开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。...1.诊断内存的消耗 在Spark应用程序中，内存都消耗在哪了？ 1.每个Java对象都有一个包含该对象元数据的对象头，其大小是16个Byte。...以上就是Spark应用程序针对开发语言的特性所占用的内存大小，要通过什么办法来查看和确定消耗内存大小呢？ 1、自行设置RDD的并行度。...因此下面来根据多个方面来逐点分析如何对Spark应用程序调优，分析的顺序是从表面到底层的Shuffle阶段。其实最重要的调优还是Shuffle阶段的调优。...要想合理的“榨干”集群的资源和性能，可以合理的设置Spark应用程序运行的并行度，来充分地利用集群的资源，这样才能充分的提高Spark应用程序的性能。
这篇调优指南主要涵盖两个主题：数据序列化和内存调优。数据序列化不仅可以优化网络性能，而且还可以减少内存的使用。...我们将描述如何确定对象的内存使用，以及如何改进内存使用——通过改变数据结构，或以序列化格式存储数据。然后，我们将概括调优Spark的缓存大小和Java垃圾收集器。...Spark将每个RDD分区存储为一个大的字节数组。以序列化形式存储数据的唯一缺点就是访问时间慢，由于必须动态地反序列化对个对象。...由于任务工作内存(运行task所需的内存空间)和缓存在节点上的RDD之间存在冲突，也可能会导致GC问题。我们将讨论如何控制分配给RDD的缓存空间来缓解这种问题。...Spark在master节点打印每个task的序列化大小，因此您可以查看来确定task是否太大，一般来说，大于20KB的task值得去优化。
前言 大家好，我是梦想家Alex ~ 今天为大家带来大数据开发面试中，关于 Spark 的 28 个高频考点 。 1、Spark 如何保证宕机迅速恢复? ...那么在 Spark 中，问题就变为怎么在 job 的逻辑或者物理执行图中加入 shuffle write 和 shuffle read 的处理逻辑？以及两个处理逻辑应该怎么高效实现？...应用程序层面的调优：过滤操作符的优化降低过多小任务，降低单条记录的资源开销，处理数据倾斜，复用 RDD 进行缓存，作业并行化执行等等 3）JVM 层面的调优：设置合适的资源量，设置合理的...Application 部署简化，例如 Spark，Storm 等多种框架的应用由客户端提交后，由 Yarn 负责资源的管理和调度，利用 Container 作为资源隔离的单位，以它为单位去使用内存,cpu...； block 位于存储空间、partion 位于计算空间，block 的大小是固定的、partion 大小是不固定的，是从 2 个不同的角度去看数据 23、Spark 应用程序的执行过程是什么？
那么在 Spark 中，问题就变为怎么在 job 的逻辑或者物理执行图中加入 shuffle write 和 shuffle read 的处理逻辑？以及两个处理逻辑应该怎么高效实现？...答：cogroup的函数实现:这个实现根据两个要进行合并的两个RDD操作,生成一个CoGroupedRDD的实例,这个RDD的返回结果是把相同的key中两个RDD分别进行合并操作,最后返回的RDD的value...，以加深对RDD及RDD编程的理解。...3、多Master如何配置 因为涉及到多个Master，所以对于应用程序的提交就有了一点变化，因为应用程序需要知道当前的Master的IP地址和端口。...方案1：可以估计每个文件安的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。
Executor进程的内存，Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能。...2.3 内存 RDD基于内存计算，在内存中缓存所有内容，会给堆和垃圾收集器增加很大压力。如果应用程序的堆空间不足，可以增加 spark.executor.memory。...如果应用程序使用大量的堆外内存，那么应该增加这个因子。 一般来说，增加堆大小或堆外内存属于最后才会考虑的操作。我们首要的目标是减少应用程序的内存占用。下面介绍实现这一目标的三种方法。...2.3.1 序列化 RDD以序列化形式保存在内存中，可以减少内存使用并改善垃圾收集。默认情况下Spark使用Java序列化，这并不是很高效。...2.4.4 更多内存 RDD，shuffle和应用程序对象之间共用执行器Java堆。
此外，我们还在Spark之上实现了Pregel和HaLoop编程模型（包括其位置优化策略），以库的形式实现（分别使用了100和200行Scala代码）。...例如，应用程序请求将两个RDD按照同样的哈希分区方式进行分区（将同一机器上具有相同关键字的记录放在一个分区），以加速它们之间的join操作。...Spark调度器以流水线的方式执行后两个转换，向拥有errors分区缓存的节点发送一组任务。...要使用Spark，开发者需要编写一个driver程序，连接到集群以运行Worker，如图2所示。Driver定义了一个或多个RDD，并调用RDD上的动作。...Worker是长时间运行的进程，将RDD分区以Java对象的形式缓存在内存中。 ? 图2 Spark的运行时。
1）与其他计算框架共享集群资源（Spark 框架与 MapReduce 框架同时运行，如果不用 Yarn 进行资源分配，MapReduce 分到的内存资源会很少，效率低下）；资源按需分配，进而提高集群资源利用等...3）Application 部署简化，例如 Spark，Storm 等多种框架的应用由客户端提交后，由 Yarn 负责资源的管理和调度，利用 Container 作为资源隔离的单位，以它为单位去使用内存...4）Yarn 通过队列的方式，管理同时运行在 Yarn 集群中的多个服务，可根据不同类型的应用程序负载情况，调整对应的资源使用量，实现资源弹性管理。 7.谈谈你对 container 的理解？...10.Spark 应用程序的执行过程是什么？...总结 Spark的面试题总共分成两个篇章，内容较多，小伙伴们可以选择自己需要的部分进行查看。
Application：Spark应用程序 指的是用户编写的Spark应用程序。包含， (1) Driver功能代码 (2) 分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。...Narrow Dependency：窄依赖 父RDD每一个分区最多被一个子RDD的分区所用：表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，或两个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区。...RDD API是宽依赖(存在shuffle)，而且两个join的RDD的分区数量一致，join结果的rdd分区数量也一样，这个时候join api是窄依赖)。...当调度器进行流水线执行（pipelining），或把多个RDD合并到一个步骤中时。 (2) 当一个RDD已经缓存在集群内存或磁盘上，Spark的内部调度器也会自动截断RDD谱系图。...我们不应该把RDD看作存放着特定数据的数据集，而最好把每个RDD当作我们通过转化操作构建出来的、记录着如何计算数据的指令列表。把数据读取到RDD的操作也同样是惰性的。
2：SparkStreaming的内部结构：本质是一个个的RDD（RDD其实是离散流，不连续） （*）问题：Spark Streaming是如何处理连续的数据 Spark...将逻辑扩展到集群上去运行，分配给 Spark Streaming 应用程序的内核（core）的内核数必须大于接收器（receiver）的数量。否则系统将接收数据，但是无法处理它. ...四、性能优化 1、减少批数据的执行时间 在Spark中有几个优化可以减少批处理的时间： 数据接收的并行水平 通过网络(如kafka，flume，socket等)接收数据需要这些数据反序列化并被保存到Spark...2、设置正确的批容量 为了Spark Streaming应用程序能够在集群中稳定运行，系统应该能够以足够的速度处理接收的数据（即处理速度应该大于或等于接收数据的速度）。这可以通过流的网络UI观察得到。...3、内存调优 在这一节，我们重点介绍几个强烈推荐的自定义选项，它们可以减少Spark Streaming应用程序垃圾回收的相关暂停，获得更稳定的批处理时间。
它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同结点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作（分布式数据集） RDD的数据默认存放在内存中，但是当内存资源不足时，spark会自动将RDD数据写入磁盘...持久化级别 说明 MORY_ONLY(默认) 将 RDD 以非序列化的 Java 对象存储在 JVM 中。如果没有足够的内存存储 RDD，则某些分区将不会被缓存，每次需要时都会重新计算。..._2 等 与上面的储存级别相同，只不过将持久化数据存为两份，备份每个分区存储在两个集群节点上 OFF_HEAP(实验中) 与 MEMORYONLYSER 类似，但将数据存储在堆外内存中。...定制化内存管理：数据以二进制的方式存在于堆外内存，节省了大量空间之外，还摆脱了GC的限制，Spark SQL的查询优化器，效率更快。...20、Spark性能优化 调优概述 在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、shuffle优化，特殊操作的优化等。
它是一种通用的分布式系统基础架构，具有多个组件：Hadoop分布式文件系统(HDFS)，它将文件以Hadoop本机格式存储并在集群中并行化; YARN，协调应用程序运行时的调度程序; MapReduce...类似于Hadoop读取和写入文件到HDFS的概念，Spark使用RDD(弹性分布式数据集)处理RAM中的数据。Spark以独立模式运行，Hadoop集群可用作数据源，也可与Mesos一起运行。...根据配置的块大小和复制因子，每个块在集群中被复制指定的次数。该信息被传递给NameNode，它跟踪集群中的所有内容。NameNode将这些文件分配给多个数据节点，然后将这些文件写入其中。...对于高级别的比较，假设为Hadoop选择计算优化的EMR集群，最小实例c4.large的成本为每小时0.026美元。 Spark最小内存优化集群每小时成本为0.067美元。...Spark有一个机器学习库叫MLLib，充分利用了Spark快速内存计算,迭代效率高的优势开发机器学习应用程序。
Spark的主要特性是其内存中的集群计算，可以提高应用程序的处理速度。 Spark旨在涵盖广泛的工作负载，如批处理应用程序，迭代算法，交互式查询和流式处理。...1.4 Apache Spark的功能 Apache Spark具有以下功能。 速度 - Spark有助于在Hadoop集群中运行应用程序，内存速度提高100倍，在磁盘上运行速度提高10倍。...在这里，Spark和MapReduce将并排运行，以涵盖集群上的所有火花作业。...虽然这个框架提供了许多用于访问集群计算资源的抽象，但用户仍然需要更多。 这两个迭代和交互式应用程序需要跨并行作业更快速的数据共享。由于复制，序列化和磁盘IO，MapReduce中的数据共享速度很慢。...如果对同一组数据重复运行不同的查询，则可以将此特定数据保存在内存中以获得更好的执行时间。 ? Spark RDD的交互操作 默认情况下，每次对其执行操作时，都可以重新计算每个转换后的RDD。
spark正可以应对这些问题 了解Spark是什么，它是如何工作的，以及涉及的不同组件是什么 简介 我们正在以前所未有的速度生成数据。老实说，我跟不上世界各地里产生的巨大数据量!...PySpark以一种高效且易于理解的方式处理这一问题。因此，在本文中，我们将开始学习有关它的所有内容。我们将了解什么是Spark，如何在你的机器上安装它，然后我们将深入研究不同的Spark组件。...Spark在数据科学家中很受欢迎，因为它将数据分布和缓存放入了内存中，并且帮助他们优化大数据上的机器学习算法。 我建议查看Spark的官方页面，了解更多细节。...在处理大数据时，优化这些操作至关重要，Spark以一种非常有创意的方式处理它。你所需要做的就是告诉Spark你想要对数据集进行哪些转换，Spark将维护一系列转换。...在这里,我们把单词小写,取得每个单词的前两个字符。
这个 batch interval（批间隔）必须根据您的应用程序和可用的集群资源的等待时间要求进行设置. 更多详情请参阅 优化指南 部分....将逻辑扩展到集群上去运行，分配给 Spark Streaming 应用程序的内核（core）的内核数必须大于接收器（receiver）的数量。否则系统将接收数据，但是无法处理它....集群管理器集群 - 这是任何 Spark 应用程序的一般要求, 并在 部署指南 中详细讨论. 打包应用程序 JAR - 您必须将 streaming 应用程序编译为 JAR....Spark Standalone - 可以提交 Spark 应用程序 driver 以在Spark Standalone集群中运行（请参阅 集群部署模式 ）, 即应用程序 driver 本身在其中一个工作节点上运行...假设所有的 RDD transformations 都是确定性的, 最后的数据被转换, 无论 Spark 集群中的故障如何, RDD 始终是一样的.
Tungsten Project 是 Databricks 公司提出的对 Spark 优化内存和 CPU 使用的计划，该计划初期似乎对 Spark SQL 优化的最多。...来决定，也就是所有 Task Shuffle 申请的 Page 内存总和不能大于下面的值： ExecutorHeapMemeory * 0.2 * 0.8 上面的数字可通过下面两个配置来更改： ...13.1.1 堆内内存 堆内内存的大小，由 Spark 应用程序启动时的 -executor-memory 或 spark.executor.memory 参数配置。...13.2 内存空间分配 13.2.1 静态内存管理 在 Spark 最初采用的静态内存管理机制下，存储内存、执行内存和其他内存的大小在 Spark 应用程序运行期间均为固定的，但用户可以应用程序启动前进行配置...(3) FrameWork1 中的 FW Scheduler 会答复 Master，我有两个 Task 需要运行在 Slave1，一个 Task 需要 ，另外一个 Task
Spark的主要特性是它的内存中集群计算，从而不再需要读写HDFS，提高了应用程序的处理速度，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。...Spark以两种方式使用Hadoop - 一个是存储，另一个是处理。由于Spark具有自己的集群管理计算，因此它仅使用Hadoop进行存储。...可以将 RDD 视作数据库中的一张表。其中可以保存任何类型的数据。Spark 将数据存储在不同分区上的 RDD 之中。 RDD 可以帮助重新安排计算并优化数据处理过程。...此外，它还具有容错性，因为RDD知道如何重新创建和重新计算数据集。 RDD 是不可变的。...DataFrame： 以RDD为基础的分布式数据集，与RDD相同，采用惰性机制，只记录各种转换的逻辑线路图(DAG)，支持SQL查询 2.3 架构设计 Spark运行架构包括集群资源管理器（Cluster
(1)MEMORY_ONLY:以⾮序列化的Java对象的⽅式持久化在JVM内存中。...应用程序中的配置参数来决定的，这个参数通常是由 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 来控制的，这个参数的值可以根据实际情况进行调整，以达到更好的性能。...② 优化代码逻辑：检查应用程序的代码逻辑，确保不会产生过多的数据或重复计算。可以通过使用合适的算法和数据结构、缓存计算结果、并行化操作等方式来减少内存的使用。 ...⑤ 使用集群管理器：可以使用集群管理器（如 YARN、Kubernetes）来管理应用程序的资源。通过集群管理器，可以动态地分配资源，以避免 Driver 内存不足的问题。 ...② 优化逻辑执行计划：Spark SQL 接着会对逻辑执行计划进行一系列的优化，包括谓词下推、列剪枝、列裁剪、表达式下推等等，以提高查询性能。
不论Spark以何种模式进行部署，任务提交后，都会先启动Driver进程，随后Driver进程向集群管理器注册应用程序，之后集群管理器根据此任务的配置文件分配Executor并启动，当Driver所需的资源全部满足后...一个Worker运行在集群中的一台服务器上，主要负责两个职责，一个是用自己的内存存储RDD的某个或某些partition；另一个是启动其他进程和线程（Executor），对RDD上的partition进行并行的处理和计算...(了解) 在执行Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程，前者为主控进程，负责创建 Spark 上下文，提交 Spark...1.堆内内存 堆内内存的大小，由 Spark 应用程序启动时的 –executor-memory 或 spark.executor.memory 参数配置。...对于 Spark 中序列化的对象，由于是字节流的形式，其占用的内存大小可直接计算，而对于非序列化的对象，其占用的内存是通过周期性地采样近似估算而得，即并不是每次新增的数据项都会计算一次占用的内存大小，这种方法降低了时间开销但是有可能误差较大
zip 将两个RDD中的元素（KV格式/非KV格式）变成一个KV格式的RDD,两个RDD的每个分区元素个数必须相同。...优化：对RDD执行checkpoint之前，最好对这个RDD先执行cache，这样新启动的job只需要将内存中的数据拷贝到HDFS上就可以，省去了重新计算这一步。...mycluster为我的Hadoop集群名称. 如何查找自己Hadoop集群名称? 位于自己 /hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml 文件下 ?...三 Spark 内存管理 Spark执行应用程序时，Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程，Driver负责创建SparkContext上下文，提交任务，task的分发等。...静态内存管理中存储内存、执行内存和其他内存的大小在 Spark 应用程序运行期间均为固定的，但用户可以应用程序启动前进行配置。
中间结果能够以RDD的形式存放在内存中，且能够从DAG中恢复，大大减少了磁盘IO。...那么在 Spark 中，问题就变为怎么在 job 的逻辑或者物理执行图中加入 shuffle write 和 shuffle read的处理逻辑？以及两个处理逻辑应该怎么高效实现？ ...spark调优比较复杂，但是大体可以分为三个方面来进行 1）平台层面的调优：防止不必要的jar包分发，提高数据的本地性，选择高效的存储格式如parquet 2）应用程序层面的调优：过滤操作符的优化降低过多小任务...6）采用parquet可以极大的优化spark的调度和执行。我们测试spark如果用parquet可以有效的减少stage的执行消耗，同时可以优化执行路径。...partion是指的spark在计算过程中，生成的数据在计算空间内最小单元，同一份数据（RDD）的partion大小不一，数量不定，是根据application里的算子和最初读入的数据分块数量决定；
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