spark大数据处理性能优化

文章阐述了关于spark大数据处理性能优化，以及spark3大数据实时处理的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、spark为什么比mapreduce快
• 2、内存有限的情况下spark如何处理t级别的数据?
• 3、spark阶段是什么意思?
• 4、如何快速对失败或运行较慢的sparksql任务进行定位和调优?
• 5、spark解决了hadoop的哪些问题

spark为什么比mapreduce快

1、Spark比MapReduce快的原因主要体现在以下几个方面：内存计算：Spark基于内存进行数据处理，而MapReduce则是基于磁盘的。Spark能够在内存中保留数据和计算结果，减少了磁盘I/O操作，从而显著提高了处理速度。这种内存计算的方式使得Spark在迭代计算和交互式查询等场景中表现尤为出色。

2、Spark之所以比MapReduce快，关键在于DAG计算模型。DAG相比Hadoop的MapReduce，在多数情况下能减少shuffle次数，提高效率。Spark的DAGScheduler在很多情况下相当于改进版的MapReduce。如果计算无需与其他节点交换数据，Spark能在内存中一次性完成操作，无需将中间结果写入磁盘，减少了磁盘IO操作。

3、Spark比MapReduce快的主要原因在于其内存计算模型和优化的执行引擎。首先，Spark支持内存计算，这意味着它可以将数据存储在内存中进行处理，而不需要频繁地读写磁盘。相比之下，MapReduce主要依赖磁盘存储，其在处理数据时需要进行大量的磁盘I/O操作，这会导致显著的性能开销。

4、Spark计算比MapReduce快的根本原因在于DAG计算模型。一般而言，DAG相比Hadoop的MapReduce在大多数情况下可以减少shuffle次数（怎么体现？）。

5、MapReduce和Spark的主要区别在于数据处理方式和速度。Spark使用内存计算，而MapReduce使用硬盘计算，因此Spark在处理大数据时通常更快。 数据处理方式 MapReduce和Spark都是大数据处理技术，但它们的处理方式存在显著的差异。

内存有限的情况下spark如何处理t级别的数据?

在Spark内部，单个executor中的RDD分片数据通过Iterator以流式访问方式处理。迭代器的hasNext和next方法由RDD lineage上各转换操作携带的闭包函数复合而成。此过程在用户未要求缓存结果时，内存占用极小，元素处理后即落地或丢弃，避免了长期内存占用。

在所有情况下，建议仅为Spark分配最多75%的内存；留下其余的操作系统和缓冲区缓存。 需要多少内存取决于你的应用程序。要确定你的应用的特定数据集需要多大内存，请加载部分数据集到内存，然后在Spark UI的Storage界面去看它的内存占用量。

内存计算：Spark支持内存计算，将数据存储在内存中，可以更快地处理数据，而不需要频繁地从磁盘读取和写入数据。大数据处理：Spark可以处理大量数据，比如PB级别的数据，而且还能够快速地处理数据。总的来说，Spark可以帮助我们更加高效地处理大规模数据和计算密集型任务。

spark阶段是什么意思?

Spark是一种开源分布式计算系统，它能够在大型数据集上进行快速的数据处理和分析。Spark中的阶段是一组任务的***，这些任务可以在一个执行者上同时运行。在每个阶段中，任务被分组和调度以最大化并行性和数据本地性。Spark阶段的数量通常与集群的CPU核心数相匹配。

**初步的火花、开端：** Spark 有时用来描述某种事物或关系的初步阶段或开端，类似于 beginning 或 start。例如，一段感情的 spark 可能是两个人相遇的初期阶段。 **Spark编程框架：** 在计算机科学中，Spark 是一个开源的、高性能的分布式计算框架，用于大规模数据处理。

Stage：阶段，是作业的基本调度单位，一个作业会分为多组任务，每组任务被称为“阶段”。Task：任务，运行在Executor上的工作单元，是Executor中的一个线程。

如何快速对失败或运行较慢的sparksql任务进行定位和调优?

快速配置任务以避免失败，是解决目标之一。资源参数调优关键在于优化Spark运行过程中的资源使用效率。主要参数包括driver和executor的资源配置、partition配置数等。driver负责任务提交，其资源配置应足以支持操作，而executor负责具体计算，其资源配置需平衡任务数量与数据量。

数据缓存：通过在内存中缓存表格，Spark SQL可以显著提高性能。使用spark.catalog.cacheTable（tableName）或dataFrame.cache（）方法实现缓存，Spark SQL会自动调整压缩以优化内存使用和减少垃圾收集（GC）压力。要移除缓存，可使用spark.catalog.uncacheTable（tableName）或dataFrame.unpersist（）方法。

调整节点可用内存和单个任务最大内存，优化内存利用率。 选择合适的container启动模式，实现资源本地化。 增大AM内存，支持更多任务。Job调优 利用集群资源，合理设置reduce数量、并发调整和任务执行时间。 使用推测执行，对于大集群有效。 控制map执行完比例后启动reduce。

因此出现数据倾斜的时候，Spark 作业看起来会运行得非常缓慢，甚至可能因为某个 task 处理的数据量过大导致内存溢出。

spark和python哪个速度快python和java哪个快spark执行速度非常慢，数据量不大，请教高手是不是代码问题scala与python区别有哪些微软发布 .NET for Apache Spark 性能碾压Python、Scala和Javaspark和python哪个速度快 这完全没有可比性。 spark可以处理弹性分布式数据，可以跟hadoop媲美。

sql 框架要会一个：spark sql/hive sql ：如果对hive和spark都不懂的话，那就选择学spark，现在离线数仓越来越多的公司切spark了。Spark 相关主要学习spark core 和spark sql；要求sql要写的熟练，调优参数及原理，能懂一些源码就更好了。

spark解决了hadoop的哪些问题

1、Spark作为新一代的大数据处理框架，主要解决了Hadoop在数据处理速度、灵活性和功能丰富性等方面的局限性。具体来说，Spark通过以下方式解决了Hadoop的问题： **速度提升**：Spark***用内存计算方式，将中间结果保存在内存中，减少了磁盘I/O操作，从而显著提高了数据处理速度。

2、Spark是一个大数据处理框架。Spark是由加州大学伯克利分校和麻省理工学院开发的开源大数据处理框架，它使用Scala语言编写，可以在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上运行，也可以独立运行。Spark的出现解决了Hadoop在处理大数据时存在的计算性能瓶颈问题。

3、Hadoop和Apache Spark在解决大数据问题时各有侧重。Hadoop是一个分布式数据基础设施，它利用普通计算机组成的集群来存储大规模数据集，避免了昂贵的服务器硬件成本。同时，Hadoop还负责数据的索引和跟踪，显著提升了大数据处理和分析的效率。Spark则专注于处理分布式存储的大数据，它并不进行数据的分布式存储。

4、它作为一个基于内存计算的云计算大数据平台，在实时流处理、交互式查询、机器学习、图处理、数据统计分析等方面具有无可比拟的优势；Spark 能够比Hadoop快100倍以上；Spark的入门月薪在2万以上；Spark***用一个统一 的堆栈解决了云计算大数据的所有核心问题，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。

5、首先，从解决问题的层面来看，Hadoop主要是一个分布式数据基础设施，它将数据分布在多个节点上，降低了对昂贵硬件的需求，专注于存储和索引数据，以提高处理效率。而Spark则是专门用于处理分布式存储数据的工具，它不负责数据的存储，而是以高效内存计算见长。

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