spark实战第二版(涵盖spark3.0)--第二章 架构和流程

第二章主要介绍了Spark的架构和流程。Spark的架构分为四层：应用层、API层、核心层和底层。应用层包括了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等模块，API层提供了Spark的编程接口，核心层包括了Spark的核心组件，如Spark Core、Spark SQL等，底层则是Spark的底层技术，如分布式存储系统HDFS和分布式计算框架Mesos等。

Spark的流程包括了SparkContext的初始化、RDD的创建、转换和行动等步骤。SparkContext是Spark的入口点，用于连接Spark集群，创建RDD等操作。RDD是Spark的核心数据结构，可以通过并行化集合、从外部存储系统读取数据等方式创建。RDD的转换操作包括了map、filter、reduce等操作，行动操作则包括了count、collect、save等操作。

此外，本章还介绍了Spark的任务调度和执行流程，包括了任务划分、任务调度、任务执行等步骤。Spark采用了DAG调度模型，将任务划分为多个阶段，每个阶段包含多个任务，通过任务之间的依赖关系构建DAG图，实现任务的调度和执行。

相关问题

dataframe两个表合并_spark实战第二版(涵盖spark3.0)第三章 宏伟的角色dataframe

dataframe是一种表格型的数据结构，可以用来存储和处理大规模的数据。在spark实战第二版中，第三章介绍了如何使用dataframe进行数据处理和分析。其中，合并两个表是一个常见的操作，可以使用dataframe的join方法来实现。

在合并两个表时，需要指定两个表的连接条件，即连接列。连接列是两个表中共同的列，用来将两个表中的数据进行匹配。在使用join方法时，需要指定连接列的名称和连接方式，例如inner join、left join、right join等。

合并两个表可以将它们的数据进行整合，从而得到更全面和准确的信息。在数据分析和挖掘中，合并两个表是一个非常重要的操作，可以帮助我们发现数据之间的关联和规律，从而做出更好的决策。

spark3.0_spark3.0动态调优特性-参数讲解

### 回答1：
Spark 3.0 动态调优特性主要包括以下参数：

1. spark.sql.adaptive.enabled：是否启用自适应查询优化，默认为 false，需要手动设置为 true。

2. spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled：是否启用自适应分区合并，默认为 true。

3. spark.sql.adaptive.skewedJoin.enabled：是否启用自适应倾斜连接优化，默认为 true。

4. spark.sql.adaptive.skewedPartitionFactor：用于确定是否启用自适应倾斜连接优化的因子，默认为 5。

5. spark.sql.adaptive.localShuffleReader.enabled：是否启用本地洗牌读取器，默认为 true。

6. spark.sql.adaptive.localShuffleReader.maxNumCachedSubqueries：本地洗牌读取器最大缓存子查询数，默认为 1。

7. spark.sql.adaptive.skewedPartitionThresholdInBytes：用于确定是否启用自适应倾斜连接优化的阈值，默认为 256 MB。

8. spark.sql.adaptive.join.repartitionBeforeJoin：是否在连接之前进行重分区，默认为 true。

9. spark.sql.adaptive.join.shufflePartitions：连接操作中用于洗牌的分区数，默认为 200。

10. spark.sql.adaptive.join.skewedPartitionFactor：用于确定是否启用自适应倾斜连接优化的因子，默认为 5。

以上是 Spark 3.0 动态调优特性的主要参数，可以根据实际情况进行调整，以提高 Spark 应用程序的性能和效率。

### 回答2：
Spark 3.0引入了许多新的动态调优特性，以提高任务的执行性能和资源利用率。其中有一些与参数相关的特性。

首先是自适应执行。Spark 3.0引入了自适应执行器（Adaptive Executor），它可以根据任务运行时的情况动态地调整任务的执行策略。自适应执行器中的参数有：
- spark.sql.adaptive.enabled：启用自适应执行，默认为true。
- spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled：根据数据倾斜和任务执行情况，动态合并分区，默认为false。
- spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum：最小合并分区数，默认为1。

其次是动态分区裁剪。Spark 3.0可以在查询过程中动态地裁剪不必要的分区，以减轻查询的开销。相关参数有：
- spark.sql.sources.partitionOverwriteMode：分区覆盖模式，默认为dynamic（动态裁剪）。
- spark.sql.files.ignorePartitionFiles：是否忽略分区文件，默认为false。

还有动态调整Shuffle分区数的特性。通过动态调整Shuffle的分区数，可以在不同的执行阶段中合理分配资源，提高任务的执行效率。相关参数有：
- spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize：Shuffle阶段输出的数据大小的目标值，默认为64MB。
- spark.sql.adaptive.shuffle.minNumPostShufflePartitions：Shuffle阶段输出的分区数的最小值，默认为1。
- spark.sql.adaptive.shuffle.maxNumPostShufflePartitions：Shuffle阶段输出的分区数的最大值，默认为200。

此外，Spark 3.0还引入了动态过滤器的特性。动态过滤器可以根据数据的分布和查询执行情况动态地生成和应用过滤器，减少不必要的数据读取和处理，提高查询性能。相关参数有：
- spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled：启用动态分区裁剪，默认为true。

总结来说，Spark 3.0的动态调优特性通过参数的动态调整和自适应执行来优化任务的执行性能和资源利用率。这些特性可以根据任务的运行情况自动地调整参数，提高Spark应用的性能和效率。

### 回答3：
Spark 3.0引入了许多新的动态调优特性，可以通过设置和调整参数来改善Spark作业的性能。下面是几个重要的参数及其功能的讲解：

1. spark.sql.optimizer.dynamicPartitionPruning.enabled：这个参数默认为true，启用动态分区剪枝优化。当查询涉及到分区表时，Spark会根据查询条件仅选择必要的分区进行读取，提高查询性能和效率。

2. spark.sql.adaptive.enabled：默认为true，启用自适应查询优化。通过动态收集和分析任务执行阶段的统计信息，Spark可以自动调整和优化作业的执行计划，提高查询性能。

3. spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled：默认为true，启用自适应分区合并。当Spark执行shuffle操作时，会进行分区合并以减少数据传输和磁盘写入，提高性能。

4. spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled：默认为false，通过启用动态优化来处理倾斜关联操作。在倾斜关联操作中，某些分区中的数据量可能非常大，导致任务的执行时间不均衡。启用此参数后，Spark会自动检测并调整关联操作，处理倾斜数据，提高任务执行的平衡性。

5. spark.sql.adaptive.enableWideTableJoin：默认为true，启用宽表关联自适应优化。当关联操作中的一张表的大小超过一定阈值后，Spark会自动切换为广播关联，减少shuffle操作，提高性能。

总之，Spark 3.0的动态调优特性通过合理设置参数和自适应优化机制，能够根据作业的需求和数据的特点，自动地优化查询计划、减少不必要的计算和I/O操作，提高作业的性能和效率。