本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量,以达到节约资源、计算量、时间等目的
该文章讲述了在升级框架时遇到的一个流式计算程序出现GC overhead limit exceeded的问题。通过进行各种内存优化和控制变量定义在循环体外等方法进行调试,最终发现是内存不足导致的问题。通过手动添加unpersist进行内存释放,再上线,发现问题果然消失了。这个问题的根源是内存不足,而自动机制在流式计算中有点赶不上,导致出现错误。
第一次分享的妥妥就是入门的干货,小伙伴们最好可以自己敲一敲代码,不然只看我的分享一点用都木有。但还是有很多小伙伴表示看不懂,没关系,慢慢来自己操作一遍有什么问题后台问我就可以了。 啥也不说了,就是干货,首先祭上今天的关键代码。今天主要跟大家讲讲Spark里面RDD的持久化机制。首先持久化机制有什么用呢?一个作用是保存到硬盘给其他小伙伴查看,另外一个作用是重用,我们都知道RDD是不可变的,所以当RDD有重用的时候,如果没有持久化,RDD都会乖乖地重新算。。 object RDDPersist { def
腾讯QQ有着国内最大的关系链,而共同好友数,属于社交网络分析的基本指标之一,是其它复杂指标的基础。借助Spark GraphX,我们用寥寥100行核心代码,在高配置的TDW-Spark集群上,只花了2个半小时,便完成了原来需要2天的全量共同好友计算。这标志着QQ千亿级别的关系链计算进入了小时级别时代,并具备复杂图模型的快速计算能力。 问题描述 共同好友数可以用于刻画用户与用户间的关系紧密程度,包括 陌生人/熟人分析,好友亲密度,好友推荐,社团划分等各个方面,是社交网络分析的最基础指标。其计算逻辑非常简单明了
print(“释放缓存之后,直接从rdd的依赖链重新读取”) print(join_result_rdd.count())
本文主要介绍了如何在Spark中通过共享变量和广播变量来提高数据处理效率和处理速度。作者通过实例介绍了共享变量和广播变量的使用方法,包括使用方式、注意事项以及示例代码。同时,作者还针对广播变量的更新难易程度提出了一种解决方案。该方案可以有效地解决广播变量更新困难的问题,在每天千万级的数据实时流统计中表现稳定。
为啥要了解机制呢?这就好比JVM的垃圾回收,虽然JVM的垃圾回收已经巨牛了,但是依然会遇到很多和它相关的case导致系统运行不正常。
Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition。这样的话,对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景,就只要对RDD读取一次即可,后面直接使用该RDD,而不需要反复计算多次该RDD。
快递单宽表数据需要保存到kudu中,因此在第一次执行快递单明细拉宽操作时,快递单明细宽表是不存在的,因此需要实现自动判断宽表是否存在,如果不存在则创建
持久化在早期被称作缓存(cache),但缓存一般指将内容放在内存中。虽然持久化操作在绝大部分情况下都是将RDD缓存在内存中,但一般都会在内存不够时用磁盘顶上去(比操作系统默认的磁盘交换性能高很多)。当然,也可以选择不使用内存,而是仅仅保存到磁盘中。所以,现在Spark使用持久化(persistence)这一更广泛的名称。 如果一个RDD不止一次被用到,那么就可以持久化它,这样可以大幅提升程序的性能,甚至达10倍以上。默认情况下,RDD只使用一次,用完即扔,再次使用时需要重新计算得到,而持久化操作避免了这里的
“运单是运输合同的证明,是承运人已经接收货物的收据。一份运单,填写一个托运人、收货人、起运港、到达港。如同一托运人的货物分别属到达港的两个或两个以上收货人,则应分别填制运单。”
Structured Streaming报错记录:Overloaded method foreachBatch with alternatives0. 写在前面1. 报错2. 代码及报错信息3. 原因及纠错4. 参考链接
CacheManager 是 Spark SQL 中内存缓存的管理者,在 Spark SQL 中提供对缓存查询结果的支持,并在执行后续查询时自动使用这些缓存结果。
从2005年开始,网购快递每年以倍增的速度增长。重大节日前是快递爆仓发生的时段。如五一节前夕、国庆节前夕、圣诞节前夕、元旦前夕、春节前夕。新兴的光棍节,网购日,2010年“光棍节、圣诞节、元旦”和春节前夕,淘宝网、京东商城等网商集中促销造成部分民营快递企业多次发生爆仓现象。如2011年11月11日世纪光棍节,淘宝网当天交易额33亿,包裹堆积成山,快递公司原有的交通工具和人员,远远无法满足运送这么多包裹的要求,因此造成包裹被堆积在仓库长达十几天。广州市甚至出现同城快件10天不到的情况。
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 及其包含的 BlockManagerMaster、RpcEnv 及 RpcEndpoint 等;而 Slave 则是指 Spark Storage 模块的 Slave,是运行在 executor 上的 BlockManager 及其包含的 BlockManagerMaster、RpcEnv 及 RpcEndpoint 等。下文也将沿用 Master 和 Slave 简称。
spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。
(*)Spark Streaming是核心Spark API的扩展,可实现可扩展、高吞吐量、可容错的实时数据流处理。数据可以从诸如Kafka,Flume,Kinesis或TCP套接字等众多来源获取,并且可以使用由高级函数(如map,reduce,join和window)开发的复杂算法进行流数据处理。最后,处理后的数据可以被推送到文件系统,数据库和实时仪表板。而且,您还可以在数据流上应用Spark提供的机器学习和图处理算法。
有时候需要访问同一组值,不做持久化,会重复生成,计算机代价和开销很大。持久化作用:
Spark 中最重要的功能之一是在操作之间将数据集持久化(缓存)在内存中。当你持久化一个 RDD 时,每个节点都会保存 RDD 的任意分区,RDD在内存中计算时该数据集(或从其派生的数据集)上的其他 Action 可以重用它。这样可以使后面的 Action 操作执行的更快(通常超过10倍)。缓存是迭代算法和快速交互的关键工具。
1.java.io.IOException: No spa ce left on device 原因及解决办法:磁盘空间不足
4.3 RDD操作 RDD提供了一个抽象的分布式数据架构,我们不必担心底层数据的分布式特性,而应用逻辑可以表达为一系列转换处理。 通常应用逻辑是以一系列转换(Transformation)和执行(Action)来表达的,前者在RDD之间指定处理的相互依赖关系,后者指定输出的形式。 其中: □转换:是指该操作从已经存在的数据集上创建一个新的数据集,是数据集的逻辑操作,并没有真正计算。 □执行:是指该方法提交一个与前一个Action之间的所有Transformation组成的Job进行计算,Spark会根据A
在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间,如果这些RDD后续还会频繁的被使用到,那么可以将这些RDD进行持久化/缓存,这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了,提高了程序运行的效率。
RDD 数据可以持久化,但是持久化/缓存可以把数据放在内存中,虽然是快速的,但是也是最不可靠的;也可以把数据放在磁盘上,也不是完全可靠的!例如磁盘会损坏等。
众所周知,Spark的核心是RDD(Resilient Distributed Dataset)即弹性分布式数据集,属于一种分布式的内存系统的数据集应用。Spark主要优势就是来自RDD本身的特性,RDD能与其他系统兼容,可以导入外部存储系统的数据集,例如,HDFS、HBase或者其他Hadoop数据源。 1、RDD的基本运算 RDD运算类型说明转换(Transformation)转换运算将一个RDD转换为另一个RDD,但是由于RDD的lazy特性,转换运算不会立刻实际执行,它会等到执行到“动作”运算,才会
Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力。鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark。本文是Apache Spark入门系列教程(共四部分)的第一部分。 全文共包括四个部分: 第一部分:Spark入门,介绍如何使用Shell及RDDs 第二部分:介绍Spark SQL、Dataframes及如何结合Spark与Cassandra一起使用 第三部分:介绍Spark MLlib和Spark Streaming 第四部分:介绍Spark Graphx图计
Spark SQL是spark主要组成模块之一,其主要作用与结构化数据,与hadoop生态中的hive是对标的。而DataFrame是spark SQL的一种编程抽象,提供更加便捷同时类同与SQL查询语句的API,让熟悉hive的数据分析工程师能够非常快速上手。
1.RDD持久化原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中。当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition。这样的话,对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景,就只要对RDD计算一次即可,后面直接使用该RDD,而不需要反复计算多次该RDD。 2.巧妙使用RDD持久化,甚至在某些场景下,可以将spark应用程序的性能提升10倍。对于迭代式算法和快速交互式应用来说,RD
–num-executors: 执行器个数,执行器数可以为节点个数,也可以为总核数(单节点核数*节点数),也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-cores: 执行器核数, 核数可以1,也可以为单节点的内核书,也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-memory: 执行器内存, 可以为最小内存数(单节点内存总数/单节点核数),也可以为最大内存数(单节点内存总数),也可以是介于俩者之间(用于调优)
客户明细宽表数据需要保存到kudu中,因此在第一次执行客户明细拉宽操作时,客户明细宽表是不存在的,因此需要实现自动判断宽表是否存在,如果不存在则创建
最近在开发一个ID Mapping业务系统——识别数据上报中社交账号的关联关系,找到系统中哪些社交账号属于现实世界中的同一个人。简单来讲,如果同一条上报数据中出现了两个社交账号(比如一个手机号和一个QQ号),就认为这两个社交账号在现实世界属于同一个人。那么,如何计算这个关联关系呢?
车辆主题主要是统计各个网点、区域、公司的发车情况,反映了区域或者公司的吞吐量及运营状况。
Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化(或称为缓存),在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时,每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算,在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。这样会让以后的 action 操作计算速度加快(通常运行速度会加速 10 倍)。缓存是迭代算法和快速的交互式使用的重要工具。
在上图中,发生箭头交叉就形成一个stage,其中与伴随这shuffle操作,并且这些算子(groupby,join)都是Action中的算子,map,union则属于Transformation中的算子。
在讲解sparkStreaming优化方法之前先看几个sparkStreaming的监控指标:
摘要:R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一,在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措,最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API(SparkR)。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计分析功能和丰富的第三方扩展包,对大规模数据集进行分析和处理。本文将回顾SparkR项目的背景,对其当前的特性作总体的概览,阐述其架构和若干技术关键点,最后进行展望和总结。
行动操作是真正触发计算的地方。Spark程序执行到行动操作时,才会执行真正的计算,从文件中加载数据,完成一次又一次转换操作,最终,完成行动操作得到结果。
导读:Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开源的分布式大规模数据处理通用引擎,具有高吞吐、低延时、通用易扩展、高容错等特点。Spark内部提供了丰富的开发库,集成了数据分析引擎Spark SQL、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib、流计算引擎Spark Streaming。
美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中,积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术,我们深入到源码层面,介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。
Spark有几种部署的模式,单机版、集群版等等,平时单机版在数据量不大的时候可以跟传统的java程序一样进行断电调试、但是在集群上调试就比较麻烦了...远程断点不太方便,只能通过Log的形式进行数据分析,利用spark ui做性能调整和优化。 那么本篇就介绍下如何利用Ui做性能分析,因为本人的经验也不是很丰富,所以只能作为一个入门的介绍。 大体上会按照下面的思路进行讲解: 怎么访问Spark UI SparkUI能看到什么东西?job,stage,storage,environment,excutor
所谓的持久化,就是将数据进行保存,避免数据丢失。RDD持久化并非将数据落盘保存,而是用作缓存。 了解RDD持久化前需要先了解什么是RDD?
摘要:R是非常流行的数据统计分析和制图的语言及环境,有调查显示,R语言在数据科学家中使用的程度仅次于SQL,但大数据时代的海量数据处理对R构成了挑战。 摘要:R是数据科学家中最流行的编程语言和环境之一,在Spark中加入对R的支持是社区中较受关注的话题。作为增强Spark对数据科学家群体吸引力的最新举措,最近发布的Spark 1.4版本在现有的Scala/Java/Python API之外增加了R API(SparkR)。SparkR使得熟悉R的用户可以在Spark的分布式计算平台基础上结合R本身强大的统计
Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求。
除非是在本地新建的list数组才需要使用parallelize。保存在hdfs中的文件,在使用spark处理的时候是默认分partition的。
RDD 全称为 Resilient Distributed Datasets,是 Spark 最基本的数据抽象,它是只读的、分区记录的集合,支持并行操作,可以由外部数据集或其他 RDD 转换而来,它具有以下特性:
1、RDD 全称 弹性分布式数据集 Resilient Distributed Dataset 它就是一个 class。
继续前期依次推文PySpark入门和SQL DataFrame简介的基础上,今日对Spark中最重要的一个概念——RDD进行介绍。虽然在Spark中,基于RDD的其他4大组件更为常用,但作为Spark core中的核心数据抽象,RDD是必须深刻理解的基础概念。
Spark Hive SQL def initDimFrontCate(sqlContext: HiveContext): mutable.HashMap[String, String] = { var dimValues = new mutable.HashMap[String, String] val sql = s"""select front_cate_id, page_level_id | from dw.dim_fron
前面两篇文章分别为大家介绍了大数据面试杀招 关于Hive 与 Hadoop 的内容,收到读者朋友们一致的好评和赞赏。嘿嘿,本篇文章我们就继续来研究,关于Spark的面试热点,又有哪些~
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