在使用Spark进行计算时，我们经常会碰到作业(Job)OutOfMemory(OOM)的情况，而且很大一部分情况是发生在Shuffle阶段。那么在SparkShuffle中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致OOM呢？为此，本文将围绕以上问题梳理Spark内存管理和Shuffle过程中与内存使用相

spark版本：2.4.4scala版本：2.12.6jdk版本：8u221/usr/localmphadoop.tmp.dir/usr/localmp/usr/localamenode/usr/local/datanodemaster192.168.242.146192.168.242.144192.168.242.147(FSNamesystem.java:686)atorg.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.

1）构建sparkContext2）向资源管理器申请本次Spark运行需要的executor资源，并启动分布在各个节点上的executor3）sparkContext进行任务拆解，并生达成任务集合（taskSet）并将任务集合交给任务调度器（TaskScheduler）4）executor向任务调度器申请任务，任务调度器将任务分配给Executor并spa

众所周知，Hive的执行任务是将hql语句转化为MapReduce来计算的，Hive的整体解决方案很不错，但是从查询提交到结果返回需要相当长的时间，查询耗时太长。这个主要原因就是由于Hive原生是基于MapReduce的，那么如果我们不生成MapReduceJob，而是生成SparkJob，就可以充分利用Spark的快速执行能力

在idea中新建工程image.png image.png删除新项目的src,创建moudleimage.png在父pom中添加spark和scala依赖,我们项目中用scala开发模型，建议scala，开发体验会更好（java、python也可以）<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/P

Scala基础语法学习的差不多了，先把spark安装上首先官网下载解压安装后进入到conf目录下修改文件名修改spark-env.sh（配置jdk路径）exportJAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_221修改slaves（添加子节点名）chun2chun3chun4chun5到此就配置好了然后发送个子节点即可

SparkStreaming提供两类内置流媒体源。基本来源：StreamingContextAPI中直接提供的源。示例：文件系统和套接字连接。高级资源：Kafka，Flume，Kinesis等资源可通过额外的实用程序类获得。基本来源如下,高级来源可参考官网例子：https://github.com/apache/spark/blob/master/exa

IDEA中使用SparkSQL读写Hive添加依赖libraryDependencies++=Seq("org.apache.spark"%%"spark-core"%"2.2.0","org.apache.spark"%%"spark-sql"%"2.2.0",

一、概述 组件     运行机制  转 SparkSQL–从0到1认识Catalyst  https://blog.csdn.net/qq_36421826/article/details/81988157深入研究SparkSQL的Catalyst优化器（原创翻译）  更高效     查询优化   优化：把filter提前 

DStream上的操作与RDD的类似，分为Transformations（转换）和OutputOperations（输出）两种，此外转换操作中还有一些比较特殊的操作，如：updateStateByKey()、transform()以及各种Window相关的操作。4.1 TransformationsonDStreams特殊的Transformations（1）UpdateStateByKeyOperationUpdate

原文链接：https://blog.csdn.net/zhao897426182/article/details/78282676使用sparksql的thriftjdbc接口查询数据时报这个错误Exceptioninthread"main"java.sql.SQLException:org.apache.spark.SparkException:Jobabortedduetostagefailu

1.Spark可以连接Hive进行SQL查询，目前我了解的有如下两种（1）构建SparkContext,创建HiveContext对象，连接hive进行查询（2）直接采用SparkSession方式，enableHive2.使用第二种方式，直接使用SparkSession.sql()方法进行sql查询，返回一个DataFrame对象。3.maven的使用：（1）mavencompil

spark读取Phoenixhbasetable表到DataFrame的方式Demo1:方式一：sparkread读取各数据库的通用方式方式二：spark.load方式三：phoenixTableAsDataFrame（需要指定列名,留空就可以不指定列名）方式四：phoenixTableAsRDD（需要指定列名,留空就可以不指定列名）Demo2：方式一：方式二：Demo3：De

4.1RDD的算子分类      Transformation（转换）：根据数据集创建一个新的数据集，计算后返回一个新RDD；例如：一个rdd进行map操作后生了一个新的rdd。Action（动作）：对rdd结果计算后返回一个数值value给驱动程序；例如：collect算子将数据集的所有元素收集完成返回给驱动程序。4.2Transfor

spark02自定义资源分配--executor-cores--executor-memory--total-executor-cores最大允许使用多少核数3台机器每个机器8cores1G--executor-cores--executor-memory--total-executor-coresexecutors81G 341G 341G

1.windows10使用idea创建wordcount时，hadoop二进制  加  空指针异常。是因为没有hadoop，hadoop环境变量解决：配置下载hadoop，配置环境变量2.写的wordcount在spark集群上跑是19/09/1120:19:54INFOspark.SparkContext:Createdbroadcast0fromtextFileatWordCount.sc

原文链接：https://blog.csdn.net/Brad_Q1/article/details/87529122TransformationUntypedAPI前面一篇写了SELECT这个API的一些主要用法，本文打算通过一个SQL示例来展开讲述下Dataset其他常用的UntypedAPI，比如filter(类似于where),join,groupby等等

目录7.2广播变量7.2.1广播变量的作用7.2.2广播变量的API7.2.2.1使用广播变量的一般套路7.2.2.2使用 value 方法的注意点7.2.2.3使用 destroy 方法的注意点7.2.3广播变量的使用场景7.2.4扩展7.2广播变量目标理解为什么需要广播变量,以及其应用场景

分享学习我的本科毕业论文，欢迎指教。  Web站点开发概述在web端主要负责从集群获取数据进行展示以及简单的数据图形化操作。获取数据沿用kafka工具实时从集群获取数据流处理结果，而后展示至web页面。为了快捷开发，本系统采用springboot为基础架构，实现的依旧是传统mvc模式，但基

Python3实战Spark大数据分析及调度搜索QQ号直接加群获取其它学习资料：715301384  部分课程截图： 链接：https://pan.baidu.com/s/12VDmdhN4hr7ypdKTJvvgKg 提取码：cv9zPS：免费分享，若点击链接无法获取到资料，若如若链接失效请加群其它资源在群里，私聊管理员即可免费领取；群—

driver完成所有任务的调度和executor与cluster之间的协调。分为client和cluster模式。client模式是指driver在任务提交的机器上运行，cluster模式是指随机选择一台机器执行。job是指脚本中的action，一个action对应了一个job（transformation不会对应一个job）stage组成action/j

rzrm-rfincoHive.jar>>spark-submit--queue=mr--classcom.inco.hive.CNlawTOxml.Lge_SparkRead--masteryarn--num-executors10--executor-memory10g--total-executor-cores100--jars/opt/exlib/source-1.0.jar/home/liyingying/incoHive.j

SparkSparkSparkRDDRDD转换CheckPointSpark  基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。出于任务管道承接的考虑，当一些查询翻译到MapReduce任务时，往往会产生多个Stage，而这些串联的Stage依赖底层文件系统（如HDFS）来存储每一个Stage的输出结果

packagecom.shenyuchong;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.FileSystem;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.spark.sql.SaveMode;importorg.apache.spark.sql.SparkSession;importjava.net.HttpURLConnection;imp

对于大数据的学习，很多人都觉得这种技术性知识的学习，更多的是需要专业讲师的知道才能更加高效的学习，那么专业讲师又是以怎样的方式教授知识的呢?​想要在大数据这个领域汲取养分，让自己壮大成长。分享方向，行动以前先分享下一个大数据交流分享资源群870097548，欢迎想学习，想转行

大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈(或者泛生态圈)基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所有需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己

importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;importorg.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;importorg.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;importjava.util.

不适合人类阅读的学习笔记有问题经常去stackoverflow.com上找找或者直接去看官方的API原版或者翻译版:官方文档的中文版DataSet与DataFrameDataset是特定域对象中的强类型集合，它可以使用函数或者相关操作并行地进行转换等操作。每个Dataset都有一个称为DataFrame的非类

8.Dataset(DataFrame)的基础操作8.1.有类型操作8.2.无类型转换8.5.Column对象9.缺失值处理10.聚合11.连接8.Dataset(DataFrame)的基础操作导读这一章节主要目的是介绍 Dataset 的基础操作,当然, DataFrame 就是 Dataset,所以这些操作大部

Spark作为一个以擅长内存计算为优势的计算引擎，内存管理方案是其非常重要的模块；Spark的内存可以大体归为两类：execution和storage，前者包括shuffles、joins、sorts和aggregations所需内存，后者包括cache和节点间数据传输所需内存；在Spark1.5和之前版本里，两者是静态配置的，不支持借用，s