spark55待续...

最新推荐文章于 2024-04-28 14:26:36 发布
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spark55待续...
Spark 内存管理 spark.executor.memory /spark.memory.fraction/spark.memory.offHeap.size【堆外内存/内存管理】 钨丝计划
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
12-26 6519
spark.executor.memory 包含spark.memory.fraction； spark.memory.fraction 包含 spark.memory.storageFraction； spark 2.4.5 Application Properties Property Name Default Meaning spark.app.name (none) The name of your application. This will appear in.
Spark spark.driver.maxResultSize作用，报错 is bigger than spark.driver.maxResultSize
Top5软件工程硕士，先后在京东、字节从事多年Java后端开发、实时和离线大数据开发
12-26 6782
Application Properties Property Name Default Meaning spark.app.name (none) The name of your application. This will appear in the UI and in log data. spark.driver.cores 1 Number of cores to use for the driver process, only in cluster
spark 学习3
qq_38250124的博客
03-23 805
spark2.0 入口改为 sparkSession val spark=SparkSession.builder().appNmae().master().getOrCreate() val context=spark.SparkCOntext struct streaming 是spark 2.3新引入的一个概念用来对标flink，看了两天flink，感觉没有saprk的api用这...
Spark学习笔记
ab123456bcde的博客
12-01 1288
交流学习加群460570824DataSource->Kafka->Spark Streaming->Parquet->Spark SQL(SparkSQL可以结合ML、GraphX等)->Parquet->其它各种Data Mining等1.1 Spark集群的安装Spark的运行是构建在hadoop集群之上（默认hadoop集群已经安装好了），在spark集群集群上必须要安装对应版本的scal
spark相关的算子（未完待续）
weixin_43813200的博客
11-05 1203
spark算子与案例转化算子执行算子 转化算子 map(func) # java版本 RDD.map(new function<String,Tuple2<String,Integer>>(){ @overrid public Tuple2<String,Integer> call(String v1) throws Exception{ return new Tuple2<>(v1,1) } }) # scala版本 RDD.map(x=&g
Spark入门，概述，部署，以及学习（Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎）...
weixin_34302798的博客
01-03 796
1：Spark的官方网址：http://spark.apache.org/ 1：Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在...
大数据技术之spark core（二）
weixin_41731982的博客
05-23 309
RDD编程 1、编程模型 在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换。 要使用Spark，开发者需要编写一个Driver程序，它被
spark开发中一些错误
Kevin.yang专栏
01-25 1万+
1. ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. com.typesafe.config.ConfigException$Missing: No configuration setting found for key 'akka.version' 具体错误信息如下： 产生错误的背景与环境描述： 我将项目打
spark RDD算子大全
zhaolq1024的博客
09-25 4981
目录 map()&amp;&amp;flatMap() map()&amp;&amp;mapPartitions() mapPartitionsWithIndex() filter() take()&amp;&amp;takeOrdered()&amp;&amp;top()&amp;&amp;first() sample()&amp;&amp;takeSample() union()...
最新版Spark 3 HelloWorld
一个不安分的程序员
03-13 479
Spark已经发布到3.1.1了,好久没看这个项目了.今天更新下本地仓库,编译下竟然出错了. $mvn compile ...... [ERROR] [Error] /data/code/github/bigdata/spark/core/src/main/scala/org/apache/spark/SparkContext.scala:403: type mismatch; found : Map[String,org.apache.spark.resource.ResourceInforma
光速入门spark（待续）(1)
2401_84170623的博客
04-28 955
Local 下的角色分布：资源管理：任务执行：Driver也算一种特殊的Executor, 只不过多数时候, 我们将Executor当做纯Worker对待, 这样和Driver好区分(一类是管理 一类是工人)。在官网下载安装包，并解压，之后将bin目录添加到环境目录中： 然后执行spark-shell即可： 默认的spark-shell是基于scala进行交互式开发的，如果需要使用python进行开发，也可以执行pyspark命令打开python交互页面。 实际开发中都不会使用交互式开发，比如pytho
Spark参数spark.executor.memoryOverhead与spark.memory.offHeap.size的区别
热门推荐
lquarius的博客
06-11 2万+
最近疑惑一个问题，sparkexecutor的堆外内存问题，堆外内存很好理解，这里不再解释，疑惑的是它的设置，看过官网就知道设置堆外内存的参数为spark.executor.memoryOverhead与spark.memory.offHeap.size(需要与 spark.memory.offHeap.enabled同时使用)，其中这两个都是描述堆外内存的，但是它们有什么区别么？ 因为对两个参数不是很理解，所以我在集群上找了个任务，对这两个参数进行研究。 我是通过storage...
spark执行优化——依赖上传到HDFS(spark.yarn.jar和spark.yarn.archive的使用)
OMars的博客
12-01 8548
一、简述 使用yarn的方式提交spark应用时，在没有配置spark.yarn.archive或者spark.yarn.jars时， 看到输出的日志在输出Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set；一段指令后，会看到不停地上传本地jar到HDFS上，内容如下，这个过程会非常耗时。可以通过在spark-defaults.conf配置里添加spark.yarn.archive或spark.yarn.jars来缩小spark应用的启动时间。 Wi
spark.yarn.archive spark.yarn.jars 的设置
naruto00001的专栏
03-16 7347
为什么要设置呢？摘自Spark-2.3.0官方文档 http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html#preparations（个人理解：spark运行所需的jar包，不设置的话每次运行就需要上传到yarn管理的各个节点的缓存，很麻烦很影响性能。如果设置了，比如说放在HDFS上，就不需要每次都上传而是从HDFS上读取，能快那么一点点…...
Spark40-待续。。。
sz_bdqn的专栏
04-15 535
Spark40-待续。。。
Spark44-待续。。。
sz_bdqn的专栏
04-15 418
Spark44-待续。。。
spark3
sz_bdqn的专栏
04-11 382
spark3-待续。。。。
spark8-待续。。。
sz_bdqn的专栏
04-11 296
spark8-待续。。。
spark4-
sz_bdqn的专栏
04-11 288
spark4-待续。。。
spark.speculation.interval
最新发布
08-26
需要注意的是，`spark.speculation.interval` 需要与其他参数协同配置，如 `spark.speculation.quantile` 和 `spark.speculation.multiplier`，以确保推测执行机制在合适的时间点触发[^4]。 ---
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