1.SparkShuffle及Spark SQL解执行流程语法
2.spark40连不上

SparkShuffle及Spark SQL解执行流程语法

       SparkShuffle是Apache Spark中的一个核心概念，主要涉及数据分片、聚合与分发的过程。在使用reduceByKey等操作时，数据会被划分到不同的partition中，但每个key可能分布在不同的手机冲洗 源码节点上。为了解决这一问题，Spark引入了Shuffle机制，主要分为两种类型：HashShuffleManager与SortShuffleManager。

       HashShuffleManager在Spark 1.2之前是默认选项，它通过分区器（默认是hashPartitioner）决定数据写入的磁盘小文件。在Shuffle Write阶段，每个map task将结果写入到不同的文件中。Shuffle Read阶段，reduce task从所有map task所在的机器上寻找属于自己的文件，确保了数据的聚合。然而，这种方法会产生大量的磁盘小文件，导致频繁的磁盘I/O操作、内存对象过多、频繁的treemap源码详解垃圾回收（GC）以及网络通信故障，从而影响性能。

       SortShuffleManager在Spark 1.2引入，它改进了数据的处理流程。在Shuffle阶段，数据写入内存结构，当内存结构达到一定大小时（默认5M），内存结构会自动进行排序分区并溢写磁盘。这种方式在Shuffle阶段减少了磁盘小文件的数量，同时在Shuffle Read阶段通过解析索引文件来拉取数据，提高了数据读取的牛状元 源码效率。

       Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理。静态内存管理中内存大小在应用运行期间固定，统一内存管理则允许内存空间共享，提高了资源的利用率。Spark1.6版本默认采用统一内存管理，可通过配置参数spark.memory.useLegacyMode来切换。

       Shuffle优化涉及多个参数的调整。例如，`spark.shuffle.file.buffer`参数用于设置缓冲区大小，适当增加此值可以减少磁盘溢写次数。rdm协议源码`spark.reducer.maxSizeInFlight`参数则影响数据拉取的次数，增加此值可以减少网络传输，提升性能。`spark.shuffle.io.maxRetries`参数控制重试次数，增加重试次数可以提高稳定性。

       Shark是一个基于Spark的SQL执行引擎，兼容Hive语法，性能显著优于MapReduce的Hive。Shark支持交互式查询应用服务，其设计架构对Hive的new date()源码依赖性强，限制了其长期发展，但提供了与Spark其他组件更好的集成性。SparkSQL则是Spark平台的SQL接口，支持查询原生的RDD和执行Hive语句，提供了Scala中写SQL的能力。

       DataFrame作为Spark中的分布式数据容器，类似于传统数据库的二维表格，不仅存储数据，还包含数据结构信息（schema）。DataFrame支持嵌套数据类型，提供了一套更加用户友好的API，简化了数据处理的复杂性。通过注册为临时表，DataFrame的列默认按ASCII顺序显示。

       SparkSQL的数据源丰富，包括JSON、JDBC、Parquet、HDFS等。其底层架构包括解析、分析、优化、生成物理计划以及任务执行。谓词下推（predicate Pushdown）是优化策略之一，能够提前执行条件过滤，减少数据的处理量。

       创建DataFrame的方式多样，可以从JSON、非JSON格式的RDD、Parquet文件以及JDBC中的数据导入。DataFrame的转换与操作提供了灵活性和效率，支持通过反射方式转换非JSON格式的RDD，但不推荐使用。动态创建Schema是将非JSON格式的RDD转换成DataFrame的一种方法。读取Parquet文件和Hive中的数据均支持DataFrame的创建和数据的持久化存储。

       总之，SparkShuffle及Spark SQL通过高效的内存管理、优化的Shuffle机制以及灵活的数据源支持，为大数据处理提供了强大而高效的能力。通过合理配置参数和优化流程，能够显著提升Spark应用程序的性能。

spark连不上

       spark连不上是hivemetastore过于繁忙，gc导致连接超时。spark-sql解决：hive.metastore.client.socket.timeout将该参数调大，，在获得一个Connection之前加上：DriverManager.setLoginTimeout()。spark分为shufflewrite和shuffleread两部分。shufflewrite的分区数由上一阶段的RDD分区数控制，shuffleread的分区数则是由Spark提供的一些参数控制。shufflewrite可以简单理解为类似于saveAsLocalDiskFile的操作，将计算的中间按某种规则临时放到各个executor所在的本地磁盘上。