大数据系列之运维（自主搭建的大数据平台）（9）Spark运维打开 Linux Shell 启动 spark-shell终端，将启动的程序进程信息以文本形式提交到答题框中。[root@master ~]# spark-shell
20/03/31 21:31:45 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for
# Spark怎么做实时数据处理
Spark是一个强大的数据处理框架，支持批处理和实时流处理。本文将讨论如何使用Apache Spark进行实时数据处理，解决一个实际问题，并提供示例代码，帮助你理解如何在项目中实现实时数据流的分析。
## 实际问题背景
假设我们正在构建一个在线电商平台，需要实时监控用户行为数据。这些数据包括用户的点击、浏览和购买行为。我们的目标是实时计算每个用户的点击量，并
1.下载eclipse我下载的是带scala SDK的eclipse，下载地址如下： http://scala-ide.org/download/sdk.html 我的要放在ubuntu下写程序，所以下载linux 64位的。 下载完成后自行解压。2.单机下运行WordCount程序我要测试运行的是单词计数的程序。采用的文件来自/Users/xxm/Documents/soft/spark-1
# Spark压测方案
在进行Spark应用程序的开发和部署过程中，性能测试是非常重要的一环。为了保证Spark应用程序在生产环境中可以稳定运行并且具有良好的性能表现，我们需要进行压力测试来模拟真实场景下的负载情况。本文将介绍如何使用JMeter对Spark应用程序进行压测，并且给出一个简单的示例。
## 步骤
### 1. 准备JMeter
首先，我们需要下载安装JMeter。JMete
大多数Spark任务的工作流程无非：从文件系统读取数据->在内存中计算（还包括shuffle数据）->写入文件这样的步骤。从流程上看其涉及到的因素有CPU（计算）、带宽（传输任务至Executor、Shuffle数据、广播数据等）、内存（存储RDD、缓存RDD等）、磁盘IO性能（读写文件），因此，整个集群中涉及到这些因素的方面都有可能会成为Spark任务的性能瓶颈。磁盘的读写基本只存在
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2023-08-11 17:17:23
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Spark优化1.资源优化搭建集群 在Spark安装路径下 spark/conf/spark-env.sh配置： SPARK_WORKER_CORES=XXX SPARK_WORKER_MEMORY=XXX2.提高并行度sc.textFile(xx,minnum)
sc.parallelize(xx,num)
sc.makeRDD(xx，num)
sc.parallelizePairs(List&
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2023-09-04 11:26:03
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1. 性能调优1.1 常规性能调优1.1.1 优化资源配置在资源允许范围内，增加资源的分配，提升性能。bin/spark-submit \
--class com.daidai.spark.AnalysisDemo \
--master yarn
--deploy-mode cluster
--num-executors 80 \
--driver-memory 6g \
--executor-m
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2023-09-02 22:14:56
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## 使用Spark进行CSV数据清洗
在数据科学和数据分析的领域，数据清洗是一个不可或缺的步骤。CSV（逗号分隔值）文件是最常见的数据存储格式之一，但在实际应用中，这些数据往往是不完整或不一致的。本文将介绍如何使用Apache Spark进行CSV数据清洗，通过一个实际的例子来阐述具体的清洗步骤。
### 1. 问题描述
假设我们有一个名为 `sales_data.csv` 的文件，内容如
1.Spark性能优化技术Spark的性能优化，主要手段包括： 1、使用高性能序列化类库 2、优化数据结构 3、对多次使用的RDD进行持久化 / Checkpoint 4、使用序列化的持久化级别 5、Java虚拟机垃圾回收调优 6、提高并行度 7、广播共享数据 8、数据本地化 9、reduceByKey和groupByKey的合理使用10、Shuffle调优（核心中的核心，重中之重）Spark性能
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2023-08-04 15:09:02
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Spark参数优化spark conf 中加入一些参数，会加速shuffle过程，这里根据数据量实际大小可以调节下面一些参数，实践中会对于大数据量JOIN能加速20%以上 spark.default.parallelism 是控制每个stage的默认stage数量，一般是对RDD有效，而参数spark.sql.shuffle.partitions是控制spark sql的shuffle分区数量sp
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2023-08-11 11:15:31
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Spark基础性能调优开发调优原则一：避免创建重复的RDD，尽可能复用同一个RDD原则二：对多次使用的RDD进行持久化尽量避免使用shuffle类算子原则四：使用预聚合的shuffle操作原则五：使用高性能的算子资源调优num-executorsexecutor-memoryexecutor-cores数据倾斜调优 做推荐算法相关的工作时，数据量是非常大的，我们学习Spark就很有必要。不同的写
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2023-09-16 16:07:49
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前言Spark作业的优化其实是泛的话题，因为往往有时候表现出来都是慢，但是解法却不一样，我想把优化的方方面盘点出来，以便系统性地去制定整体的优化方案。优化思路梳理到底怎样去看待所谓慢的问题呢，我做了一个整理：主题资源优化并行度优化代码优化Shuffle优化内存优化堆外内存优化数据倾斜处理读写介质优化资源优化绝大部分作业变慢其实就是资源吃紧导致的，这就是为什么啥都没变怎么就慢了呢，去查问题的时候又查
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2023-08-08 15:52:38
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1.对集群分配更多的资源 在提交任务时，在–total-executor-cores,–executor-memory,–driver-memory参数上分配 分配cpu core,memory 给executor分配更多的内存，能够减少executor频繁gc，因为一旦发生频繁gc，spark的性能会马上下降 给executor分配更多的内存，会将尽量多的rdd的数据保存在内存中，可以避
文章目录1. 插入被查询的结果2. 聚合查询2.1 介绍2.2 聚合函数2.3 group by 子句2.4 having3. 联合查询3.1 介绍3.2 交叉连接（笛卡尔积）3.3 内连接3.4 外连接3.5 自连接3.6 子查询3.7 合、交、差 1. 插入被查询的结果语法：insert into 要插入的表 [(列1, ..., 列n)] select {* | (列1, ..., 列n)
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2023-11-09 09:29:28
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作者：网易云 数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或者删除，最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。所谓的数据清洗，也就是ETL处理，包含抽取Extract、转换Transform、加载load这三大法宝。在大数据挖掘过程中，面对的至少是G级别的数据量，包括用户基本数据、行为数据、交易数据、资金流数据以及第三方的数据等等。选择正确的方式来清洗
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2023-08-13 22:35:28
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1、使用高性能序列化类库SparkConf().set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
conf.registerKryoClasses(Array(classOf[Counter] ))
java:
conf.registerKryoClasses(Counter.class)
spark.kry
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2023-08-21 09:34:31
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Spark测试与写普通的程序流程是一样的，稍加设置即可。下面以scalatest为测试工具简单介绍一下Spark测试的写法：1. 前置条件：scalatest并不是一定要使用scalatest，junit也能用，但是那样就太不Scala了。ScalaTest有点DSL的意思，最开始接触的时候还是让人很难受的，习惯就好，习惯就好，也并没有那么不能接受。添加依赖<dependency>
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2023-08-29 16:58:15
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1.分配更多的资源： 它是性能优化调优的王道，就是增加和分配更多的资源，这对于性能和速度上的提升是显而易见的，基本上，在一定范围之内，增加资源与性能的提升，是成正比的；写完了一个复杂的spark作业之后，进行性能调优的时候，首先第一步，就是要来调节最优的资源配置；在这个基础上，如果说你的spark作业，能够分配的资源达到了你的能力范围的顶端之后，无法在分配更多的资源了，公司资源有限，那么才是考虑去
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2023-07-04 19:36:38
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spark 调优spark 代码的优化对多次使用的RDD进行持久化使用高性能的算子使用foreachPartitions替代foreach Action算子重分区使用filter之后进行coalesce操作广播大变量使用Kryo优化序列化性能优化数据结构使用高性能的库fastutil spark 调优三个方面：代码的优化参数的优化数据倾斜的优化spark 代码的优化加
Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark特点 Spark具有如下几个主要特点：运行速度快：Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，以支持循环数据流与内存计算，基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁
