Spark并行度指在Spark作業(yè)中负间，各個Stage中task的數(shù)量淀歇，也就代表了Spark作業(yè)在各個階段的并行度娇掏。合理設置并行度可以從以下幾個方面考慮： 1.充分利用任務資源...
發(fā)簡信
IP屬地：遼寧
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Spark[四]——Spark并行度
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Spark踩坑vlog-推測執(zhí)行spark.speculation
@TOC[Spark%E8%B8%A9%E5%9D%91vlog-%E6%8E%A8%E6%B5%8B%E6%89%A7%E8%A1%8Cspark.speculation]...
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Protobuf結合Spark Structured Streaming使用
背景 在項目開發(fā)中對流式數(shù)據(jù)使用Spark Structured Streaming進行處理蕴轨，處理流程為：消息中間件(source) -> Spark Structured ...
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Spark流處理中的廣播變量
背景 前段時間做的是一個流式項目里限府，場景為：對于流式數(shù)據(jù)读拆，使用過濾規(guī)則進行實時過濾并產(chǎn)出結果數(shù)據(jù)祠肥。流式數(shù)據(jù)為源源不斷的IP痢虹，篩選出在合格IP集合中的數(shù)據(jù)被去，傳輸?shù)较掠蜗⒅虚g件...
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Spark踩坑vlog——join時shuffle的大坑
業(yè)務背景 項目中將兩個表進行join，一個大表奖唯，一個小表编振，在平時200 executor-core * 20G executor-memory的資源下跑的挺好的，隨著業(yè)務數(shù)據(jù)...
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Spark踩坑vlog——使用外部存儲減輕join時數(shù)據(jù)負擔
背景 此次需要將10張表[A臭埋、B踪央、C、D瓢阴、E畅蹂、F、G荣恐、H液斜、I、J]的數(shù)據(jù)union與表?中的一個字段進行join叠穆，以達到篩選數(shù)據(jù)的目的少漆；其中表A的數(shù)據(jù)量約為320億，其余9個...
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非常感謝您的分享硼被，文章中可能有點手誤的地方：下面說說背壓的產(chǎn)生過程->本地傳輸->“如果 Task 2 的速度比 1 慢示损，那么 buffer 回收的速度就會趕不上 Task 1 取 buffer 的速度“，是不是應該把最后一句話改為”那么buffer回收的速度就趕不上Task2取buffer的速度“嚷硫。
flink的背壓問題產(chǎn)生原因與解決方法
最近flink job出現(xiàn)了背壓的問題, 后果是導致了checkpoint的生成超時, 影響了flink job的運行. 定位問題: 如下圖: 1) flink的checkp...
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flink的背壓問題產(chǎn)生原因與解決方法最近flink job出現(xiàn)了背壓的問題, 后果是導致了checkpoint的生成超時, 影響了flink job的運行. 定位問題: 如下圖: 1) flink的checkp...