一个大致的数据接受流程 一些存储结构的介绍 哪些点可能导致内存问题，以及相关的配置参数 另外，有位大牛写了Spark Streaming 源码解析系列，我觉得写的不错，这里也推荐下。...我在部门尽力推荐使用Spark Streaming做数据处理，目前已经应用在日志处理，机器学习等领域。这期间也遇到不少问题，尤其是Kafka在接受到的数据量非常大的情况下，会有一些内存相关的问题。...而且currentBuffer使用的并不是spark的storage内存，而是有限的用于运算存储的内存。 默认应该是 heap*0.4。除了把内存搞爆掉了，还有一个是GC。...默认存储的数据最大可以达到 10*currentBuffer 大小。...动态控制消费速率以及相关论文 另外，spark的消费速度可以设置上限以外，亦可以根据processing time 来动态调整。
本文为 Spark 2.0 源码分析笔记，某些实现可能与其他版本有所出入 再次重申标题中的 Master 是指 Spark Storage 模块的 Master，是运行在 driver 上的 BlockManager...Master 与 Slaves 之间是通过消息进行通信的，本文将分析 Master 与 Slaves 之间重要的消息以及这些消息是在什么时机被触发发送的。...用于向 Master 汇报指定 block 的信息，包括：storageLevel、存储在内存中的 size、存储在磁盘上的 size、是否 cached 等。...上的数据时 读取以 blocks 形式存储的 task result 时 读取 Broadcast blocks 数据时 获取指定 block id 对应的 block 数据（比如获取 RDD partition...，包括最大可用内存以及当前可用内存（当前可用内存=最大可用内存-已用内存） ---- case object GetStorageStatus 用于获取各个 BlockManager 的存储状态，包括每个
最近在群里看到了有人问起结构体的大小问题，好多人的都不太明白。因此写篇文章总结一下。顺便再提一下结构体本身。...他可以包含一些基本的数据类型，也可以包含结构体类型。在C语言中，他不能包含函数成员，但它可以包含函数指针。结构体的末尾记得要加一个“分号”。我们首先来看一下这个结构体的大小。 ?...这个结构占用了24个字节，看来在默认情况下，结构体的大小是按照其占用内存最多的成员变量来进行内存对其的。 我们把char c这个变量换个位置，再来测试一下。 ?...注意，我们只是交换了变量的顺序，结构体的大小就变得不一样了，这是因为在编译器给结构体的成员分配内存的时候是按照我们所写的顺序来分配内存的，所以当int和char之间隔了一个double的时候，就变成各自占据...当然，我们也可以使用#pragma这个预处理指令来设置结构体的内存对其的标准。 #pragma pack(n)，就可以按照所设置的n的大小来对其内存，当然n不能小于1，参数应该按照这样来设置： ?
这点与传统分布式计算框架（如Hadoop MapReduce）的“内存仅用于计算，外存仅用于存储”的方式是非常不同的，同时也是Spark高效设计哲学的体现。...与内存存储相关的组件包括内存池MemoryPool、内存管理器MemoryManager、内存存储器MemoryStore。本文先来探索内存池和内存管理器的大体实现。...poolSize： 获得内存池的大小，单位为字节。 memoryUsed： 获得内存池中已占用内存的大小。 该方法未提供具体实现，需要子类实现。...顾名思义，StorageMemoryPool用于存储，比如RDD数据、广播变量数据的缓存与分发；ExecutionMemoryPool用于执行，这包含Spark的计算（连接、聚合、排序等等）和Shuffle...图#23.1 - Spark堆内内存与堆外内存的关系 根据MemoryMode的不同，使用堆内内存时池子的名称为on-heap storage，使用堆外内存时池子的名称为off-heap storage
回顾一下对象的本质 在上篇文章「类与对象」揭秘本质的第一步中，揭秘NSObject类的底层数据结构，如下所示： struct NSObject_IMPL { Class isa; }; 在Xcode...class_getInstanceSize 首先，这是一个runtime提供的API，用于获取类实例对象所占用的内存大小，返回所占用的字节数。...理解一点即可，这个函数是获取系统实际分配的内存大小。 sizeOf 这个函数大家应该很熟悉，确切的讲，这不是一个函数，就是一个操作符，它的作用对象是数据类型，主要作用于编译时。...得到的结果是该数据类型占用空间大小，即size_t类型。...应用 学习了上面获取内存大小的工具后，下面这道面试题就能很好的回答了。 一个NSObject对象占用多少内存？
二 Spark与MapReduce的区别 都是分布式计算框架- Spark基于内存，MR基于HDFS。...执行流程 map task 的计算结果会写入到一个内存数据结构里面，内存数据结构默认是5M 在shuffle的时候会有一个定时器，不定期的去估算这个内存结构的大小，当内存结构中的数据超过5M时，比如现在内存结构中的数据为...静态内存管理中存储内存、执行内存和其他内存的大小在 Spark 应用程序运行期间均为固定的，但用户可以应用程序启动前进行配置。...统一内存管理与静态内存管理的区别在于储存内存和执行内存共享同一块空间，可以互相借用对方的空间。...调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。
一，整数在内存中的存储 ⭐对于整型数据来说：数据是以补码的形式存放在内存中 1，为什么要以补码的形式储存呢？...存放的 -5在内存中，就是以-5的补码：11111111111111111111111111111011存放的 二，大小端字节序存储 1，⼤⼩端存储的区别 ●⼤端（存储）模式：将数据低位字节的内容保存在内存的...C语言中的大小端存储之分主要是为了解决不同计算机系统之间的通信和数据交换问题。由于不同的计算机系统可能有不同的字节序，因此需要一种统一的方式来表示和传输数据。...C语言提供了大小端存储之分，使得在不同的计算机系统之间可以正确地解析和传输数据。 总的来说，大小端存储之分是为了解决不同计算机系统之间的字节序问题，以保证数据的正确解析和传输。...三，浮点型数据在内存中的储存 开门见山：浮点数在内存中的储存与整数是不一样的！ 整数是以补码的方式储存，那浮点数呢？
下图是Spark Master分支上最近发生的仍然处于Open状态的Pull Request： ? 可以看出，由于Spark仍然比较年轻，当运用到生产上时，可能发现一些小缺陷。...Spark的社区活动 Spark非常重视社区活动，组织也极为规范，定期或不定期地举行与Spark相关的会议。...Spark整合了主要的数据处理模型，并能够很好地与现在主流的大数据平台集成。下图展现了Spark的这一特色： ? 这样的一种统一平台带来的优势非常明显。...由于Spark是基于内存的大数据处理平台，因而在处理过程中，会因为数据存储在硬盘中，而导致性能瓶颈。...如果一个大数据平台不能很好地支持关系型数据库的SQL，就会导致迁移数据分析业务逻辑的成本太大。其三则是团队与技术的学习曲线。
阅读spark机器学习这本书来学习在spark上做机器学习 注意：数据集是电影评分等数据，下载链接：http://files.grouplens.org/datasets/movielens.../ml-100k.zip 数据集包括：用户属性文件、电影元素、用户对电影的评级 １、将数据解压到某个目录下，并切换到该目录 unzip ml-100k.zip cd ml-100k ２、查看上述三种数据...３、启动python，分析数据 启动 /home/hadoop/spark/bin/pyspark ４、读数据 from pyspark import SparkContext user_data =...sc.textFile("u.user") user_data.first() u’1|24|M|technician|85711’ ５、基本的分析 ＃分割数据，函数split user_fields=...解析电影分类数据的特征 读数据和查看数据 读数据 movie_data = sc.textFile("u.item") 查看数据 ＃第一行 print movie_data.first() 1|Toy
3.0 大小端 3.1 什么是大小端 大端小端是计算机存储数据的一种方式。在内存中，数据被分割为多个字节进行存储。大小端指的是字节的存储顺序。...确保数据传输的准确性：在不同系统或设备之间进行数据交换时，了解大小端可以确保数据被正确解释。 兼容不同的系统：有助于软件在各种平台上的移植和运行。 优化性能：根据大小端特点进行针对性的优化。...数据恢复：在数据恢复过程中，正确解读存储的数据。 提高编程效率：避免因大小端问题导致的错误。 增强系统安全性：防止因数据解读错误引发的安全漏洞。...因此，当不同大小端的计算机之间进行数据传输时，需要进行字节序的转换。 4.0浮点数在内存中的存储 浮点数在内存中的存储是怎么样的呢，跟整形的存储一样吗？答案：不是！接下里往下看。...float类型浮点数内存分配 !
对于Spark的初学者，往往会有一个疑问：Spark（如SparkRDD、SparkSQL）在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？ 很显然，答案是否定的！...对该问题产生疑问的根源还是对Spark计算模型理解不透彻。 对于Spark RDD，它是一个分布式的弹性数据集，不真正存储数据。...如果你没有在代码中调用persist或者cache算子，Spark是不会真正将数据都放到内存里的。...HadoopRDD直接跟数据源关联，内存中存储多少数据跟读取文件的buffer和该RDD的分区数相关（比如buffer*partitionNum，当然这是一个理论值），saveAsTextFile与此类似...说完了Spark RDD，再来看另一个问题：Spark SQL对于多表之间join操作，会先把所有表中数据加载到内存再做处理吗？ 当然，肯定也不需要！
快速探索图数据与图计算 图计算是研究客观世界当中的任何事物和事物之间的关系，对其进行完整的刻划、计算和分析的一门技术。...图计算依赖底于底层图数据模型，在图数据模型基础上计算分析Spark是一个非常流行且成熟稳定的计算引擎。...下面文章从ONgDB与Spark的集成开始【使用TensorFlow等深度学习框架分析图数据的方案不在本文的讨论范围，仅从图数据库领域探讨与Spark的集成是一个比较流行的方案，可以做一些基础图数据的计算与预训练提交给...下载依赖包如果出现问题请检查下面网址是否可以正常下载Spark相关的JAR包 http://dl.bintray.com/spark-packages/maven 案例项目截图【使用前在本地启动Spark...】 相关组件安装以及其它参考资料请阅读原文
这里面，CoarseGrainedSchedulerBackend 是 Spark 中与资源调度相关的最重要的抽象，它需要抽象出与 TaskScheduler 通信的逻辑，同时还要能够与各种不同的第三方资源管理系统无缝地交互...第3章 脚本解析 在看源码之前，我们一般会看相关脚本了解其初始化信息以及 Bootstrap 类，Spark 也不例外，而 Spark 中相关的脚本如下： %SPARK_HOME%/sbin/start-master.sh...对于 Spark 中序列化的对象，由于是字节流的形式，其占用的内存大小可直接计算，而对于非序列化的对象，其占用的内存是通过周期性地采样近似估算而得，即并不是每次新增的数据项都会计算一次占用的内存大小，这种方法降低了时间开销但是有可能误差较大...取决于当前 JVM 堆内内存的大小，最后可用的执行内存或者存储内存要在此基础上与各自的 memoryFraction 参数和 safetyFraction 参数相乘得出。...• (4) 当 Application Master 申请到资源后，便与 Node Manager 通信，要求它启动 Container。
大端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位，保存在内存的低地址中； 小端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位,，保存在内存的高地址中。...✔什么是数据的低位与高位？（也叫低字节高字节） 以十进制为例:就是个位是最低位然后是十 百 千 万...依次由低到高 ✔什么是内存的低地址与高地址？...地址：在计算机运行时,数据会存放在内存中,内存会以字节为单位划分为多个存储空间,并且为每个字节默认设置一个对应的编号,这个编号就是地址 低地址与高地址：编号低的就是低地址，编号高的就是高地址。...3.总结 本篇博客介绍了大小端的存储模式：大端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位，保存在内存的低地址中；小端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位,，...以及浮点数据类型是如何在内存中的存储的，介绍了科学计数表示浮点数（SME形式）。 希望大家多多关注哦～
但对于像Kafka和Flume等其它数据源，有些接收到的数据还只缓存在内存中，尚未被处理，它们就有可能会丢失。这是由于Spark应用的分布式操作引起的。...对于Spark Streaming来说，从诸如Kafka和Flume的数据源接收到的所有数据，在它们处理完成之前，一直都缓存在executor的内存中。...这个目录可以在任何与HadoopAPI口兼容的文件系统中设置，它既用作保存流检查点，又用作保存预写日志。...在一个Spark Streaming应用开始时（也就是driver开始时），相关的StreamingContext（所有流功能的基础）使用SparkContext启动接收器成为长驻运行任务。...这些接收器接收并保存流数据到Spark内存中以供处理。用户传送数据的生命周期如下图所示（请参考下列图示）。 接收数据（蓝色箭头）——接收器将数据流分成一系列小块，存储到executor内存中。
1）灵活性高 相比sqoop和HSQL，spark可以更灵活的控制过滤和裁剪逻辑，甚至你可以通过外部的配置或者参数，来动态的调整spark的计算行为，提供定制化。...涉及的数据源有两个：Hive&MySQL；计算引擎：spark&spark-sql。...我们的demo中分为两个步骤： 1）从Hive中读取数据，交给spark计算，最终输出到MySQL； 2）从MySQL中读取数据，交给spark计算，最终再输出到MySQL另一张表。...DataFrame是spark-sql数据处理的核心。对DataFrame的操作推荐这样一篇博客。你可以去使用这些方法，实现复杂的逻辑。...然后将数据以SaveMode.Append的方式，写入了mysql中的accounts表。 SaveMode.Append方式，数据会追加，而不会覆盖。
节点通过TCP与redis建立连接交互，是一种请求回应模式（命令+key去请求操作redis，操作完后redis返回结果）。redis是内存数据库、Key-Value数据库、数据结构数据库。...内存数据库是指数据一定在内存当中，不存在磁盘中有数据而内存中没有数据的现象；即数据都在内存当中，不可能出现数据不在内存当中，而磁盘有这个数据。...（1）redis的string与C++中的string有些类似，它也是二进制安全字符串。...，使用alloc来记录当前分配多少内存来减少频繁的内存申请和释放）；flag标识字符串类型；buf是柔性数组，初始的时候不占用空间，避免多层次的内存申请和释放。...分配存储字符串的大小时，是这样的：malloc(sizeof(struct sdshdr8)+64)// 这里以sdshdr8为例，存储字符串的数组长度就是64释放的时候，由于柔性数组的存在，只需要释放一次就可以了
19、Spark资源规划 20、Spark性能优化 21、内存管理机制 22、Spark Shuffle详解 23、Saprk数据倾斜 1、简单描述Spark的特点，其与Hadoop的区别 速度快 Spark...2、根据对象大小调大driver内存 2）原因：从Executor端收集数据回Driver端，比如Collect操作导致返回的数据超过spark.driver.maxResultSize。...2、根据对象大小调大driver内存 16、修改默认task个数 spark 中有 partition 的概念，每个 partition 都会对应一个 task，task 越多，在处理大规模数据的时候，...Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且跟常见的JVM OOM异常，也有直接的关联。 参数调优建议：每个Executor进程的内存设置4G ~ 8G较为合适。...map端缓冲配置是32KB reduce task的buffer缓冲区大小决定了reduce task每次能够缓冲的数据量，也就是每次能够拉取的数据量，如果内存资源较为充足，适当增加拉取数据缓冲区的大小
你可以参阅 Apache Spark 官网 了解 Spark 相关信息。 一、概述 TiSpark 是将 Spark SQL 直接运行在 TiDB 存储引擎 TiKV 上的 OLAP 解决方案。...； 通过多种计算下推减少 Spark SQL 需要处理的数据大小，以加速查询；利用 TiDB 的内建的统计信息选择更优的查询计划。...Spark 推荐 32G 内存以上配额。请在配置中预留 25% 的内存给操作系统。 Spark 推荐每台计算节点配备 CPU 累计 8 到 16 核以上。...=8 3.1.3 TiSpark 与 TiKV 集群混合部署配置 对于 TiKV、TiSpark 混合部署场景，请在原有 TiKV 预留资源之外累加 Spark 所需部分并分配 25% 的内存作为系统本身占用...如果线上业务要求不高或者机器负载不大，可以考虑与 TiKV 混合部署。
Worker 节点上常驻 Worker 守护进程，负责与 Master 节点通信并管理 executors。...Shuffle write 由于不要求数据有序，shuffle write 的任务很简单：将数据 partition 好，并持久化。...一般 Spark job 的 M 和 R 都很大，因此磁盘上会存在大量的数据文件。 缓冲区占用内存空间大。...因为 fetch 来的 FileSegments 要先在内存做缓冲，所以一次 fetch 的 FileSegments 总大小不能太大。...因为 Spark 不要求 shuffle 后的数据全局有序，因此没必要等到全部数据 shuffle 完成后再处理。那么如何实现边 shuffle 边处理，而且流入的 records 是无序的？
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