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最大化 Spark 性能：最小化 Shuffle 开销

毕竟这就是 Spark 的目的——处理单台机器无法容纳的数据。 Shuffle 是分区之间交换数据的过程。因此，当源分区和目标分区驻留在不同的计算机上时，数据行可以在工作节点之间移动。...在 reduce 端，任务读取相关的排序块。 某些 Shuffle 操作可能会消耗大量堆内存，因为它们在传输之前或之后使用内存中数据结构来组织记录。Shuffle 还会在磁盘上生成大量中间文件。...如果您的数据已经根据您正在执行的操作进行分区，Spark 可以完全避免 Shuffle 。使用 repartition() 或 coalesce() 来控制数据的分区。...：在转换中尽早对数据应用过滤器或条件。...将小数据集广播到所有节点比混洗较大数据集更有效。

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优化 Apache Spark 性能：消除 shuffle 以实现高效数据处理

四、缓解shuffle的解决方案 为了优化 Apache Spark 性能并减轻 shuffle 的影响，可以采用多种策略： 减少网络 I/O：通过使用更少和更大的工作节点，可以减少 shuffle 期间的网络...减少列并过滤行：减少混洗的列数并在混洗之前过滤掉不必要的行可以显著减少传输的数据量。通过在管道中尽早消除不相关的数据，您可以最大限度地减少shuffle的影响并提高整体性能。...使用分桶技术：Bucketing是一种基于哈希函数将数据组织到桶中的技术。通过预先分区并将数据存储在桶中，Spark可以避免在连接和聚合等操作期间进行 shuffle。...这种优化技术减少了跨分区的数据移动，从而缩短了执行时间。 五、结论 Shuffle（跨分区重新分配数据的过程）是 Apache Spark 中的常见性能问题。...它可能导致网络 I/O 增加、资源争用和作业执行速度变慢。然而，通过采用减少网络 I/O、减少列和过滤行来最小化数据量、使用广播哈希连接以及利用分桶技术等策略，可以减轻 shuffle 的影响。

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键值对操作

在执行聚合或分组操作时,可以要求 Spark 使用给定的分区数。聚合分组操作中，大多数操作符都能接收第二个参数,这个参数用来指定分组结果或聚合结果的RDD 的分区数。...userData 时 调 用 了 partitionBy() ,Spark 就 知 道 了 该 RDD 是 根 据 键 的 哈 希 值 来 分区的,这样在调用 join()时,Spark 就会利用到这一点...具体来说,当调用 userData.join(events) 时,Spark 只会对 events 进行数据混洗操作,将 events 中特定 UserID 的记录发送到 userData 的对应分区所在的那台机器上...这通常会引起在执行器和机器上之间复制数据，使得混洗是一个复杂而开销很大的操作。...这个方法的实现非常重要,Spark 需要用这个方法来检查你的分区器对象是否和其他分区器实例相同,这样 Spark 才可以判断两个RDD 的分区方式是否相同。

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Apache Spark 2.2中基于成本的优化器（CBO）

需要注意的是在ANALYZE 语句中没必要指定表的每个列-只要指定那些在过滤/join条件或group by等中涉及的列 统计信息类型 下表列出了所收集的统计信息的类型，包括数字类型、日期、时间戳和字符串...过滤选择 过滤条件是配置在SQL SELECT语句中的WHERE 子句的谓语表达式。谓语可以是包含了逻辑操作子AND、OR、NOT且包含了多个条件的复杂的逻辑表达式 。...等于操作符 (=) :我们检查条件中的字符串常量值是否落在列的当前最小值和最大值的区间内 。这步是必要的，因为如果先使用之前的条件可能会导致区间改变。如果常量值落在区间外，那么过滤选择就是 0.0。...早先我们解释了在hash join操作中根据精确的基和统计信息选择构建方。 同样，根据确定的基和join操作的前置所有操作的大小估计，我们可以更好的估计join测的大小来决定该测是否符合广播的条件。...使用了CBO的Q25 另一方面，用了CBO,Spark创建了优化方案可以减小中间结果（如下）。在该案例中，Spark创建了浓密树而不是左-深度树。

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【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

要解答这两个问题我们需要了解Spark Sql的Sql语句处理逻辑，大致可以把Spark Sql中的查询处理流程做如下的划分： ?..."join"在一起 2) 左表id为2的行在 右表中可以找到，这两行也可以"join"在一起 至此，join的临时结 果表(之所以是临时表，因为还没有进行过滤)如下： 然后使用where条件 进行过滤...4.2.Join后条件 通过 OR 连接 再来看一条查询语句： ? 我们先进 行join处 理，临时 表的结果如下： ? 然后使用where条件进行过滤，最终查询结果如下： ?...对于左表，如果使用LT.value='two'过滤掉不符合条件的其他行，那么因为join条件字段也是value字段，说明在左表中LT.value不等于two的行，在右表中也不能等于two，否则就不满足"...我们知道分区表在HDFS上是按照目录来存储一个分区的数据的，那么在进行分区裁剪时，直接把要扫描的HDFS目录通知Spark的Scan操作符，这样，Spark在进行扫描时，就可以直接咔嚓掉其他的分区数据了

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【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

1.SparkSql SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala...SparkSql首先会对输入的Sql语句进行一系列的分析(Analyse)，包括词法解析(可以理解为搜索引擎中的分词这个过程)、语法分析以及语义分析(例如判断database或者table是否存在、group..."join"在一起 2) 左表id为2的行在右表中可以找到，这两行也可以"join"在一起 至此，join的临时结果表(之所以是临时表，因为还没有进行过滤)如下： 然后使用where条件进行过滤，显然临时表中的第一行不满足条件...对于左表，如果使用LT.value='two'过滤掉不符合条件的其他行，那么因为join条件字段也是value字段，说明在左表中LT.value不等于two的行，在右表中也不能等于two，否则就不满足"...我们知道分区表在HDFS上是按照目录来存储一个分区的数据的，那么在进行分区裁剪时，直接把要扫描的HDFS目录通知Spark的Scan操作符，这样，Spark在进行扫描时，就可以直接咔嚓掉其他的分区数据了

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【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

1.SparkSql SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala...SparkSql首先会对输入的Sql语句进行一系列的分析(Analyse)，包括词法解析(可以理解为搜索引擎中的分词这个过程)、语法分析以及语义分析(例如判断database或者table是否存在、group..."join"在一起 2) 左表id为2的行在右表中可以找到，这两行也可以"join"在一起 至此，join的临时结果表(之所以是临时表，因为还没有进行过滤)如下： 然后使用where条件进行过滤，显然临时表中的第一行不满足条件...对于左表，如果使用LT.value='two'过滤掉不符合条件的其他行，那么因为join条件字段也是value字段，说明在左表中LT.value不等于two的行，在右表中也不能等于two，否则就不满足"...我们知道分区表在HDFS上是按照目录来存储一个分区的数据的，那么在进行分区裁剪时，直接把要扫描的HDFS目录通知Spark的Scan操作符，这样，Spark在进行扫描时，就可以直接咔嚓掉其他的分区数据了

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【Spark】Spark之how

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。...(3) 执行器页面：应用中的执行器进程列表 可以确认应用在真实环境下是否可以使用你所预期使用的全部资源量；使用线程转存（Thread Dump）按钮收集执行器进程的栈跟踪信息。...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。...Spark提供了两种方法对操作的并行度进行调优： (1) 在数据混洗操作时，使用参数的方式为混洗后的RDD指定并行度； (2) 对于任何已有的RDD，可以进行重新分区来获取更多或者更少的分区数。...序列化调优 序列化在数据混洗时发生，此时有可能需要通过网络传输大量的数据。默认使用Java内建的序列化库。Spark也会使用第三方序列化库：Kryo。

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Hive计算引擎大PK，万字长文解析MapRuce、Tez、Spark三大引擎

从上述结果可以看到 predicate: id is not null 这样一行，说明 join 时会自动过滤掉关联字段为 null 值的情况，但 left join 或 full join 是不会自动过滤...有人说第一条sql执行效率高，因为第二条sql有子查询，子查询会影响性能；有人说第二条sql执行效率高，因为先过滤之后，在进行join时的条数减少了，所以执行效率就高了。...，都是先进行 where 条件过滤，在进行 join 条件关联。...，其实上述的两个SQL并不等价，代码1在内连接（inner join）中的连接条件（on）中加入非等值的过滤条件后，并没有将内连接的左右两个表按照过滤条件进行过滤，内连接在执行时会多读取part=0的分区数据...在使用过程中，容易认为代码片段2可以像代码片段1一样进行数据过滤，通过查看explain dependency的输出结果，可以知道不是如此。

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SparkSql 中外连接查询中的谓词下推规则

SparkSql SparkSql是架构在spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala...SparkSql首先会对输入的sql语句进行一系列的分析，包括词法解析(可以理解为搜索引擎中的分词这个过程)、语法分析以及语义分析(例如判断database或者table是否存在、group by必须和聚合函数结合等规则...id为1的行在右表中可以找到，但是此时仅仅满足join条件，在使用where条件判断这条连接后数据时，发现右表的id不满足RT.id>1的条件，所以这条join结果不保留(注意，这里是不保留，全都不保留...好了，接下来看看右表join后条件下推的情况： 第一步：使用RT.id>1过滤右表，过滤后右表只剩一行id为2的行 第二步：左表id为1的行在过滤后的右表中没有，此时左表值保留，右表值为null 第三步...至此，左联接查询的四条规则分析完了，可以看出，在SparkSql中对于外连接查询时的过滤条件，并不能在所有情况下都用来进行数据源的过滤，如果使用得当会极大的提升查询性能，如果使用不当，则会产生错误的查询结果

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Hive计算引擎大PK，万字长文解析MapRuce、Tez、Spark三大引擎

从上述结果可以看到 predicate: id is not null 这样一行，说明 join 时会自动过滤掉关联字段为 null 值的情况，但 left join 或 full join 是不会自动过滤...有人说第一条sql执行效率高，因为第二条sql有子查询，子查询会影响性能；有人说第二条sql执行效率高，因为先过滤之后，在进行join时的条数减少了，所以执行效率就高了。...，都是先进行 where 条件过滤，在进行 join 条件关联。...，其实上述的两个SQL并不等价，代码1在内连接（inner join）中的连接条件（on）中加入非等值的过滤条件后，并没有将内连接的左右两个表按照过滤条件进行过滤，内连接在执行时会多读取part=0的分区数据...在使用过程中，容易认为代码片段2可以像代码片段1一样进行数据过滤，通过查看explain dependency的输出结果，可以知道不是如此。

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

所谓记录，类似于表中的一“行”数据，一般由几个字段构成。记录，是数据集中唯一可以区分数据的集合，RDD 的各个分区包含不同的一部分记录，可以独立进行操作。...这是创建 RDD 的基本方法，当内存中已有从文件或数据库加载的数据时使用。并且它要求在创建 RDD 之前所有数据都存在于驱动程序中。...RDD进行**重新分区**， PySpark 提供了两种重新分区的方式； 第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。

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Pyspark学习笔记（四）---弹性分布式数据集 RDD （上）

弹性：RDD是有弹性的，意思就是说如果Spark中一个执行任务的节点丢失了，数据集依然可以被重建出来； 分布式：RDD是分布式的，RDD中的数据被分到至少一个分区中，在集群上跨工作节点分布式地作为对象集合保存在内存中...#使用textFile()读取目录下的所有文件时，每个文件的每一行成为了一条单独的记录， #而该行属于哪个文件是不记录的。...惰性执行指的 是在调用行动操作时（也就是需要进行输出时）再处理数据。...这是因为每个语句仅仅解析了语法和引用对象， 在请求了行动操作之后，Spark会创建出DAG图以及逻辑执行计划和物理执行计划，接下来驱动器进程就跨执行器协调并管理计划的执行。...RDD ③不需要进行节点间的数据混洗 宽操作： ①通常需要数据混洗 ②RDD有多个依赖，比如在join或者union的时候 7.RDD容错性 因为每个RDD的谱系都被记录，所以一个节点崩溃时，任何RDD

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Spark SQL 之 Join 实现

Join基本要素 如下图所示，Join大致包括三个要素：Join方式、Join条件以及过滤条件。其中过滤条件也可以通过AND语句放在Join条件中。...在实际计算时，spark会基于streamIter来遍历，每次取出streamIter中的一条记录rowA，根据Join条件计算keyA，然后根据该keyA去buildIter中查找所有满足Join条件...inner join inner join是一定要找到左右表中满足join条件的记录，我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，可以不用关心哪个是左表，哪个是右表，在spark sql查询优化阶段...我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，一般让大表在左边，小表在右边。其基本实现流程如下图所示。...所以说，右表是streamIter，左表是buildIter，我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，一般让大表在右边，小表在左边。其基本实现流程如下图所示。

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SQL、Pandas和Spark：常用数据查询操作对比

join on在SQL多表查询中是很重要的一类操作，常用的连接方式有inner join、left join、right join、outer join以及cross join五种，在Pandas和Spark...数据过滤在所有数据处理流程中都是重要的一环，在SQL中用关键字where实现，在Pandas和Spark中也有相应的接口。 Pandas。...loc是用于数据读取的方法，由于其也支持传入逻辑判断条件，所以自然也可用于实现数据过滤，这也是日常使用中最为频繁一种； 通过query接口实现，提起query，首先可能想到的便是SQL中Q，实际上pandas...但在具体使用中，where也支持两种语法形式，一种是以字符串形式传入一个类SQL的条件表达式，类似于Pandas中query；另一种是显示的以各列对象执行逻辑判断，得到一组布尔结果，类似于Pandas中...在SQL中，having用于实现对聚合统计后的结果进行过滤筛选，与where的核心区别在于过滤所用的条件是聚合前字段还是聚合后字段。

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Spark调优 | 不可避免的 Join 优化

对于语法解析、语法分析以及查询优化，本文不做详细阐述，本文重点介绍Join的物理执行过程。 Join基本要素 如下图所示，Join大致包括三个要素：Join方式、Join条件以及过滤条件。...其中过滤条件也可以通过AND语句放在Join条件中。...在实际计算时，spark会基于streamIter来遍历，每次取出streamIter中的一条记录rowA，根据Join条件计算keyA，然后根据该keyA去buildIter中查找所有满足Join条件...inner join inner join是一定要找到左右表中满足join条件的记录，我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，可以不用关心哪个是左表，哪个是右表，在spark sql查询优化阶段...我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，一般让大表在左边，小表在右边。其基本实现流程如下图所示。

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【Spark】Spark之what

窄依赖会发生一种现象：Shuffle，所以就叫做Shuffle Dependency，由此我们可以得出Shuffle概念的内涵：不同分区中的数据发生混洗，一些不同分区中的数据互相会见面。 4....RDD与Stage并不是一一对应的关系（Job 内部的I/O优化）： (1) 当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来时，调度器就会自动进行流水线执行。...(3) 还有一种截断RDD谱系图的情况发生在当RDD已经在之前的混洗中作为副产品物化出来时，哪怕该RDD并没有被显示调用persist()方法。...Spark使用惰性求值，这样就可以对逻辑执行计划作一些优化，比如将连续的映射转为流水线执行，将多个操作合并到一个步骤中。...例如，某RDD先执行map转换算子，再执行filter过滤算子，那么就可以在map的同时执行了filter算子，这样就使得更少的数据需要存储了。

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Spark on Yarn年度知识整理

（可以是内存，也可以是磁盘) 3、Spark会使用谱系图来记录这些不同RDD之间的依赖关系，Spark需要用这些信息来按需计算每个RDD，也可以依靠谱系图在持久化的RDD丢失部分数据时用来恢复所丢失的数据...Spark 会尽可能地管道化，并基于是否要重新组织数据来划分 阶段 (stage) ，例如本例中的 groupBy() 转换就会将整个执行计划划分成两阶段执行。...（可使用partitionBy(new HashPartitioner(100)).persist()来构造100个分区) 3、Spark中的许多操作都引入了将数据根据键跨界点进行混洗的过程。...再创建出HiveContext对象(sparksql的入口)，然后就可以使用HQL来对表进行查询，并以由行足证的RDD的形式拿到返回的数据。 ?...在执行过程中，有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的SQL语句，直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。

1.2K20

Spark知识体系完整解读

（可以是内存，也可以是磁盘) Spark会使用谱系图来记录这些不同RDD之间的依赖关系，Spark需要用这些信息来按需计算每个RDD，也可以依靠谱系图在持久化的RDD丢失部分数据时用来恢复所丢失的数据...步骤 2 ：创建执行计划。 Spark 会尽可能地管道化，并基于是否要重新组织数据来划分 阶段 (stage) ，例如本例中的 groupBy() 转换就会将整个执行计划划分成两阶段执行。...（可使用partitionBy(newHashPartitioner(100)).persist()来构造100个分区) Spark中的许多操作都引入了将数据根据键跨界点进行混洗的过程。...再创建出HiveContext对象(sparksql的入口)，然后就可以使用HQL来对表进行查询，并以由行足证的RDD的形式拿到返回的数据。...在执行过程中，有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的SQL语句，直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。

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Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

在转换操作过程中，我们还可以在内存中缓存/持久化 RDD 以重用之前的计算。...这是创建 RDD 的基本方法，当内存中已有从文件或数据库加载的数据时使用。并且它要求在创建 RDD 之前所有数据都存在于驱动程序中。...RDD进行**重新分区**， PySpark 提供了两种重新分区的方式； 第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。

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