spark中有partition的概念(和slice是同一个概念,在spark1.2中官网已经做出了说明),一般每个partition对应一个task.在我的测试过程中,如果没有设置spark.default.parallelism参数,spark计算出来的partition非常巨大,与我的cores非常不搭.我在两台机器上(8cores *2 +6g * 2)上,spark计算出来的partition达到2.8万个,也就是2.9万个tasks,每个task完成时间都是几毫秒或者零点几毫秒,执行

From the answer here, spark.sql.shuffle.partitions configures the number of partitions that are used when shuffling data for joins or aggregations. spark.default.parallelism is the default number of partitions in RDDs returned by transformations like

官方是这么说的: Cluster resources can be under-utilized if the number of parallel tasks used in any stage of the computation is not high enough. For example, for distributed reduce operations like reduceByKey and reduceByKeyAndWindow, the default number of

在关于spark任务并行度的设置中,有两个参数我们会经常遇到,spark.sql.shuffle.partitions 和 spark.default.parallelism, 那么这两个参数到底有什么区别的? 首先,让我们来看下它们的定义 Property Name Default Meaning spark.sql.shuffle.partitions 200 Configures the number of partitions to use when shuffling data for

转载:https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/96482120 nohup spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /xx/xx/xx/xx.jar --class com.spark_kudu_parquet.spark_kudu --name spark_kudu --driver-memory 2g --driver-cores 2 --executo

本文主要内容来自于<Hadoop权威指南>英文版中的Spark章节,能够说是个人的翻译版本号,涵盖了基本的Spark概念.假设想获得更好地阅读体验,能够訪问这里. 安装Spark 首先从spark官网下载稳定的二进制分发版本号,注意与你安装的Hadoop版本号相匹配: wget http://archive.apache.org/dist/spark/spark-1.6.0/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz 解压: tar xzf spark-x.y.z-bin-di

本期内容 : spark streaming另类在线实验 瞬间理解spark streaming本质 一．  我们最开始将从Spark Streaming入手 为何从Spark Streaming切入Spark定制?Spark的子框架已有若干,为何选择Spark Streaming?让我们细细道来. 1.  Spark最开始只有Spark Core,没有目前的这些子框架.这些子框架是构建于Spark Core之上的.没有哪个子框架能摆脱Spark Core.我们通过对一个框架的彻底研究,肯定可以

Catalyst Catalyst是与Spark解耦的一个独立库,是一个impl-free的运行计划的生成和优化框架. 眼下与Spark Core还是耦合的.对此user邮件组里有人对此提出疑问,见mail. 以下是Catalyst较早时候的架构图,展示的是代码结构和处理流程. Catalyst定位 其它系统假设想基于Spark做一些类sql.标准sql甚至其它查询语言的查询,须要基于Catalyst提供的解析器.运行计划树结构.逻辑运行计划的处理规则体系等类体系来实现运行计划的解析.生成.优化

Spark Job-Stage-Task实例理解 基于一个word count的简单例子理解Job.Stage.Task的关系,以及各自产生的方式和对并行.分区等的联系: 相关概念 Job:Job是由Action触发的,因此一个Job包含一个Action和N个Transform操作: Stage:Stage是由于shuffle操作而进行划分的Task集合,Stage的划分是根据其宽窄依赖关系: Task:最小执行单元,因为每个Task只是负责一个分区的数据 处理,因此一般有多少个分区就有多少个T

本期内容: 1. Spark Streaming架构 2. Spark Streaming运行机制 Spark大数据分析框架的核心部件: spark Core.spark  Streaming流计算.GraphX图计算.MLlib机器学习.Spark SQL.Tachyon文件系统.SparkR计算引擎等主要部件. Spark Streaming 其实是构建在spark core之上的一个应用程序,要构建一个强大的Spark应用程序 ,spark  Streaming是一个值得借鉴的参考,spa

1.Spark Streaming简介 官方网站解释:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html 该博客转载于:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitt

property ButtonSize: Integer read FButtonSize write SetButtonSize default 0;    property Color: TColor read FColor write SetColor default clBtnHighlight;    property Increment: TScrollBarInc read FIncrement write FIncrement stored IsIncrementStored d

本期内容: 1. Spark Streaming Job架构与运行机制 2. Spark Streaming 容错架构与运行机制 事实上时间是不存在的,是由人的感官系统感觉时间的存在而已,是一种虚幻的存在,任何时候宇宙中的事情一直在发生着的. Spark Streaming好比时间,一直遵循其运行机制和架构在不停的在运行,无论你写多或者少的应用程序都跳不出这个范围. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streami

上例子: all:gao @echo "final".DEFAULT: @echo "In default" 由于 gao 是一个前提条件,但是 makefile中没有一个名字为 gao的目的. 所以符合 .DEFAULT 目的的执行条件. 故执行结果为: In default final 完毕

spark 1.6 创建语句 在Spark1.6中我们使用的叫Hive on spark,主要是依赖hive生成spark程序,有两个核心组件SQLcontext和HiveContext. 这是Spark 1.x 版本的语法 //set up the spark configuration and create contexts val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkSessionZipsExample").setMaster

1.spark是什么 快速.通用.可扩展的分布式计算引擎. 2. 弹性分布式数据集RDD RDD(Resilient Distributed Dataset),是Spark中最基本的数据抽象结构,表示一个不可变.可分区.里面元素可以并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. RDD的属性 一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RD

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏

Spark Streaming+Kafka 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些

转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDMwNjMzNA==&mid=2651805828&idx=1&sn=2f413828d1fdc6a64bdbb25c51508dfc&scene=2&srcid=0519iChOETxAx0OeGoHnm7Xk&from=timeline&isappinstalled=0#rd Spark性能优化指南——基础篇 2016-05-18 优才网 前言 在大数据计算领域,Spar