这篇文章是从dblp上面自行下载的唐老师发的A类文章，主要讲的是对spark源码当中sparkgraphX模块的优化； incgraph:基于Spark GraphX的分布式增量图计算模型和框架；
# Spark任务慢如何排查
在大数据处理中，Apache Spark是一个广泛使用的工具，但在实践中，用户可能会面临任务执行缓慢的问题。定位和解决Spark任务的性能瓶颈是每个数据工程师的必修课。本文将探讨如何有效排查Spark任务性能问题，并通过示例展示一些常见的优化方法。
## 性能瓶颈原因
在排查Spark任务执行慢的原因时，我们需要考虑以下几个常见因素：
1. **数据倾斜**：
Spark作业执行原理Spark的作业和任务调度系统是其核心，它能够有效地进行调度的根本原因是对任务划分DAG和容错，使得它对底层到顶层的各个模块之间的调用和处理显得游刃有余。下面介绍一些相关术语。 作业(Job)：RDD中由行动操作所生成的一个或多个调度阶段。调度阶段(Stage)：每个作业会因为RDD之间的依赖关系拆分成多组任务集合，成为调度阶段，也叫做任务集(TaskSet)。调度
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2023-10-01 13:55:16
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面筋Spark任务提交、调度、执行过程Spark的架构有三种方式：local模式、standalone模式、cluster模式（yarn、mesos、k8s等），因此对执行过程也可以拆分为3种。参考链接Standalone是Spark实现的资源调度框架，主要的节点有Client节点、Master节点和Worker节点。Driver既可以运行在Master节点上，也可以运行在本地Client端。当以
SparkStreaming 运行机制Spark Streaming中，会有一个接收器组件Receiver，作为一个长期运行的task跑在一个Executor上。Receiver接收外部的数据流形成input DStreamDStream会被按照时间间隔划分成一批一批的RDD，当批处理间隔缩短到秒级时，便可以用于处理实时数据流。时间间隔的大小可以由参数指定，一般设在500毫秒到几秒之间。对DStr
Spark 文章目录122.12.2 等作业运行完再关闭Spark Streaming每隔batchDuration的时间会把源源不断的流数据分割成一批有限数据集，然后计算这些数据，我们可以从Spark提供的监控页面看到当前batch是否执行完成，当作业执行完，我们就可以手动执行kill命令来强制关闭这个Streaming作业。这种方式的缺点就是得盯着监控页面，然后决定关不关闭，很不灵活
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2024-01-24 21:43:47
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## 为什么Spark写入数据太慢？
在使用Spark进行大数据处理时，有时我们会遇到写入数据速度太慢的情况。这可能会导致任务执行时间过长，影响整个数据处理流程的效率。那么，究竟是什么原因导致了Spark写入数据太慢呢？
### 数据写入过程
在Spark中，数据写入的过程通常包括以下几个步骤：
1. 从数据源读取数据
2. 对数据进行转换和处理
3. 将处理后的数据写入目标数据源
其中
1、为什么需要RDD
分布式计算需要:分区控制Shuffle控制数据存储\序列化\发送数据计算API等一系列功能这些功能，不能简单的通过Python内置的本地集合对象（如 List\ 字典等）去完成。我们在分布式框架中，需要有一个统一的数据抽象对象，来实现上述分布式计算所需功能。2、什么是RDD
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark
文章目录一、需求分析及实现思路1.1 需求分析：当日新增付费用户首单分析1.2 整体实时计算框架流程1.3 具体业务流程图二、实时采集mysql数据2.1 canal实时采集mysql数据2.1.1 什么是canal2.1.2 canal使用场景①原始场景：阿里otter中间件的一部分②常见场景1：更新缓存服务器③常见场景2④常见场景32.1.3 canal的工作原理mysql的主从复制原理ca
前面有个join，可能是join的两边重复的key太多了。
原创
2022-07-19 11:46:31
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Spark初始化：1.Spark的启动流程 sbin/start-all.sh -> sbin/start-master.sh -> sbin/start-slaves.sh(ssh)和Worker主类启动，这两个主类都包含main方法2.启动Master都完成了哪些工作呢？解析参数创建ActorSystem，然后通过ActorSystem创建Acto
# 如何停止Spark任务
在使用Apache Spark进行分布式数据处理时，可能会遇到需要停止正在运行的Spark任务的情况。停止Spark任务可以通过多种方法实现，具体选择取决于任务的运行环境和需求。本文将详细探讨几种停止Spark任务的方法，并附带 код示例和类图。
## 一、了解Spark任务的结构
在深入讨论如何停止Spark任务之前，我们首先需要理解Spark的基本架构。一个
# 如何Kill Spark任务
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，但有时在运行任务时可能出现问题，比如任务卡住、资源浪费或者运行效率低下。此时，我们就需要终止这些任务。本文将介绍如何有效地kill Spark任务，包括具体的示例和流程图。
## Spark任务管理
在Spark中，任务的管理主要是通过驱动程序和集群管理器来进行的。驱动程序负责协调整个Spark应用的计算，
基本概念名词解释Application：指的是用户编写的Spark应用程序/代码，包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。Driver：Spark中的Driver即运行上述Application的Main()函数并且创建SparkContext，SparkContext负责和ClusterManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等Cluster M
任务调度机制Spark-submit启动进程，初始化创建SparkContextSparkContext构建DAGSchedular和TaskSchedular客户端连接master申请注册application master接收application注册申请，根据资源调度算法（FIFO、FAIR）在worker节点上启动多个executor通知worker启动executor所有启动好
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2023-10-27 09:24:30
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#Spark2.2源码之Task任务提交源码分析**注意：相关实体结构：Pool和TaskSetManager都继承自Schedulable，TaskSet保存在TaskSetManger中，而TaskSetManager却保存在Pool中。相当于TaskSetManager管理TaskSet,比如监控与重试,而Pool保存的是一个队列的TaskSetManager（相当于一批TaskSet）大概
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2023-10-27 11:26:59
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# 提高Spark写Hive速度的方法
## 简介
对于大数据开发人员来说，Spark是一个非常常用的工具，而Hive则是用来管理数据的仓库。但是有时候我们会发现，通过Spark写Hive的速度很慢，这对于我们的工作效率是一个很大的影响。本文将介绍如何提高Spark写Hive的速度。
## 流程
下面是提高Spark写Hive速度的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---
# 停掉 Spark 任务的方案
## 引言
在大数据处理的环境中，Apache Spark 是一个广泛使用的分布式计算框架。虽然 Spark 可以高效地处理海量数据，但有时由于资源消耗过高、处理时间超出预期或其他不可预见的情况，可能需要停止正在运行的 Spark 任务。本文将提出一个系统性的方案，帮助用户有效地停止 Spark 任务，并提供相关的代码示例。
## 目标
1. 理解如何以编
Spark 任务执行流程分析 Spark 任务的任务执行流程文字详细描述(1)、将我们编写的程序打成 jar 包 (2)、调用 spark-submit 脚本提交任务到集群上运行 (3)、运行 sparkSubmit 的 main 方法，在这个方法中通过反射的方式创建我们编写的主类的 实例对象，然后调用 main 方法，开始执行我们的代
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2023-07-04 09:52:43
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Spark调度管理 本文主要介绍在单个任务内Spark的调度管理，Spark调度相关概念如下：Task（任务）：单个分区数据及上的最小处理流程单元。 TaskSet（任务集）：由一组关联的，但互相之间没有Shuffle依赖关系的任务所组成的任务集。 Stage（调度阶段）：一个任务集对应的调度阶段。 Job（作业）：有一个RDD Action生成的一个或多个调度阶段所组成的一次计算作业。
