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大量spark离线任务计算时,如果sparkSession没有显示调用关闭,对计算的时间有影响吗?
概念
:
Spark:一个开源的分布式大数据处理框架,用于处理大型数据集,并提供了用于数据处理、机器学习、图计算等任务的强大的API集。
离线任务:指在Spark中执行的非实时任务,它们可以在Spark集群的节点上离线执行,通常用于数据处理和转换。
SparkSession:Spark的入口点,用于配置和管理Spark的配置和运行环境。
分类
:
Spark的离线任务可以分为两类:
Spark SQL:基于关系型数据库的数据处理任务,如从MySQL读取数据并执行聚合操作。
Spark Dataframe/Dataset:基于分布式数据集的数据处理任务,如从HDFS读取数据并执行聚合操作。
优势
:
分布式计算:Spark可以在集群上运行,处理大规模数据集。
弹性资源管理:Spark可以自动调整资源,以应对不断变化的工作负载。
易于集成:Spark支持多种编程语言,且提供了强大的API集。
容错机制:Spark具有自动容错机制,可以自动恢复失败的任务。
应用场景
:
数据处理:Spark可以用于处理大量数据的ETL、数据聚合、数据转换等任务。
机器学习:Spark支持多种机器学习算法,如聚类、分类、回归等。
图计算:Spark可以用于处理图结构数据,如社交网络分析、推荐系统等。
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:
腾讯云分布式计算平台(SDC):提供了基于Spark的分布式计算环境,可以轻松处理大规模数据集。
腾讯云机器学习平台(TI-ONE):提供了多种机器学习算法,支持Spark进行数据处理和机器学习任务。
产品介绍链接地址
:
腾讯云分布式计算平台:
https://cloud.tencent.com/product/sdc
腾讯云机器学习平台:
https://cloud.tencent.com/product/ti
名词解释
:
Spark:一个开源的分布式大数据处理框架。
离线任务:指在Spark中执行的非实时任务。
SparkSession:Spark的入口点,用于配置和管理Spark的配置和运行环境。
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1
回答
Dask DataFrame中
的
客户端与python \ client.shutdown()
python
、
dataframe
、
client
、
dask
我一直在使用dask,在处理具有高
计算
需求
的
大型脚本
时
,我有一个与客户端相关
的
问题。client = Client(n_workers = NUM_PARALLEL)more codeclient.shutdown() 我见过一些人正在中
关闭
进程
的
中间中
的
客户机,然后再初始化它,这对速度有好处
吗
?另一方面,工作人员正在耗尽内存,您知道使用
计算
()几次dataframe而不是在结束
时
只
计算<
浏览 3
提问于2021-05-26
得票数 1
回答已采纳
2
回答
为什么
调用
缓存在星火数据集上要花费很长
时间
?
scala
、
apache-spark
、
caching
、
dataset
"WHERE date <= '2017-06-03' "+ .load()
如果
关闭
缓存,代码会执行得很快,因为数据集是延迟
计算
的
。但是,
如果
我打开缓存(),则运行该块需要很长
时间
。 从online
的
事件
时间
线来看,SQL表似乎正在传输到工
浏览 0
提问于2017-07-31
得票数 11
回答已采纳
1
回答
图论
的
替代品?
social-network-analysis
我正计划用图论和页面排名
的
方法来寻找一个组织中最
有影响
力的人。
有影响
力的人是指在组织中推动
大量
活动的人。当他指派一项
任务
时
,大多数人都会这样做。当他发邮件
时
,大多数人都会给他回信。这似乎是矛盾
的
,因为A很
有影响
力,但是根据图论A
对
B
的
反应,这难道不使人B也很
有影响
力
吗
?这种做法会产生很坏
的
结果。我怎样才能克服这个限制呢?有人能建议另一种方法<em
浏览 0
提问于2015-12-18
得票数 4
回答已采纳
1
回答
写入HDFS
时
Apache
spark
中
的
任务
数
apache-spark
、
apache-spark-sql
我不明白火花是如何决定不同阶段
任务
数量
的
。val c1c8new = { c1c8.
浏览 5
提问于2021-07-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如果
分配了更多
的
内核,单个火花
任务
在
计算
上花费更多
的
时间
hadoop
、
apache-spark
、
apache-spark-sql
当我分配local6而不是local2
时
,我
的
53个分区
的
火花作业很快就完成了,但是当核数更多时,单个
任务
需要更多
的
计算
时间
。假设我分配了一个核心(Local1),那么每项
任务
都需要3秒,
如果
我分配6个核心(local6)的话,同样
的
时间
会上升到12秒。浪费
时间
的
地方?在local6情况下,
spark
显示
了每个
任务</e
浏览 2
提问于2016-03-17
得票数 0
1
回答
如何在活动目录中识别mac用户
的
LastLogon
windows-server-2008
、
active-directory
我是初级系统管理员,我是一个
计算
机程序员,我被分配了一项
任务
,清理活动目录。是真的
吗
?是否有为mac用户记录LastLogon
的
打开/
关闭
功能?基本上,我想禁用用户谁
没有
登录过去180天。网络中有各种类型
的
用户,即。
浏览 0
提问于2018-06-03
得票数 1
1
回答
火花中
的
并行方法
调用
和传递方法中火花会话
的
使用
apache-spark
、
pyspark
、
apache-spark-sql
、
spark-streaming
我需要处理一个表中
的
大量
记录,当它通过电子邮件分组
时
,大约是100万条。我需要对、个人电子邮件、和执行多个逻辑
计算
,根据逻辑
计算
更新数据库。))嗨,我可以通过
调用
val emailList =dataFrameWithGroupedByMultipleRecords.select("email").rdd.map(r =>有人能帮我做这件事
吗</em
浏览 0
提问于2017-02-23
得票数 0
2
回答
在EMR上加载500 K文件
的
火花数据
python-2.7
、
apache-spark
、
amazon-s3
、
pyspark
、
emr
('json').load(file_list, schema=schema)master_rdd =
sparkSession
.sparkContext.union(由于
大量
的
数据和文件,file_list可以是一个巨大
的
列表(最大500 k文件)。这些路径
的
计算
只需要5-20分钟,但是当试图将它们作为数据加载
时
,
spark
浏览 1
提问于2018-06-13
得票数 1
1
回答
如何有效地并行不同
的
SparkSQL执行?
scala
、
apache-spark
、
apache-spark-sql
环境 我有一个大
的
DataFrame,如下所示:// Create view val df =
spark
.read.option("basePath", "s3://data_lake/").json("s3:
浏览 0
提问于2018-04-27
得票数 0
回答已采纳
4
回答
Excel中
的
MsgBox焦点
vba
、
excel
、
excel-2010
、
msgbox
我正在用Excel中
的
VBA
计算
大量
数据,并希望在完成
时
显示
一个MsgBox。MsgBox实际上
显示
了
计算
所需
的
时间
。 问题是,当
计算
发生
时
,用户决定做其他
的
事情。Excel继续
计算
,当它完成
时
,MsgBox确实
显示
,但出于某种原因,Excel
没有
将焦点放在MsgBox上。Excel图标将在
任务</em
浏览 8
提问于2014-12-04
得票数 6
回答已采纳
1
回答
当您使用python睡眠模块
时
,会发生什么?
python
、
cron
、
sleep
、
schedule
当我在python脚本中
调用
time.sleep(5)
时
,到底发生了什么?程序是否使用了
大量
的
计算
机资源?我正在尝试找出在特定
时间
远程运行程序
的
方法,但我还
没有</
浏览 0
提问于2018-03-12
得票数 3
1
回答
火花
任务
反序列化
时间
apache-spark
、
apache-spark-sql
我正在运行一个
Spark
作业,当查看主UI
时
,
任务
反序列化
时间
可能需要12秒,
计算
时间
为2秒。让我给出一些背景:我是否每次都将打包
的
jars作为作业
的
一部分提交,这就是导致
大量
任务
反序列化
时间
的
原因
吗</
浏览 2
提问于2015-07-16
得票数 2
回答已采纳
2
回答
星火createDataFrame(df.rdd,df.schema)与checkPoint
的
决裂
apache-spark
、
apache-spark-sql
然而,为了节省
计算
计划
的
时间
,文档说,检查点是“削减”血统
的
建议方法。,但我不想为将RDD保存到磁盘而付出代价。我
的
过程是一个批处理过程,不是太长,可以在
没有
问题
的
情况下重新启动,所以检查点
对
我
没有
好处(我想)。我只能猜测,
如果
某个节点在我
的
“谱系中断”之后失败,那么我
的</
浏览 1
提问于2019-09-02
得票数 8
回答已采纳
1
回答
google集群
的
优化
google-cloud-platform
、
google-cloud-dataproc
我是全新
的
谷歌云
的
东西。在我们
的
应用程序中,我们有使用dataproc
的
1000多个作业。对于每个作业,我们都会生成新
的
集群,并在作业结束后终止它。我正在使用火花放电作为加工用途。使用稳定节点和可抢占节点
的
混合来降低成本安全
吗
? 提高dataproc cluser性能
的
最佳软件配置是什么?我知道hadoop/
spark
集群
的
内部基础设施优化。它是否适用于dataroc集群或其他需要
的
东
浏览 0
提问于2018-06-01
得票数 0
回答已采纳
3
回答
星火流中
的
序列化问题
apache-spark
、
apache-spark-sql
、
spark-streaming
、
apache-spark-ml
我
对
星火如何处理引擎盖下
的
数据感到非常困惑。例如,当我运行流作业并应用foreachRDD
时
,其行为取决于变量是从外部范围捕获还是在内部初始化。$DirectKafkaInputDStreamCheckpointData
的
对象被序列化,可能是RDD操作
关闭
的
一部分。这是因为DStream对象是从闭包中引用
的
。请在此DStream中重写RDD操作以避免此操作。这已被强制执行,以避免不必要
的
对象
的
火花
任务
膨胀。现在,<e
浏览 1
提问于2016-09-26
得票数 10
1
回答
泛型T作为星火Dataset[T]构造函数
scala
、
apache-spark
、
apache-spark-dataset
、
apache-spark-encoders
在下面的片段中,
如果
存在tryParquet函数,则尝试从Parquet文件加载数据集。
如果
没有
,则
计算
、持久化并返回所提供
的
数据集计划:import org.apache.
spark
.sql.
SparkSession
import org.apache.
spark
.sql.Dataset无法找到存储在数据集中
的
类型
的
编码器。导入<
浏览 2
提问于2017-09-21
得票数 4
1
回答
Excel后台停止
计算
打开工作簿中
的
工作表
excel
、
vba
我有一个文件(文件1),它不仅仅由我使用,它有一些依赖于条目的
计算
。
如果
文件本身是打开
的
,它会顺利运行,但通常会与另一个文件(文件2)一起使用 当文件2在具有多个
计算
的
图纸上打开
时
,
如果
我在文件1中输入数据,
计算
会花费一些
时间
,而当文件2
关闭
或在不需要(
大量
)
计算
的
图纸上
时
,它会在实例中
计算
。现在我
的
问题是,有
浏览 40
提问于2021-01-10
得票数 0
回答已采纳
3
回答
PySpark :设置执行器/核心和内存本地机器
python
、
json
、
pyspark
、
apache-spark-sql
、
jupyter
因此,我查看了一堆关于Pyspark、Jupyter和设置内存/核心/执行器(以及相关内存)
的
帖子。问题1:我
没有
看到我
的
机器使用内核或内存。为什么?我是否可以对编译器/内核/内存做一些调整,以优化读取文件
的
速度?问题2:还有什么方法可以让我看到一个进度条,
显示
导入了多少文件ahs (火花监视器似乎做不到)。from pyspark.sql import
SparkSession
spark
=
Sp
浏览 0
提问于2020-08-13
得票数 11
回答已采纳
3
回答
静态方法慢于独立类?
java
、
performance
我在想:public class test { } { }现在,
如果
我使用这样
的
另一个类,
计算
时间
会不会有所不同: publi
浏览 0
提问于2014-04-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
增加
Spark
executors几乎不会提高性能
apache-spark
、
pyspark
当我改变执行器和核心
的
数量
时
,测试
Spark
的
性能
的
影响。数据是1.66 hp
的
推特文件.json我使用
的
是一台
计算
机hp: import: %.2fs" % elapsed_time)例如
浏览 0
提问于2019-02-07
得票数 1
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