goTsHgo的博客

这个示例提供了在 Spark 上进行基本图嵌入的框架，但请注意，真正的 Graph Embedding 如 DeepWalk 或 Node2Vec 需要更复杂的实现。如果你的需求超出了 PageRank 等简单算法的范围，可能需要查阅更多资源或使用专门的图分析工具来实现。这个示例为非专业人士提供了一个简单的引导，以便理解图嵌入的基本概念，并尝试在 Spark 环境中实现它们。

Pre-Commit 测试是一种提交代码到主分支或共享代码库之前运行的一系列自动化测试，用于捕获代码中的潜在问题自动运行的测试流程。其目的是确保新提交的代码不会引入错误，破坏现有功能或降低代码质量。对于大型项目如 Hive，Pre-Commit 测试通常包括单元测试、集成测试和功能测试等多个层次。Hive 的 Pre-Commit 测试通过 Maven、JUnit 和 QTest 框架实现，覆盖了从单元测试到集成测试的完整流程。通过轮换不同配置，Hive 平衡了测试覆盖率与执行效率。

除了大家都知道的基于内存运算外，真正的原因是Spark将复杂任务分解成为一个，通过其特性实现了快速处理的能力。DAG（Directed Acyclic Graph，直接有向无环图） 是现代分布式计算框架（如 Apache Spark、Flink 等）高效内存计算能力的核心。它不仅优化了计算任务的执行流程，还减少了不必要的磁盘读写，从而实现高性能计算。以下是从底层原理到源代码实现的全面解析。将一个复杂计算分解为多个基本操作在 Spark 中，DAG 是通过来构建的。

Hive on Spark 是指使用 Spark 作为 Hive 的查询执行引擎。Spark on Hive 是 Spark 的一个集成模式，在 Spark 应用中可以直接访问 Hive 的元数据和存储数据。它使得 Spark 作业能够查询和操作 Hive 中的数据，主要用来结合 Spark 的高性能计算能力和 Hive 的数据仓库管理能力。用户通过 Spark 的 SQL API 编写查询，调用 Hive 的表或元数据。最终生成 Spark 的 RDD 作业计划，提交给 Spark 执行。

详细介绍如何在Spark Streaming中实现实时用户画像系统。

通过以上步骤，您可以使用肘部法则确定最佳K值并进行用户聚类分析。这一过程包括数据加载、特征工程、SSE计算、可视化分析和模型训练，适合初学者在生产环境中实现。

在生产环境中使用Spark的聚类算法对用户进行分群分析，以下是详细的步骤，包括数据处理、模型训练、模型评估和部署。对于每一步，将解释如何具体实现，让初学者也能顺利理解。

Spark的Torrent Broadcast是为了优化大数据分发而设计的一种高效广播机制。它采用类似BitTorrent的分布式数据传播方式，通过分块传输和逐步扩散，将广播数据分发到各个工作节点。相比传统的广播模式，Torrent Broadcast能够更好地利用网络带宽，并提供更好的容错性和扩展性。

特性实现方式中央化的 HTTP 服务器传输分布式数据块传输，链式传播效率随着集群规模增大，效率迅速下降高效并发，适合大规模集群可扩展性可扩展性差可扩展性强，适合大型集群网络负载网络负载集中在驱动节点网络负载分散在多个节点之间容错性容错性较差，驱动程序故障会导致广播失败容错性强，部分节点故障不会影响整体传播驱动程序负担驱动程序负载较高驱动程序负担轻，依赖分布式节点传播适用场景小规模集群和小数据集大规模集群和频繁的大数据广播Spark 默认方式Spark 1.5 之前Spark 1.5 之后。

创建广播变量：驱动程序创建广播变量，并对数据进行序列化。分片与分发：广播数据通过 Torrent Broadcast 被分片，并通过驱动程序和其他执行器之间的多级传播分发给集群中的所有执行器。数据接收与缓存：每个执行器首次使用广播变量时，从驱动程序或其他执行器获取数据，并将其缓存到内存或磁盘。任务使用广播数据：执行器上的任务通过本地访问缓存的广播变量，减少了网络传输的开销。清理：当广播变量不再需要时，用户可以显式调用，或者依赖 Spark 的垃圾回收机制清理广播变量。

Spark 广播变量通过序列化、分块、缓存和分层传播的机制，大大减少了任务之间的数据传输开销，提高了性能。

Apache Spark 是一个分布式数据处理框架，其动态资源分配（或称为动态资源释放）机制，是为了更高效地利用集群资源，尤其是在执行具有不同工作负载的作业时。Spark 的动态资源释放机制允许它根据作业的需求自动分配和释放集群资源，从而提高资源利用率，降低空闲资源占用时间。动态资源分配（Dynamic Resource Allocation, DRA）机制主要解决以下问题： Spark 通过动态调整**执行器（Executor）**的数量，根据作业的负载来增加或减少资源。核心目标是：Spar

当 Spark 挂掉时，分析错误的关键在于查看 Hive 和 Spark 相关的日志。通过 Hive 查询日志、Spark Driver 和 Executor 的日志，结合 YARN Web UI 或 Spark History Server，可以逐步排查出问题的根源。常见的原因包括内存不足、数据倾斜、Shuffle 阶段问题和资源不足等。根据日志中的错误提示，合理调整 Spark 的配置或优化查询逻辑，通常可以解决这些问题。

Spark 的统一内存模型通过动态调整执行内存和存储内存的划分，极大地提高了内存资源的利用率。通过引入堆外内存支持、灵活的内存共享机制以及动态扩展策略，Spark 能够在不同类型的任务（如批处理、流处理、机器学习）之间高效地分配和管理内存资源。我们从底层原理和源代码的角度详细解析了 Spark 内存管理的工作机制，了解了如何动态管理和调度内存，以及内存的申请、释放与回收机制。掌握这些底层实现细节有助于在实际应用中优化 Spark 性能，提升资源利用率。

在 Spark 源代码中，TaskSet类主要定义在文件中。其主要作用是将一组任务（Task）封装成一个集合，并向调度器提供这些任务以进行调度。以下是TaskSetTaskSet整个TaskSet用户提交的Action操作触发 Spark 的，并将计算分解为多个Stage。每个Stage会生成一个TaskSet对象，包含所有任务（分区）并提交给。创建并负责调度TaskSet中的任务。根据可用的资源和数据本地性，将任务分配给合适的执行器。执行器执行任务并返回结果。如果任务失败，会处理重试逻辑。

Spark 中的Job主要用于表示一个具体的计算作业，它是由用户提交的Action（例如count()collect()等）触发的。这些动作会生成一个Job对象，最终调度并执行一系列与之相关的任务。Job的核心作用Job是 Spark 中用于管理由Action操作触发的计算任务。它通过划分执行阶段（Stages），并调度相应的任务执行，最终将计算结果返回给用户。代码实现Job在 Spark 源码中作为调度系统的一个重要组成部分，由创建并管理。负责将用户的作业拆解为可执行的阶段和任务，并交由执行。

负责整个Job的生命周期管理，包括阶段划分、任务调度、任务失败重试等。StageJob被分解为多个Stage，每个Stage对应于一组可并行执行的Task。Task和TaskSetStage被分解为多个Task，并通过TaskSet提交执行。和负责将任务调度到集群中具体的节点，负责与集群管理器交互，启动执行器并分配任务。ActiveJob：代表正在运行的Job，并与一起跟踪其状态。：负责Shuffle操作中，数据的输出位置跟踪与管理。Job。

数据倾斜指的是当某些key关联了异常大量的数据，而其他key关联的数据量较少时，数据分布的不均衡会导致计算瓶颈。例如，在JOIN操作中，如果表 A 中某个key具有大量的数据，而表 B 中同样的key也有大量数据，当这两个表基于这个key进行JOIN时，由于该key被分配到一个或少数几个分区，相关的任务会处理大量的数据，而其他分区的任务数据量却较少。这会导致部分任务比其他任务运行时间长，从而影响整个任务的执行时间。Skew Join是 Spark 中为了解决数据倾斜问题而提供的一种重要优化机制。

在 Spark 的大表JOIN过程中，Shuffle机制是核心的步骤，其主要职责是重新分发数据使得相同 key 的记录能够分布到同一个节点。Shuffle的开销主要在于数据的网络传输和磁盘 I/O，因此有效的分区策略、数据倾斜处理以及JOIN算法选择都是优化此过程的关键。通过对 Shuffle 源码和物理执行计划的理解，可以帮助开发者更好地调优 Spark 应用的性能。

Join操作是用于合并两个数据集（DataFrame或RDD）的常见操作。

在收到作业时，会从最后的Action开始，通过递归函数newStage，根据 RDD 的依赖关系逐步向上遍历。当遇到shuffle依赖时，会将其划分为不同的stage，每个shuffle依赖会产生一个。所有的窄依赖 RDD 操作则合并为一个stage，在同一个stage中执行。负责将划分好的stage发送给 TaskScheduler，TaskScheduler 则进一步调度任务到集群执行。窄依赖操作：操作在同一个stage中执行，尽可能合并，减少shuffle。宽依赖操作。

因为软件自身的bug导致在安装了Lombok之后，一使用Lombok中的关于SpringBoot的标签，就报错。我最后实在是没有办法，升级到了2020.1.4问题自动消失。

1、定义/** * Main entry point for Spark functionality. A SparkContext represents the connection to a Spark * cluster, and can be used to create RDDs, accumulators and broadcast variables on that cluster. * * Only one SparkContext may be active per JV..