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文章目录前言一、Spark的安装总结前言基于Hadoop的Spark超快安装 一、Spark的安装待Hadoop安装好之后，我们再开始安装Spark。我选择的是Spark2.4.8版本，选择packagetype为"Pre-builtwithuser-providedApacheHadoop"，这个包类型，简单配置后可以应用到任意Hadoop版

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Spark性能调优ContainerkilledbyYARNforexceedingmemorylimits. 转载：原文链接 https://cloud.tencent.com/developer/article/18123831、开发Spark项目的经验准则  (1)尽量少生成RDD；  (2)尽量少对RDD进行算子操作，如果有可能，尽量在一个算子里面实现多

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目录（1）Shuffle概述（2）HashShuffle机制（2.1）HashShuffle概述（2.2）没有优化之前的HashShuffle机制（2.3）优化后的HashShuffle机制（3）SortShuffle机制（4）SparkShuffle调优（1）Shuffle概述Shuffle就是对数据进行重组，是把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。由于

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 1.spark提供了交互式接口spark-shellspark-shell实现了用户可以逐行输入代码，进行操作的功能。 即可以不像Java一样，编写完所有代码，然后编译才能运行spark-shell支持Scala交互环境和python交互环境在学习测试中可以使用spark-shell进行API学习2.进入Scala交互环

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本文基于ApahceSpark3.1.1版本，讲述AQE自适应查询优化的原理，以及网易数帆在AQE实践中遇到的痛点和做出的思考。前言自适应查询优化(AdaptiveQueryExecution,AQE)是Spark3.0版本引入的重大特性之一，可以在运行时动态的优化用户的SQL执行计划，很大程度上提高了Sp

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1.数据量大，内存占用过高；https://zhuanlan.zhihu.com/p/103128296新增优化策略（可思考）：将数据集根据group分组，每个任务处理10个group，共计需要1500个task，每个组的数据将item-id和feature读取后进行广播（也可存成map），这样一个task最多大约占用(8000+8000)*10*8k=1.22G数据；然后只读it

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1.Spark消费Kafka，分布式的情况下，如何保证消息的顺序?Kafka分布式的单位是Partition。如何保证消息有序，需要分几个情况讨论。同一个Partition用一个writeaheadlog组织，所以可以保证FIFO的顺序。不同Partition之间不能保证顺序。但是绝大多数用户都可以通过mes

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