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Spark读取配置Spark读取配置

Spark读取配置 我们知道,有一些配置可以在多个地方配置。...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。...在其构造函数中就完成了从 『spark-submit --选项』、『spark-defaults.conf』、『spark-env.sh』中读取配置,并根据策略决定使用哪个配置。...Step1:创建各配置成员并赋空值 这一步比较简单,定义了所有要从『spark-submit --选项』、『spark-defaults.conf』、『spark-env.sh』中读取的配置,并赋空值。...若一个配置在多处设置,则优先级如下: spark-submit --选项 > spark-defaults.conf配置 > spark-env.sh配置 > 默认值 最后,附上流程图 ?

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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。...我们可以通过http://:4040来查看Spark shuffles在网络当中传输的数据量。

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    Spark参数配置说明

    1  修改$SPARK_HOME/conf目录下的spark-defaults.conf文件 添加以下配置spark.sql.hive.convertMetastoreParquet       false...2 修改$SPARK_HOME/conf目录下spark-env.sh文件,设置以下参数: SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=11 SPARK_EXECUTOR_CORES=2 SPARK_EXECUTOR_MEMORY...=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...Yarn集群能够最多并行的Task数据为SPARK_EXECUTOR_INSTANCES乘        以SPARK_EXECUTOR_CORES一般设置为2  也就是说如果spark_executor_instances...yarn.nodemanager.resource.memory-mb $HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下的yarn-site.xml文件中,参数yarn.nodemanager.resource.memory-mb配置了每台机器

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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...每个顶层配置选项,如job1,job2分别对应一个工作流。他们最终都会运行在一个App上(Spark Streaming实例上)。...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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