一.指定spark executor 数量的公式executor 数量 = spark.cores.max/spark.executor.coresspark.cores.max 是指你的spark程序需要的总核数spark.executor.cores 是指每个executor需要的核数二.指定并行的task数量
spark.default.parallelism参数说明：该参数用于设置每个st
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2023-08-11 10:30:10
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# 理解 Spark Job 数量及其影响
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行的选择，它因其高效的并行计算能力而受到青睐。在使用 Spark 处理数据时，我们常会提到“Spark Job”，这是什么呢？了解 Spark Job 的数量及其影响，有助于更好地优化你的数据处理流程。
## 什么是 Spark Job？
在 Spark 中，一个作业（Job）是由一系列算子（如
## 探索 Spark 的 Bucket 数量：高效数据处理的一把钥匙
Apache Spark 是一个流行的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析。Spark 中的“Bucket”概念在数据存储和查询效率上扮演着至关重要的角色。在本文中，我们将深入探讨 Spark 的 Bucket 数量，理解其重要性，并提供一些代码示例来帮助您更好地掌握这一概念。
### 什么是 Bucket
在
RDD在计算的时候，每个分区都会起一个task，所以rdd的分区数目决定了总的的task数目。申请的计算节点（Executor）数目和每个计算节点核数，决定了你同一时刻可以并行执行的task。比如的RDD有100个分区，那么计算的时候就会生成100个task，你的资源配置为10个计算节点，每个两2个核，同一时刻可以并行的task数目为20，计算这个RDD就需要5个轮次。 如果计算资源不变，你有10
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2023-10-07 10:13:22
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# 实现 Spark 工作数量的指南
在 Spark 中，工作（work）通常指代 RDD、DataFrame 或 Dataset 上执行的任务。通过计算工作数量，我们可以优化作业并提升性能。接下来，我将为你阐述整个流程，并通过代码示例和图表来帮助你明白如何实现这一目标。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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# 统计 Spark 运行的容器数量
随着大数据技术的不断发展，Apache Spark 已成为数据处理和分析的重要工具。作为一名刚入行的小白，了解如何统计 Spark 运行的容器数量是非常重要的技能。本文将详细介绍这一过程的步骤，并提供相关代码示例。
## 流程步骤
以下是统计 Spark 运行容器数量的基本步骤：
| 步骤 | 描述
Spark提供了两种创建RDD的方式：读取外部数据集，以及在驱动器程序中对一个集合进行并行化。在驱动器程序中对一个集合进行并行化的方式有两种：parallelize()和makeRDD()。创建并行集合的一个重要参数，是slices的数目（例子中是numMappers），它指定了将数据集切分为几份一般来说，Spark会尝试根据集群的状况，来自动设定slices的数目。当让，也可以手动的设置它，通过
一：再次思考pipeline即使采用pipeline的方式，函数f对依赖的RDD中的数据集合的操作也会有两种方式：1， f(record),f作用于集合的每一条记录，每次只作用于一条记录；2， f(records),f一次性作用于集合的全部数据；Spark采用是是第一种方式，原因：1， 无需等待，可以最大化的使用集群的计算资源；2， 减少OOM的发生；3，&
在Spark中，一个应用程序要想被执行，肯定要经过以下的步骤： 从这个路线得知，最终一个job是依赖于分布在集群不同节点中的task，通过并行或者并发的运行来完成真正的工作。由此可见，一个个的分布式的task才是Spark的真正执行者。下面先来张task运行框架整体的对Spark的task运行有个大概的了解。 task运行之前
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2023-08-11 14:18:10
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之前一直都知道分析一条sql语句用explain+sql，但是对分析结果有很多还是模棱两可，特别是最近写sql语句，一大堆联表查询嵌套子查询，五六个表联在一起，导致查询速度非常慢，所以好好研究下sql优化问题，准确来说是sql联表查询优化。一.首先详解一下explain工具explain SELECT swv.sstore_id,swv.sstore_address,swv.sstore_name
# Spark获得Executor数量
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它支持在内存中进行数据计算，可以大大提高数据处理速度。在Spark应用程序中，Executor是一个运行在集群节点上的计算引擎，用于执行任务并存储数据。了解如何获得正确数量的Executor对于Spark应用程序的性能至关重要。
## Executor数量的重要性
Executor的数量会直接影
# 如何实现“spark shuffle reduce数量”
作为经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“spark shuffle reduce数量”。下面是整个过程的流程图和步骤说明：
```mermaid
flowchart TD;
A(开始) --> B(设置reduce数量);
B --> C(执行shuffle);
C --> D(完成);
`
1.实时插入mysql时遇到的问题，使用的updateStaeBykey有状态的算子 必须设置checkpoint 如果报错直接删掉checkpoint在创建的时候自己保存偏移量即可 再次启动时读取正确偏移量就行了 管他checkpoint 无关的事了实时插入时有个问题是怎么进行mysql的数据覆盖 掉一批次的值：1.使用局部更新的sql ：insert into
5.Spark Shuffle 解析5.1 Shuffle 的核心要点5.1.1 ShuffleMapStage 与 FinalStage
在划分 stage 时，最后一个 stage 称为 FinalStage，它本质上是一个 ResultStage
对象，前面的所有 stage 被称为 ShuffleMapStage。
ShuffleMapStage 的结
Master接收客户端提交作业的请求，并为客户端分配具体的计算资源。worker进程中主要负责当前节点上的机器的内存和cpu等资源的使用。 Spark是主从分布式的。Spark-shell默认情况下没有任何Job。Driver也是一种Executor进程。 Driver驱动整个集群去工作。 一个Worker可以有多个Executor。在Spark中，无论程序中有多少作业。都是复用注册时使用的
# Spark UI Task数量及其重要性
Apache Spark 是一个强大的数据处理框架，它被广泛用于大规模数据处理、机器学习和图形计算等任务。在处理数据时，Spark 的任务执行效率直接影响到整体的计算性能。而在 Spark 中，用户可以通过 Spark UI 监控任务的执行情况，尤其是任务数量对计算性能的重要性。本文将通过代码示例深入探讨 Spark UI 中的任务数量，以及如何理解
## Spark SQL任务数量
在大数据处理领域，Spark SQL是一个非常重要的组件，它提供了类似于SQL的接口，用于查询结构化数据。在实际应用中，我们经常会遇到需要处理大量数据的情况，这就需要对Spark SQL任务数量进行合理管理和优化。
### 什么是Spark SQL任务数量
Spark SQL任务数量指的是在Spark集群中执行SQL查询时，涉及到的任务数量。任务是Spark
# Spark设置Map数量
在使用Apache Spark进行数据处理时，一个常见的问题是如何设置Map数量。Map数量的设置可以影响作业的性能和执行时间。本文将介绍什么是Map数量、如何设置Map数量以及设置Map数量的一些建议。
## 什么是Map数量
在Spark中，Map任务是将输入数据集中的每个元素应用于某个函数的过程。Map任务是并行处理的，每个任务处理数据集中的一部分元素。M
# Spark 提升 Map 数量的探索
Apache Spark 是一个强大的大规模数据处理框架，它的高效性使得我们能够处理大量的数据集。在 Spark 中，数据处理任务通常包括多个阶段，其中 Map 阶段是最关键的部分之一。本文将深入探讨如何通过提升 Map 数量来提高 Spark 的处理性能，并结合代码示例进行解析。
## 什么是 Map 阶段？
在 Spark 中，Map 阶段是数据
spark面试必备总结之前发步的第一篇文章，是刚进驻CSDN发布的第一篇，写的不是很到位。在这里我从新更新一篇，那一篇就作为步入CSDN技术殿堂的一份小礼物吧！以此来警醒自己，让自己变得更加强大。Spark（集群管理器）架构图 DAG :有向无环图 有了方向就不会循环。第一步 :首先初始化 Jvm （Driver），在Driver中创建SparkContext。第二步：向clusterManage
