# Spark 动态分布：提升数据处理效率的关键
在大数据时代，Apache Spark 成为了数据处理的热门框架，其以高效的内存计算和丰富的 API 支持广泛应用于数据分析、机器学习等多个领域。本文将重点介绍 Spark 中的动态分布 (Dynamic Distribution)，它是如何优化数据处理的效率，并提供相应的代码示例。
## 什么是动态分布？
动态分布是指基于数据的实时特性和计
背景一般在使用Spark的的时候通过 spark-submit.sh 配置 num-executors 显示的指定executor的个数。然后AppMaster会向资源调度框架如yarn申请资源，每个executor在yarn中以Container的形式存在。无论executor是否执行任务，都会占用相应的资源，直到应用结束后释放。很显然要是有一种方式，可以动态的申请executor，不用的时候释
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2023-09-26 11:55:33
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内容： 1.如何使用MAT直接分析运行的Spark程序 2.用MAT直接分析运行的Spark运行初步体验一、如何使用MAT直接分析运行的Spark程序 1.启动MAT 2.启动需要检测分析的程序import org.apache.spark.Spark
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2023-12-25 15:10:58
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一、Shuffle的作用是什么？ Shuffle的中文解释为“洗牌操作”，可以理解成将集群中所有节点上的数据进行重新整合分类的过程。其思想来源于hadoop的mapReduce,Shuffle是连接map阶段和reduce阶段的桥梁。由于分布式计算中，每个阶段的各个计算节点只处理任务的一部分数据，若下一个阶段需要依赖前面阶段的所有计算结果时，则需要对前面阶段的所有计算结果进行重新整合和分类，这就需
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2023-08-26 01:32:33
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静态分区裁剪（Static Partition Pruning）用过 Spark 的同学都知道，Spark SQL 在查询的时候支持分区裁剪，比如我们如果有以下的查询：SELECT * FROM Sales_iteblog WHERE day_of_week = 'Mon'Spark 会自动进行以下的优化： 从上图可以看到，
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2023-08-03 13:24:33
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作者：Evan Harris
在 Ibotta，我们训练了许多机器学习模型。这些模型为我们的推荐系统、搜索引擎、定价优化引擎、数据质量等提供了支持，在与我们的移动 app 互动的同时为数百万用户做出预测。虽然我们使用 Spark 进行大量的数据处理，但我们首选的机器学习框架是 scikit-learn。随着计算成本越来越低以及机器学习解决方案的上市时间越来越重要，我们已经踏出了加速模型训练的
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2023-09-27 13:50:41
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Spark3动态分区裁剪（Dynamic Partition Pruning，DPP） 参数：spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled 默认开启 执行条件： ①、需要剪裁的表必须是分区表且分区字段必须在on条件中 ②、join类型必须是 inner、left（右表是分区表）、right（左表是分区表）、left semi（右表是分区表）
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2023-08-06 00:46:56
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目录1、Spark 3.0 简介2、Adaptive Query Execution（AQE）简介3、Dynamic Partition Pruning 动态裁剪分区4、DPP相关参数5、DPP代码测试1、Spark 3.0 简介Spark3.0解决了超过3400个JIRAs，历时一年半之久，是整个社区集体智慧的成果。Spark SQL和Spark Cores是其中的核心模块，其余模块如
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2023-10-19 10:58:45
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# Java动态分布
在大型软件系统中，动态分布是一个非常重要的概念。它可以帮助我们更好地管理系统中的资源和任务分配，提高系统的性能和可伸缩性。在Java中，我们可以通过一些技术和工具来实现动态分布，这样可以更好地适应系统的变化和需求。
## 动态分布的概念
动态分布是指在系统运行时，根据系统的负载情况和资源状况，动态地分配任务和资源给不同的节点或实例。这样可以有效地利用系统资源，提高系统的
# Spark动态资源管理
## 1. 引言
Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，提供了丰富的API和工具，可以对大规模数据进行分布式处理和分析。在Spark中，资源管理是一个关键的问题，因为资源的分配和利用对作业的性能和效率有着重要影响。在Spark中，动态资源管理是一种优化策略，能够根据任务需求自动调整资源的分配。
本文将介绍Spark动态资源管理的原理和使
原创
2023-08-16 16:37:12
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# Spark动态分区
## 介绍
Apache Spark是一个通用的大数据处理框架，可以处理大规模数据集，并提供了分布式计算能力。在Spark中，分区是数据处理和并行计算的基本单位。分区可以是静态的，也可以是动态的。静态分区是在数据加载时确定的，而动态分区是在运行时根据数据内容动态确定的。本文将重点介绍Spark中的动态分区功能及其使用方法。
## 动态分区
动态分区允许Spark根据
原创
2023-08-26 14:07:30
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前言 Spark是一种大规模、快速计算的集群平台，本公众号试图通过学习Spark官网的实战演练笔记提升笔者实操能力以及展现Spark的精彩之处。 本文的参考配置为：Deepin 15.11、Java 1.8.0_241、Hadoop 2.10.0、Spark 2.4.4、scala 2.11.12 &nb
本次安装是之前的Hadoop完全分布式集群的基础之上进行，相关软件版本如下： Linux系统：CentOS release 6.5 final x86-64 Jdk：jdk1.8.0_141 hadoop: Yarn的hadoop2.6 scala:scala-2.10.6 spark:spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 此处省略jdk和hadoop的安装。 一.下载s
Spark数据倾斜调优图解数据倾斜后果：
①Spark任务OOM异常退出；②拖慢整个任何的执行1、MR执行流程 VS Spark执行流程1.1、MR执行流程核心思想：大问题拆分成多个小问题，然后分布式的并行执行，每个MR程序分成两个阶段1.2、Spark执行流程核心思想：大问题拆分成多个小问题，然后分布式的并行执行，每个Spark程序链式调用的时候根据业务情况分成N个阶段2、数据倾斜是什么数
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2023-12-22 23:30:25
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目录一、动态分区修剪（Dynamic Partition Pruning）二、自适应查询执行（Adaptive Query Execution）三、映射下推(Project PushDown)四、谓词下推(Predicate PushDown)一、动态分区修剪（Dynamic Partition Pruning）静态分区裁剪优化过滤提前，减少无效数据读写，尤其在 join 时，效果很明显 
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2023-10-09 08:09:05
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1. sparksql动态分区直接写入hive表速度慢1 动态写入速度慢的sqlset hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
insert overwrite table ssjt_test partition(dt) select a,dt from ssjt.test2 where dt>='20200801';2. 文件方式写入后,
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2023-07-30 17:32:20
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# Spark 动态 API 的运用与示例
Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，广泛应用于大规模数据处理、机器学习和实时数据处理场景。Spark 提供了一组丰富的 API，用于数据操作和分析。其中，动态 API 是 Spark 处理数据时的重要特性，它允许用户在运行时构建和修改计算逻辑。在这篇文章中，我们将探讨 Spark 的动态 API，提供一些代码示例，并通过 ER 图帮助
# Spark动态分区实现流程
本文将介绍如何使用Spark实现动态分区，包括整个实现流程和每一步所需的代码及其注释。首先，我们先来了解一下Spark动态分区的概念。
## 简介
Spark动态分区是指在写入数据到分区表时，根据数据中的某个字段值动态创建和管理分区。这样可以方便地根据数据的特性进行分区，提高查询效率和数据管理的灵活性。
## 实现流程
下面是实现Spark动态分区的流程，
原创
2023-11-06 06:51:34
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Spark分布式计算原理一、RDD依赖与DAG工作原理1、RDD的依赖关系2、DAG工作原理二、RDD优化1、RDD持久化1.1、RDD缓存机制cache1.2 检查点2、RDD共享变量2.1、广播变量2.2、累加器3、RDD分区设计4、数据倾斜三、装载常见数据源3.1、装载CSV数据源3.1.1 使用SparkContext3.1.2使用SparkSession3.2、装载JSON数据源 一、
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2023-08-29 16:44:57
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上一篇 关于spark 和ray整合的文章在这：
祝威廉：Spark整合Ray思路漫谈zhuanlan.zhihu.com
另外还讲了讲Spark 和Ray 的对比：
祝威廉：从MR到Spark再到Ray，谈分布式编程的发展zhuanlan.zhihu.com
现在我们来思考一个比较好的部署模式，架构图大概类似这样： 首先，大家可以理解为
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2023-12-25 13:23:19
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