文章目录Spark3AQE一、背景二、Spark为什么需要AQE?(Why)三、AQE到底是什么？(What)四、AQE怎么用？(How)4.1自动分区合并4.2自动数据倾斜处理4.3Join策略调整五、对比验证5.1执行耗时5.2自动分区合并5.3自动数据倾斜处理六、结论Spark3AQE一、背景Spark2.x在遇到有数据倾斜的任务时，需要人为地去优化任务，比较费时费力；如果任务在Reduce阶段，ReduceTask数据分布参差不齐，会造成各个excutor节点资源利用率不均衡，影响任务的执行效率；Spark3新特性AQE极大地优化了以上任务的执行效率。二、Spark为什么需要AQE?(
目录1.项目概述1.1.项目背景1.2.项目流程2.功能需求描述2.1.系统功能组成2.2.数据描述2.3.功能描述2.3.1.流量概况分析2.3.2.日新日活分析2.3.3.交互事件分析2.3.4.广告事件分析3.架构设计3.1.名词解释3.2.系统环境3.2.1.软件3.2.2.硬件3.3.系统设计3.4.系统架构图4.Web原型设计4.1.流量概况分析模块4.2.日新日活分析模块4.3.交互事件分析模块4.4.广告事件分析模块5.Web设计5.1.概念总览图5.1.1.分层：四层结构5.1.2.分包：前端和后端(1)后端分包(2)前端分包6.数仓表结构设计7.工程搭建7.1.项目结构7.
文章目录一、数据源获取1、从集合中获取2、从外部存储系统创建3、从其它RDD中创建4、分区规则—load数据时二、转换算子(Transformation)1、Value类型1.1map()_1.2mapPartitions()1.3mapPartitionsWithIndex(不常用)1.4filterMap()_扁平化（合并流）1.5groupBy()_分组1.6filter()_过滤1.7distinct()_去重1.8coalesce()_合并分区1.9repartition()_重新分区1.10sortBy()_排序1.11map和mapPartitions区别1.12coalesce
一、下载安装包链接：百度网盘请输入提取码所在文件夹：大数据必备工具--》开发工具(前端+后端)--》后端下载文件名称：ideaIU-2019.2.3.exe（喜欢新版本也可安装新版本，新旧版本会存在部分差异）IDEA安装第一步，双击ideaIU-2019.2.3.exe安装包，出现如下页面，点击图中Next>按钮即可。第二步，选择安装路径，按照自己习惯来。选择后，点击图中Next>按钮。第三步，添加桌面图标，选择环境关联的文件类型，选择后，点击图中Next>按钮。第四步，点击Install按钮即可开始。等待安装过程。。。第五步，安装完成后，点击Finish按钮。第六步，双击桌面图标，打开开发环
1.解压Hadoop，解压到任意盘，路径不要带中文路径 进入保存后的bin目录，查看，是否解压成功2.解压spark，到任意位置，路径不要带有中文 3. 打开pycharm，把Hadoop，spark环境变量配置到pycharm中。3.1新建项目 3.2在项目中创建一个python文件 3.3把Hadoop_home，python_home,pythonpath添加到Pycharm中. 1.HADOOP_HOME2.SPARK_HOME3.PYTHONPATH4.注意！！！PYTHONPATH路径要添加到D:\spark\spark-2.4.6-bin-hadoop2.7\python
1、一定要注意编译环境的配置mvn:3.6.3scala:2.12.17JDK:1.8spark:3.3.1服务器内存至少需要8G重点2、下载连接wgethttps://dlcdn.apache.org/maven/maven-3/3.6.3/binaries/apache-maven-3.6.3-bin.zipwgethttps://downloads.lightbend.com/scala/2.12.17/scala-2.12.17.tgzwgethttps://dlcdn.apache.org/spark/spark-3.3.1/spark-3.3.1.tgz3、安装直接解压，到/opt
SparkSQL是ApacheSpark生态系统中的一个组件，它提供了用于结构化数据处理和分析的高级接口。SparkSQL可以让用户使用SQL语言来查询和操作数据，同时也提供了强大的分布式计算能力。下面是关于SparkSQL、SparkSession和DataFrame的关键点：1.SparkSQL：定义：SparkSQL是一个用于处理结构化数据的Spark组件，它结合了Spark引擎的强大性能和SQL查询的表达力，允许用户在大规模数据上执行SQL查询和数据分析。支持数据源：SparkSQL可以处理多种数据源，包括关系型数据库、Parquet、JSON、CSV等，使得用户可以无缝地处理各种数据
Spark是Scala语言实现的核心数据结构是RDD的基于内存迭代计算的分布式框架。1Spark作业提交流程 1）客户端client向ResouceManager提交Application，ResouceManager接受Application并根据集群资源状况选取一个node来启动Application的任务调度器driver（ApplicationMaster） 2）ResouceManager找到那个node，命令其该node上的nodeManager来启动一个新的JVM进程运行程序的driver（ApplicationMaster）部分，driver（ApplicationMa
第一步：新建一个maven工程第二部：命名工程名第三步：新建一个文件夹，并设置为sourcesroot第四步：pom编写?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?>projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">modelV
Spark内存迭代是每个task根据算子之间形成的DAG在内存中不断迭代计算的过程。如图，带有分区的DAG以及阶段划分，可以从图中得到逻辑上最优的task分配。一个task是一个线程来具体执行。task1中的rdd1，rdd2,rdd3的迭代计算，都是由一个task（线程完成），这一阶段的这一条线，是纯内存计算。task1，task2，task3就形成了三个并行的内存计算管道。Spark默认受到全局并行度的限制，除了个别算子有特殊分区情况，大部分的算子，都遵循全局并行度的要求，来规划自己的分区数，如果全局并行度是3，其实大部分算子的分区都是3。Spark计算，我们一般推荐只设置全局并行度，不再
