现在距离2021年还有不到一个月的时间了,是不是有的小伙明年不知该怎么复习spark,以及不知道该备战企业中会问到那些问题。好今天他来了总结了20个企业中经常被问到的面题以及会附带一些笔试题哦,编写不易建议收藏。
我们知道Spark 可以通过 RDD 实现计算链的原理 :转换函数包含在 RDD 链中,但仅在调用 action 函数后才会触发实际的求值过程,执行分布式运算,返回运算结果。要是在 同一 RDD 上重复调用 action 会发生什么?
此时运行:会有问题吗? 结果没有:其原因是因为x属于局部变量,可以直接进行序列化。而放到外部,那么就需要与SerializableRDD关联,序列化x变量前肯定要序列化SerializableRDD,否则就会报错。
闭包的作用可以理解为:函数可以访问函数外部定义的变量,但是函数内部对该变量进行的修改,在函数外是不可见的,即对函数外源变量不会产生影响。
众所周知,Spark 框架主要是由 Scala 语言实现,同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口,也是 Scala。然而,在数据科学领域,Python 一直占据比较重要的地位,仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库,例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时,Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。
上篇博文《深入理解Spark 2.1 Core (六):资源调度的实现与源码分析》中我们讲解了,AppClient和Executor是如何启动,如何为逻辑上与物理上的资源调度,以及分析了在Spark1.4之前逻辑上资源调度算法的bug。
持久化存储是Spark非常重要的一个特性,通过持久化存储,提升Spark应用性能,以更好地满足实际需求。而Spark的持久化存储,根据不同的需求现状,可以选择不同的策略方案。今天的大数据入门分享,我们就来具体讲讲Spark持久化存储策略。
rdd的全称为Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集) rdd的操作有两种transfrom和action。 transfrom并不引发真正的rdd计算,action才会引发真正的rdd计算。 rdd的持久化是便于rdd计算的重复使用。 在rdd参与第一次计算后,设置rdd的存储级别可以保持rdd计算后的值在内存中。(1)另外,只有未曾设置存储级别的rdd才能设置存储级别,设置了存储级别的rdd不能修改其存储级别。(2)(1)的举例如下:rdd1要经过trans
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。
对于 Spark 内置的算子,在 Python 中调用 RDD、DataFrame 的接口后,从上文可以看出会通过 JVM 去调用到 Scala 的接口,最后执行和直接使用 Scala 并无区别。而 对于需要使用 UDF 的情形,在 Executor 端就需要启动一个 Python worker 子进程,然后执行 UDF 的逻辑。那么 Spark 是怎样判断需要启动子进程的呢?
就易用性而言,对比传统的MapReduce API,Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。然而,对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说,RDD API仍然存在着一定的门槛。
DataSet 和 RDD 类似, 但是DataSet没有使用 Java 序列化或者 Kryo序列化, 而是使用一种专门的编码器去序列化对象, 然后在网络上处理或者传输.
在进行RDD操作的时候,我们需要在接下来多个行动中重用同一个RDD,这个时候我们就可以将RDD缓存起来,可以很大程度的节省计算和程序运行时间。
本篇文章进对 RDD 和 DataSet 进行对比和总结。 当然因为随笔,所以想到哪写到哪... 哎~,最近变懒了,都不想动脑子了!!!
1. shuffle过程的数据是如何传输过来的,是按文件来传输,还是只传输该reduce对应在文件中的那部分数据?
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
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
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。
场景描述:本文由小米的王加胜同学分享,文章介绍了 Apache Flink 在小米的发展,从 Spark Streaming 迁移到 Flink ,在调度计算与调度数据、Mini batch 与 streaming、数据序列化等方面对比了 Spark Streaming 和 Flink 的一些区别。
Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存。
The Spark Streaming integration for Kafka 0.10 is similar in design to the 0.8 Direct Stream approach;
项目中用的是Spark Structrued Streaming ,也就是Spark 2.0的新版Streaming,看官方文档也说过性能及实时性会比之前的Dstreaming好点,但是相关的资料相比Dstreaming实在是少很多,现在调优阶段很多都要参考Dstreaming的文章以及经验。
Spark中的Shuffle、宽依赖窄依赖、RDD持久化、共享变量
在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
代码调优,就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则,包括:RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。在开发过程中,时时刻刻都应该注意以上原则,并将这些原则根据具体的业务以及实际的应用场景,灵活地运用到自己的Spark作业中。
Broadcast 顾名思义,broadcast 就是将数据从一个节点发送到其他各个节点上去。这样的场景很多,比如 driver 上有一张表,其他节点上运行的 task 需要 lookup 这张表,那么 driver 可以先把这张表 copy 到这些节点,这样 task 就可以在本地查表了。如何实现一个可靠高效的 broadcast 机制是一个有挑战性的问题。先看看 Spark 官网上的一段话: Broadcast variables allow the programmer to keep a read-
本文介绍了 Apache Spark 的 RDD 程序设计指南,从 RDD 的基本概念、创建与操作、缓存与存储、性能优化等方面进行了详细阐述,并提供了丰富的实例和代码以帮助读者更好地理解和掌握 RDD 的使用方法。
《Spark Core源码精读计划3 | SparkContext辅助属性及后初始化》
在大数据计算领域,Spark 已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark 的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
(*)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。
在Spark的学习当中,RDD、DataFrame、DataSet可以说都是需要着重理解的专业名词概念。尤其是在涉及到数据结构的部分,理解清楚这三者的共性与区别,非常有必要。今天的大数据入门分享,我们就主要来讲讲Spark RDD、DataFrame、DataSet。
前两天和大家分享了一篇关于 Spark Core 数据倾斜调优 相关的文章,今天继续和大家分享一篇关于 Spark 开发调优的文章,干货文章,建议收藏!
在文章TaskScheduler 任务提交与调度源码解析 中介绍了Task在executor上的逻辑分配,调用TaskSchedulerImpl的resourceOffers()方法,得到了TaskDescription序列的序列Seq[Seq[TaskDescription]],即对某个task需要在某个executor上执行的描述,仅仅是逻辑上的,还并未真正到executor上执行,本文将从源码角度解析Task是怎么被分配到executor上执行的。
开发人员一直非常喜欢Apache Spark,它提供简单但功能强大的API,这些特性的组合使得用最少的代码就可以进行复杂的分析。我们通过引入 DataFrames 和 Spark SQL 继续推动 Spark 的可用性和性能。这些是用于处理结构化数据(例如数据库表,JSON文件)的高级API,这些 API 可让 Spark 自动优化存储和计算。在这些 API 背后,Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎用 Spark 面向对象(RDD)API无法实现的方式优化应用程序,例如以原始二进制形式对数据进行操作。
原文 | https://www.cnblogs.com/liangjf/p/8322410.html
该文介绍了如何利用Spark Streaming进行实时数据处理,包括批处理和流处理。文章首先介绍了Spark Streaming的基本概念、适用场景、工作原理和关键概念,然后详细讲解了如何利用Spark Streaming进行批处理和流处理,以及如何处理Kafka等分布式消息队列。最后,作者提供了一些优化建议,以提升Spark Streaming的性能和稳定性。
弹性分布式数据集(RDD)作为Spark最根本的数据抽象,是只读的分区记录(Partition)的集合,只能基于在稳定物理存储中的数据集上创建,或者在其他已有的RDD上执行转换(Transformation)操作产生一个新的RDD。转换后的RDD与原始的RDD之间产生的依赖关系,构成了血统(Lineage)。凭借血统,Spark保证了每一个RDD都可以被重新恢复。但RDD的所有转换都是惰性的,即只有当一个返回结果给Driver的行动(Action)发生时,Spark才会创建任务读取RDD,然后真正触发转换的执行。
原文:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html
https://www.psvmc.cn/article/2022-04-21-bigdata-spark-idea.html
前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的。如果没有对Spark作业进行合
看这篇文章前,建议你先简单看看Spark Sort Based Shuffle内存分析。
之前分享过一篇博客,?不会这20个Spark热门技术点,你敢出去面试大数据吗?,那一篇确实是非常精华,提炼出了非常重要同样非常高频的Spark技术点,也算是收到了一些朋友们的好评。本篇博客,博主打算再
RDD 采用记录更新的方式:记录所有更新点的成本很高。 所以,RDD只支持粗颗粒变换,即只记录单个块(分区 partition)上执行的单个操作,然后创建某个 RDD 的变换序列(血统 lineage)存储下来; 变换序列指,每个 RDD 都包含了它是如何由其他 RDD 变换过来的以及如何重建某一块数据的信息。因此 RDD 的容错机制又称“血统”容错。
一,基本概念 累加器是Spark的一种变量,顾名思义该变量只能增加。有以下特点: 1,累加器只能在Driver端构建及并只能是Driver读取结果,Task只能累加。 2,累加器不会改变Spark L
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。
本文旨在梳理出Spark内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于Spark 2.1版本,阅读本文需要读者有一定的Spark和Java基础,了解RDD、Shuffle、JVM等相关概念。
Hadoop不善于处理迭代场景:逻辑斯蒂回归、模拟退火算法、遗传算法等。MapReduce是将中间结果写入磁盘中,下次使用直接从磁盘中取出来,产生两个问题:
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