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

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

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

参考http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html Spark提供三个位置来配置系统: Spark属性控制大多数应用程序参数,可以使用SparkConf对象或通过Java系统属性进行设置. 可以使用环境变量通过conf/spark-env.sh每个节点上的脚本来设置每台机器的设置,例如IP地址. 日志记录可以通过配置log4j.properties. Spark属性控制大多数应用程序设置,并为每个应用程序单独配置.这些属性可以直接在一

spark on yarn模式下配置spark-sql访问hive元数据 目的:在spark on yarn模式下,执行spark-sql访问hive的元数据.并对比一下spark-sql 和hive的效率. 软件环境: hadoop2.7.3 apache-hive-2.1.1-bin spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 jd1.8 hadoop是伪分布式安装的,1个节点,2core,4G内存. hive是远程模式. spark的下载地址: http://spark.apach

1.Spark Core: 类似MapReduce 核心:RDD 2.Spark SQL: 类似Hive,支持SQL 3.Spark Streaming:类似Storm =================== Spark Core ======================= 一.什么是Spark? 1.什么是Spark?生态体系结构 Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. 生态圈:

### Spark SQL Running the SET -v command will show the entire list of the SQL configuration. #scala// spark is an existing SparkSession spark.sql("SET -v").show(numRows = 200, truncate = false)#java // spark is an existing SparkSession spark.sql

一.Scala安装 1.https://www.scala-lang.org/download/2.11.12.html下载并复制到/home/jun下解压 [jun@master ~]$ cd scala-/ [jun@master scala-]$ ls -l total drwxrwxr-x. jun jun Apr : bin drwxrwxr-x. jun jun Apr : doc drwxrwxr-x. jun jun Apr : lib drwxrwxr-x. jun jun A

一.在Mysql中配置hive数据库 创建hive数据库,刷新root用户权限 create database hive; grant all on *.* to root@'; flush privileges; 修改hive目录下/bin/hivevim /usr/local/src/apache-hive-1.2.2-bin/bin/hive 修改前 # add Spark assembly jar to the classpath if [[ -n "$SPARK_HOME"

spark-submit \ --files ${CONF_DIR}/log4j-driver.properties,${CONF_DIR}/log4j-executor.properties \ --driver-java-options "-Dlog4j.configuration=log4j-driver.properties" \ --conf spark.executor.extraJavaOptions="-Dlog4j.configuration=log4j-e

由于公司的业务在急速增长中,发现数据库服务器已经基本撑不住这么多并发.一方面,要求开发人员调整并发架构,利用缓存减少查询.一方面从数据库方面改善并发.数据库的并行度可设置如下: 1)cost threshold for parallelism:数据库引擎在编译的时候,预估执行计划的cost:若此cost消耗超过cost threshold for parallelism设置的值:sqlserver就会使用并行执行计划. 2)max degree of parallelism:并行执行计划最多能使

一.上传scala2.10.3到linux 下载scala 2.10.3文件.网上的scala-2.10.3.tgz.scala-2.10.3.rpm,前者支持unix,后者专门给linux使用.但我这里还是使用了前者,因为是绿色的,方便配置. 二.上传Spark0.9的解压后文件 三.配置相关文件 1..bash_profile文件 export SCALA_HOME=/home/kituser/bigdata/scala-2.10.3export SPARK_HOME=/home/kitus

我的Spark机群是部署在Yarn上的,因为之前Yarn的部署只是简单的完全分布式,但是后来升级到HA模式,一个主NN,一个备NN,那么Spark HistoryServer的配置也需要相应的做修改,因为不做修改会报错 Exception in thread "main" java.lang.reflect.InvocationTargetException at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 随着Spark的逐渐成熟完好, 越来越多的可配置參数被加入到Spark中来, 在Spark的官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html 中提供了这些可配置參数中相当大一部分的说明. 可是文档的更新总是落后于代码的开发的, 另一些配置參数没有来得及被加入到这

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 随着Spark的逐渐成熟完好, 越来越多的可配置參数被加入到Spark中来, 本文试图通过阐述这当中部分參数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下怎样依据实际场合对Spark进行配置优化. 因为篇幅较长.所以在这里分篇组织,假设要看最新完整的网页版内容.能够戳这里:http://spark-config.readthedoc

Tachyon实战应用 配置及启动环境 修改spark-env.sh 启动HDFS 启动Tachyon Tachyon上运行Spark 添加core-site.xml 启动Spark集群 读取文件并保存 Tachyon运行MapReduce 修改core-site.xml 启动YARN 运行MapReduce例子 1  配置及启动环境 1.1.1 修改spark-env.sh 修改$SPARK_HOME/conf目录下spark-env.sh文件: $cd /app/hadoop/spark-/

java+hadoop+spark+hbase+scala 在/etc/profile 下面加上如下环境变量 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_102 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib export PATH=$JAVA_HOME/bin:/usr

num-executors参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行.Driver在向YARN集群管理器申请资源时,YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上,启动相应数量的Executor进程.这个参数非常之重要,如果不设置的话,默认只会给你启动少量的Executor进程,此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的.参数调优建议:每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适,设置太少或太多的Execut