理想的Spark配置 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Spark读取配置Spark读取配置

以配置executor的memory为例，有以下三种方式： spark-submit的--executor-memory选项 spark-defaults.conf的spark.executor.memory...配置 spark-env.sh的SPARK_EXECUTOR_MEMORY配置同一个配置可以在多处设置，这显然会造成迷惑，不知道spark为什么到现在还保留这样的逻辑。...该参数包含一些系统环境变量的值和从spark-env.sh中读取的配置值，如图是我一个demo中env值的部分截图 ?...env中的值从spark-env.sh读取而来若以上三处均为设置master，则取默认值local[*] 查看其余配置成员的值的决定过程也和master一致，稍有不同的是并不是所有配置都能在spark-defaults.conf...但优先级还是一致的。由此，我们可以得出结论，对于spark配置。

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理想的“理想”有点远

而整个2020年，理想ONE的总交付量为32624辆，成为最畅销的电动SUV。而理想汽车的这份财报中，最亮眼的地方无异于是其实现了首个季度盈利，这也让理想成为新造车三势力中率先实现盈利的企业。...但这也从一方面说明，一直“抠门”的理想，如今在成本控制上也只剩下为数不多可以发挥的空间了。但总体来说，理想汽车交出的这份成绩单还算不错，能看出理想汽车正在稳步的成长之中，未来似乎也一片光明。...但是如今理想在各项技术上并没有构成绝对的壁垒，这就需要理想长期的资金投入来支撑，但资金对刚实现盈利的理想来说并不好解决。其次就是增程式红利的消退。...而扩充产品种类对于理想而言，自然会有很多的利好，最重要的就是帮助理想扩充产品矩阵。...而且纯电动车型对附属云服务平台的要求更高，理想也需要加大对服务平台的研发投入，这对资金的需求难免让理想为难。其次是理想在纯电动车型上优势并不明显。

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李想的理想，不太「理想」

在理想L8这里，理想已经开始在打破以往单一配置的标准思维，采用了多配置策略。...据李想在微博评论透露，理想L8两个车型提供4种配置，分别为理想L8 Pro车型的5座+AD Pro+SS Pro与6座+AD Pro+SS Pro两种配置，理想L8 Max车型的5座+AD Max+SS...但是，这同时也是一个非常危险的信号，多配置策略不仅仅会加大接下来的供应链压力，而且更细分的车型配置会使得理想L8将有可能面临市场更广泛的挤兑。...在人满为患的赛道上，留给理想的增长空间不多了，多配置策略的转化有时来看更像是一个无奈之举吧。理想还不是免不了被现实的市场“教育”一波。到这里，理想汽车已经进入了品牌成长的一个关键拐点。...毕竟，在多配置策略地推动下，理想汽车要触达的是更多层次多样性的用户群体。当理想撞到现实，终归是有些不太「理想」的，这是现实，也是为理想而奋斗的必经之路吧。

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Spark的安装及配置

1 安装说明在安装spark之前，需要安装hadoop集群环境，如果没有可以查看：Hadoop分布式集群的搭建 1.1 用到的软件软件版本下载地址 linux Ubuntu Server 18.04.2...$ mv spark-2.4.3-bin-hadoop2.7 spark-2.4.3 2.2 修改配置文件配置文件位于/usr/local/bigdata/spark-2.4.3/conf目录下。.../start-history-server.sh 要注意的是：其实我们已经配置的环境变量，所以执行start-dfs.sh和start-yarn.sh可以不切换到当前目录下，但是start-all.sh...spark启动成功后，可以在浏览器中查看相关资源情况：http://192.168.233.200:8080/，这里192.168.233.200是Master节点的IP 4 配置Scala环境 spark...scala> 5 配置python环境 5.1 安装python 系统已经默认安装了python，但是为了方便开发，推荐可以直接安装Anaconda，这里下载的是安装包是Anaconda3-2019.03

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Spark on Kubernetes PodTemplate 的配置

之前讲过 Apache Spark on Kubernetes 在配置 Pod 的时候的一些限制，比如针对 Pod 的调度，想加个 NodeSelector 或者 Tolerations。...目前最新 Release 的版本 2.4.5 还没有支持通过 PodTemplate 来自定义 Pod 的配置，而社区的计划是在 Spark 3.0 的时候将这一 feature 完成，他支持的方式其实也比较简单...来配置 Pod 的 initContainer 但是随着版本的演进，关于 initContainer 的代码已经去掉了，可以想象，如果只通过几个 SparkConf 来配置 initContainer...的配置数量急剧膨胀。...: key: value 所以之前的文章也有说过 Spark Operator 的配置上，会更加灵活。

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spark idea 的配置问题

想跑一下下面的代码，死活有问题，哎，我就很讨厌java这套东西，环境配置半天不说，还慢的要死 /** * Created by Administrator on 2016/3/31. */ import...org.apache.spark....._ object simpleApp { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Spark...Pi").setMaster("local") val spark = new SparkContext(conf) val slices = if (args.length > 0)...() } } 下面分享一个ibm 大数据基础的培训资料： http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/9478412

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Spark纯净版 Hive on Spark配置

因此，Spark 的作用就是通过提供快速而高效的计算方式，帮助我们在处理大量数据的同时，轻松获得所需的信息和结果。...前提准备兼容性说明注意：官网下载的Hive3.1.3和Spark3.3.1默认是不兼容的。因为Hive3.1.3支持的Spark版本是2.3.0，所以需要我们重新编译Hive3.1.3版本。.../# 重命名mv /opt/module/spark-3.3.1-bin-without-hadoop /opt/module/spark# 修改spark-env.sh配置文件# 修改文件名。.../spark/conf/spark-env.shexport SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)# 配置SPARK_HOME环境变量vim /etc/profile.../profile配置spark# 在hive中创建spark配置文件vim /opt/module/hive/conf/spark-defaults.conf# 添加如下内容（在执行任务时，会根据如下参数执行

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Spark SSH配置

配置机器 hostname vi /etc/hostname 增加S1PA11 再执行 # hostname S1PA11 ---修改成功打开hosts文件并修改关联关系： 127.0.0.1...ssh免密码验证配置首先在S1PA11机器配置（该机器是master）进去.ssh文件: [spark@S1PA11 sbin]$ cd ~/.ssh/ 生成秘钥 ssh-keygen : ssh-keygen... .ssh/authorized_keys service sshd restart 注：ssh可同时支持publickey和password两种授权方式，publickey默认不开启，需要配置为...不要设置 PasswordAuthentication no ，它的意思是禁止密码登录，这样就只能本机登录了！...22端口；是否允许该用户登录；本机是否设置了iptables规则，禁止了ssh的连入/连出；

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【大数据】Spark的硬件配置

从Spark官方网站，Databricks公司Patrick Wendell的演讲以及Matei Zaharia的Spark论文，找到了一些关于Spark硬件配置的支撑数据。...因此，需要配置Spark和HDFS的环境变量，为各自的任务分配内存和CPU资源，避免相互之间的资源争用。若HDFS的机器足够好，这种部署可以优先考虑。...Spark官方推荐为每个节点配置4-8块磁盘，且并不需要配置为RAID（即将磁盘作为单独的mount point）。然后，通过配置spark.local.dir来指定磁盘列表。...Spark对内存的要求 Spark虽然是in memory的运算平台，但从官方资料看，似乎本身对内存的要求并不是特别苛刻。官方网站只是要求内存在8GB之上即可（Impala要求机器配置在128GB）。...若内存超过200GB，则需要当心，因为JVM对超过200GB的内存管理存在问题，需要特别的配置。内存容量足够大，还得真正分给了Spark才行。

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对Spark硬件配置的建议

对于Spark开发人员来说，一个比较普遍的问题就是如何合理的配置Spark的硬件？...当然如何合理的对Spark集群进行硬件配置要视情况而定，在这里给出以下建议：存储系统在大数据领域，有一句"名言"：移动数据不如移动计算。...最简单的方式就是将Spark的standalone集群和Hadoop进群部署在相同节点，同时配置好Spark和Hadoop的内存、CPU使用以避免相互干扰。...在Spark standalone模式下，可以在配置文件conf/spark-env.sh中设置SPARK_WORKER_INSTANCES的值来设置每个节点worker的数目，通过SPARK_WORKER_CORES...CPU cores 因为Spark在线程之间执行最小的共享CPU，因此它可以很好的扩展到每台机器几十个CPU核。建议每台机器至少配置8-16个内核。

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Spark History Server配置

(1) 修改spark-defaults.conf配置文件该文件在SPARK_HOME/conf/下，新安装的spark中只有spark-defaults.conf.template这个文件，改名为spark-defaults.conf...true # 可以设置保存历史日志时进行压缩注意：保存历史数据的目录需要先创建好上面配置的两个目录必须是一样的如果你的hadoop是HA集群，那两个目录的路径要写hdfs://your-clustername.../spark/historyLog,your-clustername由hdfs-site.xml中的dfs.nameservices来配置，另外，your-clustername后面不用加端口！...血的教训！ (2) 启动history server [root@repo conf]# start-history-server.sh (3) 访问web界面 ?...查看hdfs上的日志文件 ? Spark History Server配置成功！

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Spark硬件配置推荐

2、本地硬盘　　当Spark没办法把所有的内容放在内存中计算的时候，它会把部分内容存储到硬盘当中，推荐一个节点配置4-8块硬盘，不要配置RAID，仅仅是作为单独的mount点。...在linux里面，用noatime选项来mount硬盘可以减少不必要的写操作。用spark.local.dir来配置本地磁盘目录，如果跑着HDFS，使用和HDFS一样的硬盘。...3、内存　　Spark最少在运行8GB以上的内存的机器上面，推荐是把最多75%的内存分配给Spark，把剩下的分配给操作系统和缓存。...在spark-env.sh中用SPARK_WORKER_INSTANCES设置一个节点的worker数量，用SPARK_WORKER_CORES设置每个worker多少个核心。...5、CPU核心　　Spark支持扩展数十个CPU核心一个机器，它实行的是线程之间最小共享。我们需要至少使用8-16个核心的机器，当内存足够的情况之下，程序跑起来，就看CPU和网络了。

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Spark参数配置说明

1 修改$SPARK_HOME/conf目录下的spark-defaults.conf文件添加以下配置项 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet false...=1G SPARK_DRIVER_MEMORY=3G 根据需要配置，如果设置刚好满足所有内存，则没有多余的内存供其他task任务的执行 2.1 参数SPARK_EXECUTOR_INSTANCES 该参数决定了...=11 则最多并行的Task数为22 2.3 SPARK_EXECUTOR_MEMORY 该参数设置的是每个EXECUTOR分配的内存的数量。...需要注意的是，该内存数量是SPARK_EXECUTOR_CORES中设置的内核数共用的内存数量。例如上面示例中，就是2核cpu公用1G内存。...配置了每台机器yarn能够使用的物理内存大小，单位是MB。

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Spark 设置 Hadoop 的配置文件

当我们在开发Spark应用程序的时候，没有设置Hadoop的配置文件的情况下来读取或者写入HDFS文件，每次都要写上hdfs://host:port/path如下图所示。...image.png 通过设置Hadoop的配置之后，我们就可以直接在Spark开发的时候上写上HDFS上的文件路径即可读取相应的文件。...image.png Spark设置Hadoop配置文件当SparkContext创建的时候，会去读取classpath下的core-default.xml和core-site.xml文件，所以我们可以将我们的...Hadoop全局配置文件core-site.xml放到项目的resources文件夹下，来让Spark读取Hadoop配置。...image.png 我们还可以用代码的方式来设置我们的Hadoop配置，通过sc.hadoopConfiguration.set(name,value)的方式。

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Spark Streaming + Spark SQL 实现配置化ETL流程

但是其开发模块化程度不高，所以这里提供了一套方案，该方案提供了新的API用于开发Spark Streaming程序，同时也实现了模块化，配置化，并且支持SQL做数据处理。...如何开发一个Spark Streaming程序我只要在配置文件添加如下一个job配置，就可以作为标准的的Spark Streaming 程序提交运行： { "test": { "desc...支持通过SQL完成数据处理支持多种输出模块未来可扩展的支持包含：动态添加或者删除job更新，而不用重启Spark Streaming 支持Storm等其他流式引擎更好的多job互操作配置格式说明...模块实现那对应的模块是如何实现的？本质是将上面的配置文件，通过已经实现的模块，转化为Spark Streaming程序。...总结该方式提供了一套更为高层的API抽象,用户只要关注具体实现而无需关注Spark的使用。同时也提供了一套配置化系统，方便构建数据处理流程，并且复用原有的模块，支持使用SQL进行数据处理。

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Spark on Yarn资源配置

使用core的个数）总是与yarn的UI页面显示的资源使用量不一致，写本文说明一下这个问题，以及介绍一下spark on yarn的资源配置。以下是我的yarn集群各节点的物理资源： ?...这里有虚拟核的概念，我个人的理解是，yarn集群默认可以使用集群中的全部物理核，每个节点有4个物理核，而我配置每个NodeManager节点可以使用8个虚拟核，这就说明在我的集群上，一个物理核=两个虚拟核...接下说一下spark on yarn怎么配置资源。...(1) 配置ApplicationMaster使用的堆外内存 Client模式：spark.yarn.am.memoryOverhead Cluster模式：spark.driver.memoryOverhead...(2) 配置Executor使用的堆外内存 Client和Cluster模式用同一个参数：spark.executor.memoryOverhead (3) 设置 ApplicationMaster

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Fedora 配置 Spark 实验环境（一）安装Hadoop、Spark

实验环境建议使用jdk11，如果 java version 显示的是之前安装的其它版本jdk，可以切换到新安装的jdk11: sudo update-alternatives --config java...成功启动后会提示sbt的版本以及jdk版本。...SBT 常用操作运行 Scala Interpreter > console 编译 src/main/scala 目录下的源文件 > compile 运行 src/test/scala 目录下的单元测试...$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf.template $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf vi $SPARK_HOME/conf.../spark-defaults.conf #在末行添加如下语句：spark.driver.host localhost 启动spark-shell： spark-shell # 或者运行run-example

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Spark配置参数调优

1．配置多个executor 在项目中，由于数据量为几百万甚至千万级别，如果一个executor装载的对象过多，会导致GC很慢。...2．配置数据序列化 Spark默认序列化方式为Java的ObjectOutputStream序列化一个对象，速度较慢，序列化产生的结果有时也比较大。...Spark官网推荐为每个cpu Core分配2到3个任务，所以在32个core的服务器上，我们通过配置spark.default.parallelise=64，设置cpu的并行数量，从而防止并行度太高导致的任务启动与切换的开销...参数spark.shuffle.memoryFraction spark应用程序在所申请的内存资源中可用于shuffle的比例 SQL级别的优化: 1．优化sql结构传统的行式存储数据库在经过...图5-12 SQL解析过程图 3.修改表数据类型后台通过spark-shell执行编写好的scala代码的jar包，由于现有版本的spark的parquet存储格式无法更好的支持decimal数据类型

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Spark IDEA 编程环境配置

第一个 Spark 程序学自：Spark机器学习实战 https://book.douban.com/subject/35280412/ 记录一下踩过的坑：环境：win 10 + java 1.8.0...id=UB72279bcfb49b8 下载 jar 包（注意版本2.11是scala的，2.4.7是spark的，根据你的版本改下面的下载链接就行） https://repo1.maven.org/maven2...输出日志级别为 error，减少输出 Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) // 使用 Builder 模型，指定配置初始化...SparkSession，作为访问Spark集群的入口 val spark = SparkSession .builder .master...(y) // 创建新的打包后的 rdd val zipedRDD = xRDD.zip(yRDD) zipedRDD.collect().foreach

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spark stream配置log输出

参考解决spark streaming长时间运行日志不断增长问题目的本教程适用以下问题： spark stream运行过久时，日志不断增长希望修改输出日志的格式配置executor端的输出正文...在cluster模式下，spark-submit添加如下参数。...两个--conf分别为driver和executor设置log4j的配置文件，--files将文件上传到集群 --conf spark.driver.extraJavaOptions=-Dlog4j.configuration...值得留意的是，如果你不配置该参数，会报错java.io.FileNotFoundException。 executor既进行标准输出又要输出到文件。...log4j.appender.rolling.file的文件为stdout，方便对标准输出的日志和输出到文件的日志进行统一的日志滚动管理，避免标准输出的日志文件越来越大。

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