在web界面上查看 2. 对应机器日志目录下面查看 3. 通过 `yarn logs -applicationId` 命令查看 YARN日志聚合 总结与补充 1....2. 对应机器日志目录下面查看 任务正在运行 目录位置在Yarn配置里面的yarn.nodemanager.log-dirs中设置； 如设置的是/data1/hadoop/yarn/log: ?...这个日志聚合是用来看日志的，而mapreduce job history server，则是用来看某个application的大致统计信息的，包括启停时间，map任务数，reduce任务数以及各种计数器的值等等...job history server是抽象概要性的统计信息，而聚合日志是该application所有任务节点的详细日志集合。...（或 spark2-submit）运行时的打印日志，这个日志是我们排查问题首先要拿到的。
Spark集群已稳定运行2年，我们积累了大量的案例和运营经验能力，另外多个业务的大数据查询与分析应用，已在陆续上线并稳定运行。...，最后就是机器学习和图计算的迭代运算也是需要耗费大量资源且速度很慢。...与MR计算框架相比，Executor有二个优点：一个是多线程来执行具体的任务，而不是像MR那样采用进程模型，减少了任务的启动开稍。...与Hive相比，Shark的特性如下： 1.以在线服务的方式执行任务，避免任务进程的启动和销毁开稍，通常MapReduce里的每个任务都是启动和关闭进程的方式来运行的，而在Shark中，Server...; 3.对Spark底层的使用门槛，资源管理与调度，任务监控以及容灾等多个功能进行完善，并支持快速的迁移和扩容。
第二，许多系统只关注流式计算，但是实际用例中，流通常是大型业务应用的一部分，它包含批处理，会和静态数据进行连接，且会进行交互式查询。集成这些带有其他工作的流处理系统需要大量的工程工作。...2.2 集成到端到端应用程序 我们发现的第二个挑战是几乎所有的流处理任务必须运行在一个更大的应用程序中，这样的集成通常需要大量的工程工作。...，在同一个API中编写整个计算是很有用的。 （3）一个团队可能偶尔需要用批处理方式运行它的流处理业务逻辑，例如：在旧数据上填充结果或者测试代码的其他版本。用其他系统重写代码既费时又容易出错。...最后，状态管理中的所有设计对用户代码来说都是透明的。聚合操作和用户自定义状态管理操作（例如mapGroupsWithState）自动向state store中存储检查点，不需要用户自己编码实现。...（3）失效节点处理：Spark将启动备份副本，就像他在批处理作业中所做的，下游任务也会使用最先完成的输出。 （4）重新调节：添加或删除节点与task一样简单，这将自动在所有可用节点上自动调度。
其他可靠性修复 无响应的driver （SPARK-13279）：在添加任务时，由于O（N ^ 2）操作，Spark driver卡住了，导致作业最终被卡住并终止。...我们通过删除不必要的O（N ^ 2）操作来解决问题。 过多的driver推测：我们发现Spark驱动程序在管理大量任务时花费了大量时间进行推测。在短期内，禁止对该job进行推测执行。...在完成所有这些可靠性和性能改进之后，我们很高兴地报告我们为我们的一个实体排名系统构建和部署了更快，更易管理的管道，并且我们提供了在Spark中运行其他类似作业的能力。...CPU时间与CPU预留时间的比率反映了我们如何利用群集上的预留CPU资源。准确无误时，与CPU时间相比，运行相同工作负载时，预留时间可以更好地比较执行引擎。...与旧的基于Hive的管道相比，基于Spark的管道产生了显着的性能改进（4.5-6x CPU，3-4x资源预留和~5x延迟），并且已经在生产中运行了几个月。
由于批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色，因此经常被用于对历史数据进行分析。 大量数据的处理需要付出大量时间，因此批处理不适合对处理时间要求较高的场合。...同时也意味着相比其他类似技术，Hadoop的MapReduce通常可以在廉价硬件上运行，因为该技术并不需要将一切都存储在内存中。...批处理模式 与MapReduce不同，Spark的数据处理工作全部在内存中进行，只在一开始将数据读入内存，以及将最终结果持久存储时需要与存储层交互。所有中间态的处理结果均存储在内存中。...虽然内存中处理方式可大幅改善性能，Spark在处理与磁盘有关的任务时速度也有很大提升，因为通过提前对整个任务集进行分析可以实现更完善的整体式优化。...相比Hadoop MapReduce，Spark的资源消耗更大，可能会对需要在同一时间使用集群的其他任务产生影响。从本质来看，Spark更不适合与Hadoop堆栈的其他组件共存一处。
相比其他的处理引擎要么只专注于流处理，要么只负责批处理（仅提供需要外部实现的流处理API 接口），而Spark Streaming 最大的优势是提供的处理引擎和RDD 编程模型可以同时进行批处理与流处理...经过延迟优化后，Spark 引擎对短任务（几十毫秒）能够进行批处理，并且可将结果输出至其他系统中。...而在Spark Streaming 中，作业任务将会动态地平衡分配给各个节点，如图，即如果任务处理时间较长，分配的任务数量将少些；如果任务处理时间较短，则分配的任务数据将更多些。 ?...在此过程中只有该节点重新处理失败的过程，只有在新节点完成故障前所有计算后，整个系统才能够处理其他任务。在Spark 中，计算将分成许多小的任务，保证能在任何节点运行后能够正确进行合并。...跟其他分布式图计算框架相比，GraphX 最大的优势是：在Spark 基础上提供了一栈式数据解决方案，可以高效地完成图计算的完整的流水作业。
3. 如何压缩（compaction）MOR数据集 在MOR数据集上进行压缩的最简单方法是运行内联压缩（compaction inline），但需要花费更多时间。...例如，如果在最后一个小时中，在1000个文件的分区中仅更改了100个文件，那么与完全扫描该分区以查找新数据相比，使用Hudi中的增量拉取可以将速度提高10倍。...为什么必须进行两种不同的配置才能使Spark与Hudi配合使用 非Hive引擎倾向于自己列举DFS上的文件来查询数据集。例如，Spark直接从文件系统（HDFS或S3）读取路径。...文件并显示结果，这样结果中可能会出现大量的重复项。...，若还需要调度和运行压缩（compaction）任务。
基准测试1.在单个节点上分发Scikit-Learn HashingVectorizer 对于在单个节点上并行化HashingVectorizer的简单任务，与运行单个串行进程相比，所有并行框架都获得了大致线性的加速...Spark，Ray和多处理再次显示线性加速，随着数据的增加保持不变，但Loky和Dask都无法并行化任务。相比于为1.28M文档连续拍摄460s，Ray在91s中再次以最快的速度完成。...Loky和Dask都有越来越多的时间使用，大致在同一时间使用串行收敛，但随着数据量的增加，可能会超过串行时间使用。这种奇怪行为的可能原因是流程之间缺乏共享以及此任务需要两次向每个工作人员发送字典。...基准测试3.使用其他节点分发HashingVectorizer 继续使用超过10 Gb / s的额外18个内核进行第二个硬件设置，所有三个分布均受益于附加节点。...但是，由于更大的内存要求和接近配置的内存限制，Spark在最大的1.28M文档任务中遇到了麻烦。实际上，Spark需要对其组件进行大量配置，这对其用户来说是一种挫败感。
通过将节点关系表拆分成多个子表，每个子表独立地进行相似度计算，多个子表的任务并行执行，最后再将多个子作业的结果汇总，得到最终结果。采用这样的方式，作业总时间仍然超过了24小时。...四、Spark解决方案 通过对Hive计算过程的分析，我们发现网络数据开销主要来自于节点特征向量的大量复制。对于节点关系表中的每对关系，计算时都需要得到两个节点的特征向量，从而导致了大量的数据复制。...与MapReduce的计算方法相比，如果一个用户多次出现在同一个分区中，比如用户1在分区1中出现了两次，上述计算步骤只会将用户1的特征向量发送一份到分区1中，但是MapReduce的计算方法会发送两次，...由于Executor在Full GC时需要较长时间，需要配置参数spark.storage.blockManagerSlaveTimeoutMs来延长blockManager的超时时间。...与前两者相比，TDW-Spark在集群为200台时在两个数据集上都获得了较大的性能增长，所消耗时间少于GraphX的一半。
你可以让 MPI 在本地运行，但在计算机集群上运行它是完全不同的过程。 不能动态扩展。如果你启动了一个需要大量资源的作业，那么你很可能需要等待，直到所有资源都分配好了才可以运行该作业。...当用户新增一个后端时，所有其他 Fiber 组件（队列、池等）都不需要更改。最后，集群层由不同的集群管理器组成。...Fiber 使用容器来封装当前进程的运行环境（如上图 3 所示），其中包括所有必需的文件、输入数据和其他依赖的程序包，而且要保证每个元素都是自包含的。...图 6：在一个有四个节点的 Fiber Ring 中，Ring 节点 0 和 Ring 节点 3 运行在同一台机器上，但在两个不同的容器中。Ring 节点 1 和节点 2 都在单独的机器上运行。...与 Fiber 相比，ipyparallel 和 Apache Spark 在每个任务持续时间上都落后很多。
相比于Shark，为什么像Hive之类的传统MapReduce框架比较慢? 2. 对于细粒度的任务模型(fine-grained task model)，究竟有些什么优势?...执行策略： Hive在数据Shuffle之前花费了大量的时间用来排序，同时将MapReduce结果输出到HDFS上面也占用了大量的时间，这些都是由于Hadoop自身基本的，单次迭代的MapReduce模型所限制的...在Hadoop/Hive中，错误的选择任务数量往往会比优化好的执行策略慢上10倍，因此有大量的工作集中在如何自动的选择Reduce任务的数量[8 9]，下图可以看到Hadoop/Hive和Spark Reduce...但是在细粒度任务系统中，在执行查询的过程中节点可以增删节点，系统会自动地把阻塞的作业分发到其他节点上去，这使得整个系统变得非常具有伸缩性。...如果数据库管理者需要在这个系统中移除某些节点，系统可以简单地将这些节点视为失效节点，或者更好的处理方法是将这些节点上的数据复制到其他节点上去。
由于批处理在应对大量持久数据方面的表现极为出色，因此经常被用于对历史数据进行分析。 大量数据的处理需要付出大量时间，因此批处理不适合对处理时间要求较高的场合。...同时也意味着相比其他类似技术，Hadoop的MapReduce通常可以在廉价硬件上运行，因为该技术并不需要将一切都存储在内存中。...批处理模式 与MapReduce不同，Spark的数据处理工作全部在内存中进行，只在一开始将数据读入内存，以及将最终结果持久存储时需要与存储层交互。所有中间态的处理结果均存储在内存中。...由于内存通常比磁盘空间更贵，因此相比基于磁盘的系统，Spark成本更高。然而处理速度的提升意味着可以更快速完成任务，在需要按照小时数为资源付费的环境中，这一特性通常可以抵消增加的成本。...相比Hadoop MapReduce，Spark的资源消耗更大，可能会对需要在同一时间使用集群的其他任务产生影响。从本质来看，Spark更不适合与Hadoop堆栈的其他组件共存一处。
的内存，而我们需要处理100GB以上的数据)这时我们可以选择spark集群进行计算，有时我们可能需要处理的数据量并不大，但是计算很复杂，需要大量的时间，这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源...1.standalone模式 与MapReduce1.0框架类似，Spark框架本身也自带了完整的资源调度管理服务，可以独立部署到一个集群中，而不需要依赖其他系统来为其提供资源管理调度服务。...七个作业都需要分别调度到集群中运行，增加了Gaia集群的资源调度开销。 MR2和MR3重复读取相同的数据，造成冗余的HDFS读写开销。 这些问题导致作业运行时间大大增长，作业成本增加。...相比与MapReduce编程模型，Spark提供了更加灵活的DAG（Directed Acyclic Graph） 编程模型， 不仅包含传统的map、reduce接口， 还增加了filter、flatMap...RDD还提供了Cache机制，例如对上图的rdd3进行Cache后，rdd4和rdd7都可以访问rdd3的数据。相对于MapReduce减少MR2和MR3重复读取相同数据的问题。
混合存储实现原理 以Spark为例，先看下基于单一存储的方案是如何对Shuffle数据进行读写的： 在上图写的过程中，Shuffle数据在经过步骤1，2，3的计算，缓存等操作，在步骤4发送到了Shuffle...所有任务结束后，会发送Commit命令给Shuffle Server，如果是最后一个任务，则必须等待相关数据都写入存储后，才能完成，而Commit操作后等待写入存储的过程对于任务的整体性能影响较大。...优化的场景如下： 1.Spark AQE 需要读取指定的上游数据 2.Spark 推测执行产生的冗余数据 3.混合存储场景下，数据已从内存读取，又被写入存储而产生的冗余数据 其他特性 除了上述的主要特性...，这个间隔时间也增加了任务运行的性能损耗 从性能角度看，Firestorm的优势主要在于减少了存储随机读写带来的性能损耗，由于RPC在实现上更多的考虑稳定性及高并发场景，相比原生Shuffle方案有额外的性能开销...对于Firestorm-0.2.0版本，由于混合存储的存在，Commit操作不再需要，可以看到已经不需要在最后个任务完成后等待Shuffle数据写入存储了。
Shuffle 字段，然而在大部分场景中，数据倾斜是必然的，这造成了部分计算分区需要处理特别大的数据量，不仅带来文件倾斜问题，在性能上也会拖累整个任务完成时间。...2.2 案例分析 落地到具体任务中，可以进行从 Spark2 升级到 Spark3 再做 Z-Order 优化的操作。...·Spark2 -> Spark3 在实际操作中，由于引入了一次 Shuffle，任务会多一个 Stage，但执行时间却大幅度缩短。...·Spark3 + Z-Order 为了解决压缩率的问题，我们增加了 Z-Order 优化，可以看到压缩率提升了 12 倍 ，对比 Spark2 时期的任务也有近 25% 的提升。...过程中也有一些体会和感悟：没有一种技术方案可以完美解决所有的问题，但我们也要尽力去找到那个需要妥协的点，而在此之前，优化空间是巨大的。
Hadoop框架的主要模块包括如下： 1、Hadoop Common 2、Hadoop分布式文件系统(HDFS) 3、Hadoop YARN 4、Hadoop MapReduce 虽然上述四个模块构成了...性能 网上不缺关于Spark与MapReduce相比有多快的信息。对两者进行比较有个问题，那就是它们处理数据的方式不一样，数据处理部分有介绍。Spark之所以如此快速，原因在于它在内存中处理一切数据。...MapReduce还需要更多的系统，将磁盘输入/输出分布到多个系 统上。 Spark需要大量内存，但是可以使用常规数量的常规转速磁盘。一些用户抱怨会产生临时文件，需要清理。...然而，由于需要大量内存在内存中处理一切数据，Spark系统的成本更高，这点没错。但是Spark的技术同时减少了所需的系统数量。所以，最后的 情形是，系统成本较高，但是数量大大减少。...Spark可以用Hadoop支持的任何存储源创建RDD，包括本地文件系统，或前面所列的其中一种文件系统 RDD拥有五个主要属性： 1、分区列表 2、计算每个分片的函数 3、依赖其他RDD的项目列表 4、
相比之下，方案2有192个1MB的文件，然后这些文件在集群中复制。...与namenode管理HDFS文件元数据类似，Impala需要在Catalog中也维护一份元数据。下表描述了这些元数据及其估计的平均内存使用量。...2.拥有大量map/reduce的任务 MapReduce任务，如果有大量的map和reduce task，在HDFS上生成的文件基本上与map数量（对于Map-Only作业）或reduce数量（对于MapReduce...五、识别出小文件 FSImage和fsck 因为NameNode存储了所有与文件相关的元数据，所以它将整个命名空间保存在内存中，而fsimage是NameNode的本地本机文件系统中的持久化记录。...3.Spark过度并行化 在Spark中向HDFS写入数据时，在向磁盘写入数据前要重新分区或聚合分区。这些语句中定义的分区数量将决定输出文件的数量。
看了下任务的历史运行情况，平均时间 3h 左右，而且极其不稳定，偶尔还会报错： 1、优化思路 任务的运行时间跟什么有关?...在这份100行的代码里，一共有 3 次 shuffle 操作，任务被 spark driver 切分成了 4 个 stage 串行执行，代码位置如下： 咱们需要做的就是从算法和业务角度尽可能减少 shuffle...5) driver-memory 早前有同学设置 20G，其实 driver 不做任何计算和存储，只是下发任务与yarn资源管理器和task交互，除非你是 spark-shell，否则一般 1-2g 就够了...这片内存区域是为了解决 shuffles,joins, sorts and aggregations 过程中为了避免频繁IO需要的buffer。如果你的程序有大量这类操作可以适当调高。...最终优化后的参数如下： 效果如下： (4)通过执行日志分析性能瓶颈 最后的任务还需要一个小时，那这一个小时究竟耗在哪了?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
