spark任务中的时钟的处理方法 典型的spark的架构： 日志的时间戳来自不同的rs，spark在处理这些日志的时候需要找到某个访问者的起始时间戳。...访问者的第一个访问可能来自任何一个rs， 这意味这spark在处理日志的时候，可能收到时钟比当前时钟（自身时钟）大或者小的情况。这时候在计算会话持续时间和会话速度的时候就会异常。...从spark的视角看，spark节点在处理日志的时刻，一定可以确定日志的产生时刻一定是spark当前时钟前， 因此在这种异常情况下，选择信任spark节点的时钟。...如此一来，一定不会因为rs的时钟比spark节点时钟快的情况下出现计算结果为负值的情况。 基本的思想：“当无法确定精确时刻的时候，选择信任一个逻辑上精确的时刻”
本文转载自jimmysong的博客，可点击文末阅读原文查看 本文主要讲解访问kubernetes中的Pod和Serivce的几种方式，包括如下几种： hostNetwork hostPort NodePort...如果在Pod中使用hostNetwork:true配置的话，在这种pod中运行的应用程序可以直接看到pod所在宿主机的网络接口。...这种Pod的网络模式有一个用处就是可以将网络插件包装在Pod中然后部署在每个宿主机上，这样该Pod就可以控制该宿主机上的所有网络。 ---- hostPort 这是一种直接定义Pod网络的方式。...Kubernetes中的service默认情况下都是使用的ClusterIP这种类型，这样的service会产生一个ClusterIP，这个IP只能在集群内部访问。...控制器守护程序从Kubernetes接收所需的Ingress配置。它会生成一个nginx或HAProxy配置文件，并重新启动负载平衡器进程以使更改生效。
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在<10messages/second的速度。...因为Kafka配置中的default partition number只有2个，在创建topic的时候，没有制定专门的partitionnumber，所以采用了defaultpartition number...显然publish到Kafka中的数据没有平均分布。
正常redis是没有数据库的概念的，但是当redis变成集群的时候，它是可以设置数据库的。（其实也就是开辟一块索引） 但是以前接触的spark用rediscontext的方式，只能设置IP和端口号。...才发现之前找的库已经更新了。里面就提供了这样的参数。...（https://github.com/RedisLabs/spark-redis） 在该网址中已经介绍： sc = new SparkContext(new SparkConf() .setMaster
创建 – Value - RDD (1) parallelize：从驱动程序中对一个集合进行并行化，每个集合元素对应RDD一个元素 (2) textFile：读取外部数据集，每行生成一个RDD元素 2....累加器的值只有在驱动器程序中可以访问。 Spark会自动重新执行失败的或较慢的任务来应对有错误的或者比较慢的机器。...Spark UI 默认Spark UI在驱动程序所在机器的4040端口。但对于YARN，驱动程序会运行在集群内部，你应该通过YARN的资源管理器来访问用户界面。...YARN的资源管理器会把请求直接转发给驱动程序。 (1) 作业页面：步骤与任务的进度和指标 Spark作业详细执行情况。正在运行的作业、步骤、任务的进度情况。...当Spark调度并运行任务时，Spark会为每个分区中的数据创建出一个任务。该任务在默认情况下会需要集群中的一个计算核心来执行。
我们 Erda 的 FDP 平台（Fast Data Platform）也从 Spark 2.4 升级到 Spark 3.0 并做了一系列的相关优化，本文将主要结合 Spark 3.0 版本进行探讨研究...Spark 3.0 版本之前，Spark 执行 SQL 是先确定 shuffle 分区数或者选择 Join 策略后，再按规划执行，过程中不够灵活；现在，在执行完部分的查询后，Spark 利用收集到结果的统计信息再对查询规划重新进行优化...如下图所示，如果没有 AQE，shuffle 分区数为 5，对应执行的 Task 数为 5，但是其中有三个的数据量很少，任务分配不平衡，浪费了资源，降低了处理效率。...当将相同 key 的数据拉取到一个 Task 中处理时，如果某个 key 对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜，如下图一样产生长尾任务导致整个 Stage 耗时增加甚至 OOM。...通过对倾斜数据的自适应重分区，解决了倾斜分区导致的整个任务的性能瓶颈，提高了查询处理效率。
用户还可以要求 Spark 将 RDD 持久化到内存中，以便在并行操作中有效地重用它。 最后，RDD 会自动从节点故障中恢复。 Spark 中的第二个抽象是可以在并行操作中使用的共享变量。...默认情况下，当 Spark 在不同节点上并行运行一个函数作为一组任务时，它会将函数中使用的每个变量的副本发送到每个任务。 有时，需要在任务之间或在任务和驱动程序之间共享变量。...此时，Spark 将计算分解为在不同机器上运行的任务，每台机器都运行它的映射部分和本地归约，只将其答案返回给驱动程序。...为避免此问题，最简单的方法是将字段复制到局部变量中，而不是从外部访问它： def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { val field_ = this.field...从Java或Scala启动Spark任务 org.apache.spark.launcher 包提供了使用简单 Java API 将 Spark 作业作为子进程启动的类。
Spark 应用中真正执行 task 的组件是 Executor，可以通过spark.executor.instances 指定 Spark 应用的 Executor 的数量。...上篇我们从动态优化的角度讲述了 Spark 3.0 版本中的自适应查询特性，它主要是在一条 SQL 执行过程中不断优化执行逻辑，选择更好的执行策略，从而达到提升性能的目的。...我们 Erda 的 FDP 平台（Fast Data Platform）从 Spark 2.4 升级到 Spark 3.0，也尝试了动态资源分配的相关优化。...本文将针对介绍 Spark 3.0 中 Spark on Kubernetes 的动态资源使用。...Pod 销毁后，它存储的中间计算数据如何访问 这些注意点在下面的参数列表中都有相应的说明。
点击表格中 Tracking UI 列的History 链接； 点击相关的 ApplicationId 链接，进入到详情页面点击上面的 Tracking URL: History 链接 就进入到Spark...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: ? 3....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...Spark程序结束后，就无法从 web UI 查看日志了，因为此时 driver 已经退出，而日志被移动到 spark history server，而 history server 保留日志是有时间和数量限制的...从深层次的含义讲YARN-Cluster和YARN-Client模式的区别其实就是ApplicationMaster进程的区别。
这样只需在单一驱动程序中编程，Spark让代码自动在多个节点上并发执行，即简化并行、移动计算。...创建、转换、行动操作 注意：操作也被称为算子（operator） (1) 创建：读取外部数据集（textFile）；从驱动程序中对一个集合进行并行化（parallelize）。...Spark调度器从最终被调用行动操作的RDD出发，向上回溯所有的必须计算的RDD。调度器会访问RDD的父节点、父节点的父节点、以此类推，递归向上生成计算所有必要的祖先RDD的物理计划。...汇报运行的状态和进度，以让Client随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重新启动任务； (6) 应用程序运行完成后，Client的SparkContext向ResourceManager申请注销并关闭自己...；ResultStage包含的都是ResultTask finalStage是Spark源码中的一个引用名称，类型为ResultStage 任务调度总体诠释 例1： 从HDFS中读入数据生成3个不同的
一些关键原因是： • 生产环境中的批处理工作负载管理通常会与大量用户一起运行。 • 在运行不同类型工作负载的密集生产环境中，Spark驱动程序pod很可能会占用命名空间中的所有资源。...严格的SLA要求和计划延迟 专用于批处理工作负载的大多数繁忙的生产集群通常每天运行数千个任务和数十万个任务。这些工作负载需要大量并行容器部署，并且此类容器的寿命通常很短（从几秒钟到几小时）。...一些主要优势是： • 一个YuniKorn队列可以在Kubernetes中自动映射到一个名称空间 • 队列容量本质上是弹性的，可以提供从配置的最小值到最大值的资源范围 • 尊重资源公平性可以避免可能的资源匮乏...一些高级功能是 对于Spark工作负载，必须分配最少数量的驱动程序和工作程序Pod，以提高执行效率。Gang调度有助于确保分配所需数量的Pod以启动Spark作业执行。...YuniKorn因此使Apache Spark成为用户的企业级基本平台，为从大规模数据转换到分析到机器学习的各种应用程序提供了一个强大的平台。
这些变量被拷贝到每台机器上，并且在远程机器上对变量的更新不会回传给驱动程序。在任务之间支持通用的，可读写的共享变量是效率是非常低的。...Spark 会自动广播每个 stage 中任务所需的公共数据。这种情况下广播的数据以序列化的形式进行缓存，并在运行每个任务之前进行反序列化。...Spark 在 Tasks 任务表中显示由任务修改的每个累加器的值。 ? 跟踪 UI 中的累加器对于理解运行的 stage 的进度很有用（注意：Python尚未支持）。...运行在集群上的任务可以使用 add 方法进行累加数值。但是，它们无法读取累加器的值。只有驱动程序可以通过使用 value 方法读取累加器的值。...对于在 action 中更新的累加器，Spark 会保证每个任务对累加器只更新一次，即使重新启动的任务也不会重新更新该值。
如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存中来。但是 Spark 处理的数据一般都很大，直接转为数组，会爆内存。...给每一行加索引列，从0开始计数，然后把矩阵转置，新的列名就用索引列来做。 之后再取第 i 个数，就 df(i.toString) 就行。 这个方法似乎靠谱。...{Bucketizer, QuantileDiscretizer} spark中 Bucketizer 的作用和我实现的需求差不多（尽管细节不同），我猜测其中也应该有相似逻辑。
用户为了让它在整个并行操作中更高效的重用，也许会让 Spark persist（持久化）一个 RDD 到内存中。最后，RDD 会自动的从节点故障中恢复。...有时候，一个变量需要在整个任务中，或者在任务和 driver program（驱动程序）之间来共享。...此时，Spark 分发计算任务到不同的机器上运行，每台机器都运行在 map 的一部分并本地运行 reduce，仅仅返回它聚合后的结果给驱动程序....Spark 在 “Tasks” 任务表中显示由任务修改的每个累加器的值. ? 在 UI 中跟踪累加器可以有助于了解运行阶段的进度（注: 这在 Python 中尚不支持）....累加器的更新只发生在 action 操作中，Spark 保证每个任务只更新累加器一次，例如，重启任务不会更新值。
，它维护着Spark的执行环境，所有的线程都可以通过SparkContext访问到同一个SparkEnv对象。...//用于监视job和stage的进度 //注意SparkStatusTracker中API提供非常弱的一致性语义,在Active阶段中有可能返回'None' _statusTracker =...UI Spark监控的web平台，提供了整个生命周期的监控包括任务、环境。..., new HeartbeatReceiver(this)) 九、创建TaskScheduler Spark任务调度器，负责任务的提交，并且请求集群管理器对任务调度。...// 因此，它应该在我们从任务计划程序获取应用程序ID并设置spark.app.id之后开始。 //启动指标监控系统 gc时间，shuffler read/write...etc.
Spark 组件说明 Spark的应用程序作为一个独立的进程在Spark集群上运行，并由SparkContext对象（驱动程序）来运行你的主应用程序。...如图，这个架构有几个重要的地方需要注意： 1、在每一个应用程序的运行生命周期内，都属于一个独立的进程。这样有利于调度器（驱动程序调度自己的任务）和管理控制器（不同应用程序的调度任务）将应用程序隔离。...但这意味着SparkContext实例不能共享，也就是说在运行过程中在不写入外部存储的前提下，其他应用程序不能访问该数据。...3、应用程序在运行过程中必须监听从执行器中传入的连接。因此，应用程序必须发布在可寻址的工作节点中。 4、因为程序在集群环境上调度任务，所以应该在邻近的工作节点中运行，最好是局域网内。...显示有关正在执行的任务，应用程序及硬盘状况等信息。只需要在浏览器中键入http://drive-node:4040即可访问。
Hadoop的文件系统)上的一个文件开始创建，或者通过转换驱动程序中已经存在的Scala集合得到，用户也可以让spark将一个RDD持久化到内存中，使其能再并行操作中被有效地重复使用，最后RDD能自动从节点故障中恢复...spark的第二个抽象概念是共享变量（shared variables），它可以在并行操作中使用，在默认情况下，当spark将一个函数以任务集的形式在不同的节点上并行运行时，会将该函数所使用的每个变量拷贝传递给每一个任务中...，有时候，一个变量需要在任务之间，或者驱动程序之间进行共享，spark支持两种共享变量： 广播变量（broadcast variables），它可以在所有节点的内存中缓存一个值。...并行集合，是通过对于驱动程序中的集合调用JavaSparkContext.parallelize来构建的RDD） 第一种方式创建 下面通过代码来理解RDD和怎么操作RDD package com.tg.spark...import com.tg.spark.RDDOps2.GetLength; import com.tg.spark.RDDOps2.Sum; /** * 并行化一个已经存在于驱动程序中的集合创建RDD
站在应用程序角度 2.1 driver program(驱动程序) 每个 Spark 应用程序都包含一个驱动程序, 驱动程序负责把并行操作发布到集群上. ...驱动程序包含 Spark 应用程序中的主函数, 定义了分布式数据集以应用在集群中. ...在前面的wordcount案例集中, spark-shell 就是我们的驱动程序, 所以我们可以在其中键入我们任何想要的操作, 然后由他负责发布. ...驱动程序通过SparkContext对象来访问 Spark, SparkContext对象相当于一个到 Spark 集群的连接. ...然后, Spark 会发送应用程序代码(比如:jar包)到每个执行器. 最后, SparkContext对象发送任务到执行器开始执行程序. ?
在默认情况下，当Spark将一个函数转化成许多任务在不同的节点上运行的时候，对于所有在函数中使用的变量，每一个任务都会得到一个副本。有时，某一个变量需要在任务之间或任务与驱动程序之间共享。...创建一个RDD有两个方法：在你的驱动程序中并行化一个已经存在的集合；从外部存储系统中引用一个数据集，这个存储系统可以是一个共享文件系统，比如HDFS、HBase或任意提供了Hadoop输入格式的数据来源...记住，要确保这个类以及访问你的输入格式所需的依赖都被打到了Spark作业包中，并且确保这个包已经包含到了PySpark的classpath中。...RDD操作 RDD支持两类操作：转化操作，用于从已有的数据集转化产生新的数据集；启动操作，用于在计算结束后向驱动程序返回结果。...从这个操作开始，Spark将计算过程划分成许多任务并在多机上运行，每台机器运行自己部分的map操作和reduce操作，最终将自己部分的运算结果返回给驱动程序。
目前Spark代码通过一个全局变量查找SparkEnv，这样所有线程都可以访问它 SparkEnv。它可以被SparkEnv访问。get(例如在创建SparkContext之后)。...运行时任务的数据读写管理 securityManager 安全管理器，用来验证权限 metricsSystem 指标监控系统 memoryManager 内存管理器，整个 Spark 运行时的执行内存管理...❝MapOutputTracker在spark shuffle过程中的map和reduce起着衔接作用。...，所以在MapOutputTrackerMaster端保存中spark在shuffle map过程中所有block的相关的详细（包括位置，block大小等信息）。...驱动程序注册shuffle，执行者(或在驱动程序中本地运行的任务)可以请求读写数据。
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