现象 大家在使用 ApacheSpark2.x 的时候可能会遇到这种现象：虽然我们的SparkJobs 已经全部完成了，但是我们的程序却还在执行。...比如我们使用SparkSQL 去执行一些 SQL，这个 SQL 在最后生成了大量的文件。然后我们可以看到，这个 SQL 所有的 Spark Jobs 其实已经运行完成了，但是这个查询语句还在运行。...怎么在 Spark 里面设置这个参数 问题已经找到了，我们可以在程序里面解决这个问题。...因为这个参数对性能有一些影响，所以到了 Spark 2.2.0，这个参数已经记录在 Spark 配置文档里面了configuration.html，具体参见SPARK-20107。...总结 以上所述是小编给大家介绍的Apache Spark 2.0 在作业完成时却花费很长时间结束，希望对大家有所帮助！
CP.43: Minimize time spent in a critical section CP.43:尽量减少花费在临界区中的时间 Reason（原因） The less time is...获得mutex锁之后花费的时间越短，其他线程需要等待的机会就越小。线程阻塞和唤醒的代价太高了。...We could rewrite this to 这里，我们保持锁定的时间超出必要的限度了：我们不应该在不需要的时候获取锁，另一方面，应该在开始清理之前就释放锁。...Instead, add a block for the critical section: 但是这种做法在安全方面进行了妥协，还违反了RAII准则。
几乎所有设备都使用地球上连接到 Internet 的 cURL，cURL 最广泛的用途是从终端中的远程服务器下载文件。...要了解有关在 cURL 中设置最大超时的更多信息， 使用“--connect-timeout”选项 cURL 有一个可选标志“--connect-timeout”，您可以在其中指定持续时间（以秒为单位）...另一种“--max-time”选项 当您在批处理中执行多个操作时，使用“--max-time”标志，这个标志将设置整个操作的持续时间——比如下载一个大文件，因此，如果操作（例如下载文件）花费的时间超过指定的时间...当“连接服务器”+“下载文件时间”的总时间大于我们这里指定的 20 秒时，将终止下载。 在这种情况下，文件大小太小，下载时间不会超过 20 秒，因此命令将成功执行。...结论 本文介绍了如何为连接到远程服务器的时间或整个网络操作的超时设置最大持续时间（超时）。
例如，可以将web服务器上的日志复制到一个文件夹中，然后在夜间进行处理，生成web事件的每日报表。 ?...在大数据环境中，批处理可能在非常大的数据集上运行，计算需要大量时间。(例如，参见Lambda架构)。...编排时间片。通常将源数据放在反映处理窗口的文件夹层次结构中，按年、月、日、小时等进行组织。在某些情况下，数据可能会延迟到达。...Pig是一种声明性的大数据处理语言，在许多Hadoop发行版中都使用，包括HDInsight。它对于处理非结构化或半结构化数据特别有用。 Spark。...Azure分析服务支持创建表格模型来满足这一需求。 BI。Power BI允许数据分析师基于OLAP模型中的数据模型或直接从分析数据存储中创建交互式数据可视化。 Microsoft Excel。
基于Hive的管道构建索引大约需要三天时间才能完成。管理也是具有挑战性，因为管道包含数百个分片job，使监控变得困难。没有简单的方法来衡量管道的整体进度或计算ETA。...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。目前正在努力改变Spark驱动程序，以减少推测时间。...我们用来寻找性能瓶颈的工具 Spark UI度量指标：Spark UI可以深入了解特定阶段的时间花费。每个任务的执行时间分为子阶段，以便更容易找到job中的瓶颈。...为shuffle fetch加速而缓存索引文件 （SPARK-15074）：我们观察到shuffle服务经常成为瓶颈，并且reducer花费10％到15％的时间等待获取map数据。...我们还计算内存预留时间，但不包括在内，由于在同一硬件上运行实验，数字类似于CPU预留时间，而在Spark和Hive情况下，我们不会将数据缓存在内存中。
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。...对于增量视图（ Incremental views），相对于全表扫描所花费的时间，速度更快。...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。...如何避免创建大量小文件 Hudi的一项关键设计是避免创建小文件，并且始终写入适当大小的文件，其会在摄取/写入上花费更多时间以保持查询的高效。...文件并显示结果，这样结果中可能会出现大量的重复项。
因此，在HDFS中，文件是一种抽象，它隐藏了在多个节点之间存储和复制数据的复杂性。为什么我们需要HDFS？有一些原因如下： 1.硬件故障： 硬盘驱动器会发生故障。这是我们不得不应对的现实。...3.读取速度： 如果您按顺序读取文件，需要时间N。但是，如果文件分为10个块分布在10个节点之间，您可以在N/10的时间内获取其内容！因为每个节点都可以并行读取块。...文章中没有提到网络通信所花费的时间。但即使文件很大，这部分时间只是一个很小的部分。...Apache Spark基础知识 Apache Spark是一个用于操作和转换大量数据的平台。其关键思想是，Apache Spark的工作节点在多个节点上运行，并将中间结果存储在内存中。...这些都是在实际开发和部署中需要仔细考虑的问题。
而Spark将执行操作抽象为通用的有向无环图（DAG），可以将多个Stage的任务串联或者并行执行，而无须将Stage中间结果输出到HDFS中。...❑ 执行策略：MapReduce在数据Shuffle之前，需要花费大量时间来排序，而Spark不需要对所有情景都进行排序。由于采用了DAG的执行计划，每一次输出的中间结果都可以缓存在内存中。...❑ 任务调度的开销：MapReduce系统是为了处理长达数小时的批量作业而设计的，在某些极端情况下，提交任务的延迟非常高。...❑ 提供了丰富的API：与此同时，Spark支持多语言编程，如Scala、Python及Java，便于开发者在自己熟悉的环境下工作。...Spark自带了80多个算子，同时允许在Spark Shell环境下进行交互式计算，开发者可以像书写单机程序一样开发分布式程序，轻松利用Spark搭建大数据内存计算平台，并利用内存计算特性，实时处理海量数据
此外，一个job可能涉及到多个stage，而每个stage的处理结果都需要存储到HDFS中，这就必然导致频繁的磁盘IO； Spark：Spark不需要将计算的中间结果写入磁盘，这得益于Spark的RDD...（弹性分布式数据集）和DAG（有向无环图），前者是Spark中引入的一种只读的、可扩展的数据结构，后者则记录了job的stage以及在job执行过程中父RDD和子RDD之间的依赖关系。...Task则是基于线程模型的（而mapreduce 中的 map 和 reduce 都是 jvm 进程，每次启动都需要重新申请资源，启动时间大概1s；想象一下如果是8096个block，那么单独启动map...2.2 执行策略 MapReduce在shuffle前需要花费大量时间进行排序； Spark在shuffle时只有部分场景才需要排序，支持基于Hash的分布式聚合，更加省时； 2.3 数据格式和内存布局...Shark和Spark SQL在Spark的基础上实现了列存储和列存储压缩。 wxlogo2.png
2、通过更好的语言来集成到模型中的数据流，他抛弃了Hadoop MapReduce中要求的大量样板代码。...通常情况下，当你看一个的Hadoop MapReduce的程序，你很难抽取出这个程序需要做的事情，因为 the huge amount of boiler plates，而你阅读Spark 程序的时候你会感觉到很自然...最后，应用程序可以将数据集缓存到集群的内存中。这种内置的机制其实是很多应用程序的基础，这些应用程序在短时间内需要多次方法访问这些数据集，比如在机器学习算法中。...上面两个计算结合起来，使得Spark可以在毫秒级别的时间内调度task。然而在MP调度模型中，需要花费数秒甚至是数分钟（繁忙的集群）来调度task。...4、部分也是由于学术方面的原因，Spark社区常常有新的思维，其中一个例子就是，在Spark中采用BT协议来广播数据。
Spark适合那些需要在真正的大型服务器上快速执行数据计算的复杂工作。如果你确实有很多数据或要面对计算上的复杂挑战，你将要花费大量的时间和金钱让Spark运行起来，而这两者都需要很大投入。...此外，Hive与Stinger和Spark SQL等工具也更容易在短时间内上手。 将这两者交给理解这个领域的人——不只是一两个只知道大数据的人，否则他们将在工作中出现瓶颈。...使每个人都能了解这个领域，并得到他们所需要的数据从而作出明智的选择。 问：Spark在过去一年中有何变化？为什么它取代R语言成为了“大数据”架构？ 答：我认为有三个不同的因素。...我们通过Spark引擎来使用Spark的池分割数据来构建不同的模型，并使用一种机制来探索数据集。 我们可以将大量的信息应用到与元数据相结合的大量文本数据上。...这可能需要六个月的时间才能建立。前期的复杂问题会导致失败，浪费时间和金钱。虽然工具越来越容易使用，但集成起来仍然比需要的本身要困难。 第三是来自不同格式不同源的数据差异。
然而，推荐的block interval最小值是50ms，如果低于这个数值，那么大量task的启动时间，可能会变成一个性能开销点。...: executor 执行 task 所花费的时间 Getting Result Time: 获取 task 执行结果所花费的时间 Result Serialization Time: task 执行结果序列化时间...读数据所花费时间 ?...在流式计算的场景下，有两种类型的数据需要序列化。...在一些特殊的场景中，比如需要为流式应用保持的数据总量并不是很多，也许可以将数据以非序列化的方式进行持久化，从而减少序列化和反序列化的CPU开销，而且又不会有太昂贵的GC开销。
在实际应用中，由于MapReduce在大量数据处理时存在高延迟的问题，导致Hadoop无力处理很多对时间有要求的场景，越来越多的公司开始采用Spark作为与计算大数据的核心技术。...涉及到大规模的生产时，由于每一个作坊都要独立处理原料采购、制作、存储、运输等等环节，需要花费大量的人力（计算资源）、物力（能源消耗）和运输（IO操作）。...通过这样的整合，大型的生产只需集中进行一次原料采购、存储和运输，从而节省大量时间。...当数据丢失时，对于窄依赖只需要重新计算丢失的那一块数据来恢复；对于宽依赖则要将祖先RDD中的所有数据块全部重新计算来恢复。所以在长“血统”链特别是有宽依赖的时候，需要在适当的时机设置数据检查点。...在某些场景下，例如，在Spark Streaming中，针对数据进行update操作，或者调用Streaming提供的window操作时，就需要恢复执行过程的中间状态。
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。...如果需要从内存中清楚缓存，那么可以使用unpersist()方法。 5.Spark自己也会在shuffle操作时，进行数据的持久化，比如写入磁盘，主要是为了在节点失败时，避免需要重新计算整个过程。...这里写图片描述 对比可以看出，持久化后第二次count花费51毫秒，远远小于没持久所花费的时间，持久化后spark的性能大幅度提高。 RDD持久化策略 1.RDD持久化是可以手动选择不同的策略的。...1>MEMORY_ONLY:以非序列化的Java对象的方式持久化在JVM内存中。
当然，编程语言看起来很多，但是当你掌握了一门语言后，从零开始学习一门新的编程语言到能解决问题，可能仅仅只需要一周的时间。 首先聊聊 Python。...后来得出一个结论，因为大部分人比较懒，比如从文件中读取数据这个简单的功能，Python 只需要两行代码就可以实现了，不考虑文件名长度的话，就不到十个单词而已而 Java 要实现从文件中读取数据那必须先写一个...但是我们忽略了在大数据领域内，因为数据本身是没有任何知识的，所以需要数据使用者做很多数据探索的工作，而在数据的探索过程中，大量的时间是花费在数据的输入输出上，包括从网络中读写数据、从磁盘中读写数据，这里的时间可能需要花费上十几秒了...，在大多数时候远远超过了数据处理时间了，以至于数据处理时间可以忽略不计。...当然，在日常工作中，Python 也不仅仅是用来做数据处理，在我们团队里的任务调度系统 Airflow 和报表系统 Superset 都是用 Python 开发的，所以 Python 的功能还是很强大的
2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 ...2）列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多（意味着磁头调度次数多，而磁头调度是需要时间的，一般在1ms~10ms)，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际时间消耗会更大...相比之下，行存储则要复杂得多，因为在一行记录中保存了多种类型的数据，数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换，这个操作很消耗CPU，增加了解析的时间。所以，列存储的解析过程更有利于分析大数据。 ...而列式数据库只需要读取存储着“时间、商品、销量”的数据列，而行式数据库需要读取所有的数据列。...②没有索引的查询使用大量I/O。比如一般的数据库表都会建立索引，通过索引加快查询效率。 ③建立索引和物化视图需要花费大量的时间和资源。
2）在应用程序中可以混合使用不同来源的数据，如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 3）内嵌了查询优化框架，在把SQL解析成逻辑执行计划之后，最后变成RDD的计算。...2）列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多（意味着磁头调度次数多，而磁头调度是需要时间的，一般在1ms~10ms)，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际时间消耗会更大...相比之下，行存储则要复杂得多，因为在一行记录中保存了多种类型的数据，数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换，这个操作很消耗CPU，增加了解析的时间。所以，列存储的解析过程更有利于分析大数据。...而列式数据库只需要读取存储着“时间、商品、销量”的数据列，而行式数据库需要读取所有的数据列。...③建立索引和物化视图需要花费大量的时间和资源。 ④面对查询需求，数据库必须被大量膨胀才能满足需求。 2．列存储特性 列式数据库的特性如下： ①数据按列存储，即每一列单独存放。
（3）数据量特别少，有大量的小文件生成，就减少文件分片，没必要创建那么多task，这种情况，如果只是最原始的input比较小，一般都能被注意到；但是，如果是在运算过程中，比如应用某个reduceBy或者某个...另外，工作中遇到过这样的一个问题：GC默认情况下有一个限制，默认是GC时间不能超过2%的CPU时间，但是如果大量对象创建（在Spark里很容易出现，代码模式就是一个RDD转下一个RDD），就会导致大量的...在Spark UI上能够看到序列化占用总时间开销的比例，如果这个比例高的话可以考虑优化内存使用和序列化。 Broadcasting Large Variables。...Task时间分布。关注Spark UI，在Stage的详情页面上，可以看得到shuffle写的总开销，GC时间，当前方法栈，还有task的时间花费。...如果你发现task的时间花费分布太散，就是说有的花费时间很长，有的很短，这就说明计算分布不均，需要重新审视数据分片、key的hash、task内部的计算逻辑等等，瓶颈出现在耗时长的task上面。 ?
开发人员需要知道如何以及何时利用他们的力量。使用像Filestack这样的合适工具在ML环境中工作可以使开发人员更容易创建一个能够充分发挥其功能的高效算法。...以深度学习为核心，该工具面向那些需要在分布式CPU和GPU上工作的业务环境中构建深度神经网络的开发人员。...在大量的在线资源，文档和教程的帮助下，TensorFlow提供了一个包含数值计算形式的数据流图的库。这种方法的目的是允许开发人员在包括移动设备，平板电脑和台式机在内的多种设备上启动深度学习框架。...Apache Spark MLlib 作为包含内存数据处理的框架，Apache Spark MLlib具有算法数据库，其重点是聚类，协同过滤，分类和回归。...OpenNN包括Neural Designer，这是一种旨在通过创建表格，图形和其他可视内容来解释和简化数据条目的工具。
（3）数据量特别少，有大量的小文件生成，就减少文件分片，没必要创建那么多 task，这种情况，如果只是最原始的 input 比较小，一般都能被注意到；但是，如果是在运算过程中，比如应用某个 reduceBy...另外，工作中遇到过这样的一个问题：GC 默认情况下有一个限制，默认是 GC 时间不能超过 2% 的 CPU 时间，但是如果大量对象创建（在 Spark 里很容易出现，代码模式就是一个 RDD 转下一个...在 Spark UI 上能够看到序列化占用总时间开销的比例，如果这个比例高的话可以考虑优化内存使用和序列化。 Broadcasting Large Variables。...Task 时间分布。关注 Spark UI，在 Stage 的详情页面上，可以看得到 shuffle 写的总开销，GC 时间，当前方法栈，还有 task 的时间花费。...如果你发现 task 的时间花费分布太散，就是说有的花费时间很长，有的很短，这就说明计算分布不均，需要重新审视数据分片、key 的 hash、task 内部的计算逻辑等等，瓶颈出现在耗时长的 task
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