机器学习库，正在重塑企业AI应用的开发范式。MLlib正推动机器学习从实验室走向生产环境，某金融机构使用后模型开发周期从3周缩短至2天，成为企业AI转型的核心引擎。与深度学习框架(TensorFlow/PyTorch)深度集成。基础层：分布式线性代数运算（BLAS/LAPACK）算法层：涵盖分类、回归、聚类等经典算法。管道层：特征工程-训练-评估全流程支持。模型持久化(PMML/Mleap格式)K-means聚类亿级数据点：8分钟。

2025-05-07 09:02:00 398

原创 Spark GraphX：图计算的高性能引擎

Spark GraphX作为Apache Spark的图计算组件，为大规模图数据处理提供了分布式解决方案。GraphX基于Spark RDD构建，创新性地将图数据表示为顶点（Vertex）和边（Edge）两个RDD集合。在相同硬件环境下，GraphX处理PageRank算法的速度比传统MapReduce实现快8-10倍，内存消耗减少60%。GraphX正推动着从社交网络到生物信息学等领域的图计算革命，单集群可处理包含数百亿顶点和边的超大规模图数据。高效的图存储结构（邻接表+边表）广度优先搜索（BFS）

2025-05-07 09:00:55 410

原创 Spark Streaming：实时数据处理的工业级解决方案

Spark Streaming采用创新的微批处理（Micro-batch）架构，将实时数据流切分为小批量（通常0.5-2秒）进行处理。Apache Spark Streaming作为Spark生态系统中的流处理组件，提供了高吞吐、容错的实时计算解决方案。Spark Streaming凭借其稳定性、高性能和易用性，已成为金融风控、物联网、在线广告等实时场景的首选方案，日均处理数据量可达PB级别。实时交通流量分析（处理10万+事件/秒）事件时间（Event Time）处理。持续处理模式（毫秒级延迟）

2025-05-07 09:00:08 548

原创 Spark SQL：结构化数据处理的利器

在大数据领域，Spark SQL作为Apache Spark的核心组件，正在重塑企业处理结构化数据的方式。作为Spark生态中最成熟的组件之一，Spark SQL正在帮助越来越多的企业实现数据价值挖掘，成为现代数据架构中不可或缺的关键技术。测试表明，经过Catalyst优化的查询性能可提升3-5倍。NoSQL数据库（HBase/Cassandra）关系型数据库（MySQL/Oracle）复杂报表生成时间从4小时缩短至15分钟。列式存储（Parquet/ORC）云存储（S3/ADLS）

2025-05-07 08:59:05 247

原创 Spark：现代大数据处理的基石

Spark采用创新的内存计算模型，通过高效的缓存管理机制，将数据保留在内存中进行迭代计算。在实际测试中，Spark处理相同规模数据的耗时仅为Hadoop的1/10。随着Spark 3.0版本的发布，自适应查询执行、动态分区裁剪等新特性进一步提升了框架性能。结合云原生技术，Spark正在向更弹性、更智能的方向发展。预计到2025年，全球将有超过80%的大数据平台采用Spark作为核心计算引擎。在大数据技术快速发展的今天，Apache Spark凭借其卓越的性能和灵活性，已成为企业级数据处理的事实标准。

2025-05-07 08:57:21 220

原创 Spark：大数据处理的新范式

Spark突破性地采用内存计算模式，相比传统Hadoop减少90%的磁盘I/O操作。通过智能缓存机制，迭代算法执行速度提升100倍，使机器学习模型训练从小时级降至分钟级。随着Spark 3.0引入自适应查询执行等新特性，其在大数据领域的领先地位将进一步巩固。从实时风控到智能推荐，Spark正在成为企业数字化转型的核心引擎。实际案例表明，采用Spark的企业平均节省60%硬件成本，查询性能提升8-10倍。在大数据时代，Apache Spark以其卓越的性能和易用性成为企业数据处理的首选框架。

2025-05-07 08:56:20 259

原创 Spark：大数据处理的革命性框架

Spark最突出的技术突破在于其创新的内存计算架构。传统Hadoop MapReduce需要将中间结果反复写入磁盘，而Spark则允许数据在内存中持久化，这使得迭代计算的速度提升高达100倍。这种内存优先的设计特别适合机器学习、图计算等需要多次迭代的场景，让复杂算法的训练时间从小时级缩短到分钟级。据统计，采用Spark的企业平均可节省60%的硬件资源，同时获得5-8倍的性能提升。Apache Spark作为当今最流行的大数据处理框架，正在全球范围内改变企业处理海量数据的方式。内存计算带来的性能飞跃。

2025-05-07 08:55:22 224

原创 Spark核心架构解析：分布式计算的革新力量

Spark最显著的突破在于其内存优先的计算模型。与Hadoop MapReduce需要频繁读写磁盘不同，Spark将中间数据存储在内存中，这使得迭代算法的执行效率提升近百倍。通过高效的LRU缓存机制和内存管理策略，Spark智能平衡计算与存储的内存使用。Spark的创新调度系统将作业转化为有向无环图(DAG)，通过阶段(stage)划分和任务流水线执行，大幅减少不必要的shuffle操作。Apache Spark作为当今最流行的大数据处理框架之一，其革命性的架构设计彻底改变了传统分布式计算的性能瓶颈。

2025-05-07 08:54:31 187

原创 Spark核心原理与内存计算优势解析

Apache Spark作为新一代大数据处理框架，其核心优势在于创新的内存计算架构。RDD作为Spark的基本数据结构，具有不可变性、分区性和容错性三大特征，这使得Spark能够高效处理PB级别的数据。Spark提供了一套完整的技术栈，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX，覆盖了批处理、流处理、机器学习和图计算等大数据处理的主要场景。Spark的这些核心特性使其成为当前最流行的大数据处理框架之一，被广泛应用于互联网、金融、电信等各个行业的大数据分析场景。

2025-05-07 08:53:09 454

原创 Spark SQL：高效结构化数据处理实战

Spark SQL 通过 DataFrame API 和 SQL 支持，极大简化了结构化数据处理流程。Apache Spark SQL 是 Spark 生态系统中专门用于处理结构化数据的模块，它提供了强大的 DataFrame 和 Dataset API，支持 SQL 查询、数据聚合、连接操作等。df = spark.read.json("people.json") # 读取JSON文件。：提供 SQL 语法和 DataFrame API，适合数据分析师和工程师。：谓词下推、列裁剪。：减少 GC 开销。

2025-05-07 08:51:58 999

原创 RDD有哪几种创建方式

rdd = sc.wholeTextFiles("hdfs:///path/to/files/") # 返回 (filename, content) 键值对。filtered_rdd = rdd.filter(lambda x: x > 3) # 过滤大于 3 的数。print(squared_rdd.collect()) # 输出：[1, 4, 9, 16, 25]print(rdd.collect()) # 输出：[1, 2, 3, 4, 5]大数据处理（日志、CSV、JSON 等）。

2025-05-07 08:44:11 954

原创什么是RDD

是的核心数据结构，代表一个，能够，并具备。RDD[Int]pythonrdd = sc.parallelize(data) # 将 Python 列表转为 RDDpython# 从文本文件创建rdd = sc.textFile("file:///local/path/file.txt") # 本地文件。

2025-05-07 08:43:09 317

原创如何在idea中写spark程序。

Spark on YARN模式允许Spark作业在Hadoop YARN资源管理器上运行，利用YARN进行资源调度。Classpath问题：确保HADOOP_CONF_DIR和YARN_CONF_DIR正确指向Hadoop配置目录。资源不足：调整spark.executor.memory和spark.executor.cores参数。.master("local[*]") // 本地模式，使用所有核心。-- Spark SQL (如需使用) -->如何搭建spark yarn 模式的集群集群。

2025-04-28 20:17:41 845

原创如何搭建spark yarn 模式的集群集群。

Spark on YARN模式允许Spark作业在Hadoop YARN资源管理器上运行，利用YARN进行资源调度。Classpath问题：确保HADOOP_CONF_DIR和YARN_CONF_DIR正确指向Hadoop配置目录。资源不足：调整spark.executor.memory和spark.executor.cores参数。已安装并配置好的Hadoop集群（包括HDFS和YARN）2. 配置spark-defaults.conf。如何搭建spark yarn 模式的集群集群。

2025-04-28 20:15:32 498

原创 spark和Hadoop之间的对比和联系

Hadoop生态工具（如Hive、HBase）可与Spark集成（如Spark SQL直接查询Hive表）。：存储层（HDFS）仍不可替代，但MapReduce使用率下降，逐渐被Spark/Flink取代。：许多企业会同时使用两者，例如用HDFS存储数据，用Spark处理数据，用YARN管理资源。：超大规模数据离线处理（如日志分析、ETL），成本敏感型场景（依赖廉价磁盘）。：需要低延迟或迭代的任务（如实时报表、图算法、流处理），但对内存资源要求高。，可脱离Hadoop运行，但常与HDFS集成使用。

2025-04-23 11:12:54 645

原创 yarn的三大组件及各自作用

管理集群所有节点的资源（CPU、内存），根据调度策略（如CapacityScheduler、FairScheduler）分配给不同应用。：根据RM和AM的指令，启动/停止Container（资源容器），运行具体任务（如MapTask、Spark Executor）。：与NM通信，在分配的Container中启动/监控任务（如MapReduce的MapTask或Spark的Executor）。：向RM申请资源（Container），并协商资源需求（如“需要10个Container运行Map任务”）。

2025-04-18 15:10:37 1086

原创 yarn的定义

它是Hadoop的资源管理和作业调度系统，负责统一管理集群的计算资源（如CPU、内存），并协调各类计算框架（如MapReduce、Spark、Flink等）的任务执行。总结：YARN是Hadoop生态的“资源调度大脑”，使得Hadoop从单一的MapReduce演变为支持多样化计算框架的通用大数据平台。- 将集群中的资源（CPU、内存等）抽象化，动态分配给不同的应用程序（如MapReduce作业、Spark任务）。YARN（Yet Another Resource Negotiator）的定义。

2025-04-18 15:07:40 302

原创 hadoop的三大结构及各自的作用

ApplicationMaster（AM）：每个应用（如MapReduce作业）独有的进程，向RM申请资源并协调任务执行。NodeManager（NM：单个节点上的资源代理，负责容器（Container）的生命周期管理。ResourceManager（RM：全局资源调度器，分配集群资源（CPU、内存）。NameNode（主节点）：管理文件系统的元数据（如目录树、块位置）。应用场景：适用于海量数据的低成本、高可靠存储（如日志、视频等非结构化数据）。冗余备份：每个块默认保存3个副本，确保数据容错。

2025-04-18 15:04:33 589

原创如何配置虚拟机的ip上网

在网络设置中，选择手动配置IP地址（静态IP）或自动获取IP地址（动态IP）的方式，具体取决于你的网络环境和需求。打开虚拟机软件，确保虚拟机的网络设置为“桥接模式”或“NAT模式”，这样虚拟机可以与物理网络连接。测试网络连接，打开浏览器访问网页或者使用其他网络功能，确保虚拟机已经成功连接到网络并可以正常上网。如果选择自动获取IP地址，启用DHCP功能，虚拟机会自动从物理网络中获取IP地址等信息。在虚拟机操作系统中，打开网络设置界面，一般在控制面板或系统设置中可以找到网络设置选项。

2025-03-03 19:34:55 584

原创 linux常见的操作命令

ls：显示当前目录下的文件和子目录。pwd：显示当前工作目录的路径。grep：在文件中查找指定文本。top：动态显示系统的进程信息。vi 或 vim：文本编辑器。head：显示文件的头部内容。tail：显示文件的尾部内容。chown：修改文件所有者。man：查看命令的帮助文档。chmod：修改文件权限。mkdir：创建新目录。rmdir：删除空目录。touch：创建新文件。ps：显示当前进程信息。cp：复制文件或目录。mv：移动文件或目录。rm：删除文件或目录。cat：查看文件内容。

2025-03-03 19:31:26 140

原创重生之我在异世界学编程之java语言：如何配置虚拟机（下）

打开VirtualBox，点击“新建”，输入名称“Ubuntu”，选择Linux类型，版本选择Ubuntu（64-bit）。在VirtualBox中，安装完成后，点击“设备” -> “安装增强功能”，提升虚拟机性能。如需其他配置，可在“网络”设置中调整。在“设备” -> “共享文件夹”中设置主机与虚拟机之间的文件夹共享。在“存储”设置中加载Ubuntu ISO文件。启动虚拟机，按照Ubuntu安装向导完成安装。安装完成后，安装VirtualBox增强功能。通过这些步骤，你可以成功安装和配置虚拟机。

2025-02-19 11:38:24 238

原创重生之我在异世界学编程之java语言：如何安装虚拟机（上）

在虚拟机设置中，选择“存储”，点击“空”光盘图标，选择“选择磁盘文件”，加载ISO文件。输入虚拟机名称，选择操作系统类型和版本（如Windows 10、Ubuntu等）。创建虚拟硬盘，选择“创建虚拟硬盘”，建议使用默认的VDI格式，动态分配空间。打开虚拟化软件，点击“新建”或“创建虚拟机”。（适用于Windows/Linux）启动虚拟机，进入操作系统安装界面。运行安装程序，按照提示完成安装。分配内存（建议至少2GB）。按照提示完成操作系统安装。（Windows内置）（适用于macOS）

2025-02-19 11:37:00 180

原创如何安装配置虚拟机

打开VirtualBox，点击“新建”，输入名称“Ubuntu”，选择Linux类型，版本选择Ubuntu（64-bit）。在VirtualBox中，安装完成后，点击“设备” -> “安装增强功能”，提升虚拟机性能。在虚拟机设置中，选择“存储”，点击“空”光盘图标，选择“选择磁盘文件”，加载ISO文件。创建虚拟硬盘，选择“创建虚拟硬盘”，建议使用默认的VDI格式，动态分配空间。在“设备” -> “共享文件夹”中设置主机与虚拟机之间的文件夹共享。打开虚拟化软件，点击“新建”或“创建虚拟机”。

2025-02-19 11:19:55 583

空空如也

空空如也