sparkjava分区（spark中的shuffle分区）

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本文目录一览：

• 1、Spark对硬件的要求
• 2、Spark内存管理详解(下)——内存管理
• 3、「每日一道大数据面试题系列」spark如何调优
• 4、大数据处理为何选择spark?
• 5、Spark中repartition和coalesce的用法
• 6、spark和java的关系

Spark对硬件的要求

1、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）。当然，真正要高效处理，仍然是内存越大越好。

2、如果只是学习基本概念和算子，对配置要求不太高，搭一个伪分布式或者直接local模式就行；如果真要拿来处理大量数据，内存小了是不行的，spark很吃内存的。

3、检查您的计算机是否满足SparkOS的系统要求。SparkOS需要运行在支持AVX指令集的64位操作系统上，例如Windows 10或macOS 13及以上版本。如果您的计算机不符合系统要求，可能无法正常运行SparkOS。

4、集群规模：Spark 集群的大小和配置也会影响连接速度。如果集群中的节点数量越多，那么连接速度就有可能越快。此外，如果集群的硬件配置更好，如 CPU、内存、硬盘和网络带宽等越高，也将提高 Spark 的连接性能。

Spark内存管理详解(下)——内存管理

该分配多少资源主要看输入量的大小、资源计算的复杂度。一般瓶颈会在shuffle阶段，如果执行某个shuffle的task内存不足，那很可能会跑不下去，程序挂掉。

oom通常出现在execution内存中，因为storage这块内存在放满之后，会直接丢弃内存中旧的数据，对性能有点影响但不会导致oom。存储内存和执行内存可以互相借用内存空间。

spark设置task占用内存方法如下：根据查询相关资料：driver和executor申请的内存，系统默认会保留300M。采用统一内存分配方式，StorageMemory和ExecutionMemory占用总内存的60%，默认一人一半(50%)。

「每日一道大数据面试题系列」spark如何调优

.配置多个磁盘给 localDir ，shuffle时写入数据速度增快 1 别collect大数据量，数据会回到driver端，容易OOM。

默认情况下，这个堆外内存上限大概是300多M；我们通常项目中真正处理大数据的时候，这里都会出现问题导致spark作业反复崩溃无法运行；此时就会去调节这个参数，到至少1G或者更大的内存。

对于SparkSQL，还有一个比较重要的参数，就是shuffle时候的Task数量，通过spark.sql.shuffle.partitions来调节。调节的基础是spark集群的处理能力和要处理的数据量，spark的默认值是200。

大数据处理为何选择spark?

1、Spark，是一种One Stackto rule them all的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。

2、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。

3、，通用性 Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。4，兼容性 Spark能够跟很多开源工程兼容使用。

4、有更多的组件和工具可供选择。因此，Spark并不会直接取代Hadoop，而是与Hadoop一起使用，以提高大数据处理的效率和性能。Spark和Hadoop可以根据数据的大小、种类、处理方式等因素进行选择和组合，以实现更好的处理效果。

Spark中repartition和coalesce的用法

从源码可以看出，repartition()方法就是coalesce()方法shuffle为true的情况。

repartition方法让新的partition均匀地分布了数据（数据量大的情况下其实会更均匀）coalesce用已有的partition去尽量减少数据shuffle。repartition创建新的partition并且使用 full shuffle。

不同点：coalesce默认没有shuffle操作，repartition有shuffle操作。二者关系：repartition内部调用的是coalesce 。这可以从repartition的定义式看出：示例1：使用repartition将RDD重新分区。

(2)区别是：coalesce默认不会进行shuffle(false)；而repartition会进行shuffle(true)，即：会将数据真正通过网络进行重分区。

spark和java的关系

1、java是一种编程语言，用来开发软件程序的。oracle是一种数据库，用来进行数据的存储和管理的软件；sql是一种数据库查询语言，用来对数据库中的数据进行各种操作的。java可以通过sql语句对oracle中存储的数据进行操作。

2、在实际的大数据应用中，以Hadoop，spark等为代表的大数据框架无一例外采用Java作为其原生平台。

3、语言不同：Scala 是一门函数式语言，Java是面向对象语言，二者在语言特点上差异特别大。但是scala也是运行在java虚拟机上，两者可以方便的互相调用。

4、Akka 是一个用 Scala 编写的库，用于简化编写容错的、高可伸缩性的 Java 和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业。

5、MapReduce提供了丰富的JavaAPI，并且只支持Java。另外，现在流行的大数据技术Spark，支持多种语言，其中一种就是Java。并且Spark支持的另外一种语言Scala，也是运行在Java虚拟机JVM之上。

6、我觉得是的。首先，Spark是用Scala写的，所以，用Scala开发Spark应用，当遇到问题需要查看源码的时候，Scala就非常有优势。

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