数仓业务方的工作流全部迁移完成后，将导入任务和数仓中间层任务统一在老环境暂停调度。 其他任务主要是 MapReduce、Spark Jar、脚本任务，需要责任人自行评估。...工作流在老 DP 修改发布后，新 DP 工作流没发布成功，导致两边调度的 airflow 脚本不一致。 应对措施：通过离线任务来比对 airflow 的脚本，如果出现不一致，及时报警。...用户设置的运行状态和实际 airflow 脚本的运行状态不一致，比如用户期望新环境空跑，但由于程序 bug 导致新环境没有空跑。...Key，这样新老表的同一条记录就会在同一个 ReduceTask 中处理，计算得到数据是否相同，如果不同则打印出差异的数据 表数据比对不一致的结果会发送给表的负责人，及时发现和定位问题 ?...导致 Hive meta 信息丢失了 totalSize 属性，造成了 Spark SQL 由于读取不到文件大小信息无法做 broadcast join，解决方案是在 DistCp 同步表数据之后，执行
尽管Cloudera建议在我们交付Spark 3.1之前等待在生产中使用它，但您现在可以使用AQE开始在Spark 3.0中进行评估。 首先，让我们看一下AQE解决的问题类型。...这是启用AQE之前和之后第一个TPC-DS查询的执行结果： 动态将排序合并联接转换为广播联接 当任何联接端的运行时统计信息小于广播哈希联接阈值时，AQE会将排序合并联接转换为广播哈希联接。...这是启用AQE之前和之后第二个TPC-DS查询执行的最后阶段： 动态合并shuffle分区 如果随机播放分区的数量大于按键分组的数量，则由于键的不平衡分配，会浪费很多CPU周期 当两个 spark.sql.adaptive.enabled...然后，在物理级别上，过滤器在维度侧执行一次，结果被广播到主表，在该表中也应用了过滤器。...并非所有查询的性能都有如此显着的提高，但是在99个TPC-DS查询中，有72个受到DPP的积极影响。 结论 Spark距其最初的核心范例还有很长的路要走：在静态数据集上懒惰地执行优化的静态计划。
虽然我们的最终目标是精准预测未来，但由于这一任务难度较大，我们更多地是通过精准的报表和历史数据分析，挖掘数据中的潜在价值，从而为未来决策提供支持。...此前，我们使用 Spark 查询引擎进行即席查询，性能较慢，导致分析师在交互过程中需要等待数据返回，严重影响了分析效率。经过评估，我们发现每天因查询延迟浪费的分析师人力相当于 12.5 个人天。...生成实验报告：对于通过验证的 SQL 集合，我们可以进行切换；对于未通过的集合，我们会分析具体问题，并进行参数调优。上图 Pilot 双跑平台的页面示意图清晰展示了每个子任务的耗时和对数结果。...双跑对数-5 轮结果汇总我们对历史数据进行了多轮对数验证，并将 Spark 与 StarRocks 的切换情况分为以下三种场景：切换到 StarRocks 后执行失败：这种情况可以接受，可能由于 UDF...我们最终修复了 13 个不一致问题，将不一致的比例从 19% 降低到 0%。StarRocks 执行成功且数据一致：这是我们追求的理想场景。在双跑验证中，最终能够成功切换的比例约为 78%。
事情起源于美团内部某机器学习平台使用方同学的反馈，在该平台上训练出的XGBoost模型，使用同一个模型、同一份测试数据，在本地调用（Java引擎）与平台（Spark引擎）计算的结果不一致。...该平台对XGBoost模型进行过多次定向优化，在XGBoost模型测试时，并没有出现过本地调用（Java引擎）与平台（Spark引擎）计算结果不一致的情形。...两次结果怎么会不一样，问题出现在哪里呢？ 执行结果不一致问题排查历程 如何排查？首先想到排查方向就是，两种处理方式中输入的字段类型会不会不一致。...会不会是在这两种封装过程中，新加入的某些超参数对输入结果有着特殊的处理，从而导致结果不一致？ 与反馈此问题的同学沟通后得知，其Python代码中设置的超参数与平台设置的完全一致。...而如果数据集中的某一行存储结构是SparseVector，由于XGBoost on Spark仅仅使用了SparseVector中的非0值，也就导致该行数据的缺失值是Float.NaN和0。
这主要是由于基于DataFrame的API使用的org.apache.spark.ml Scala包名称，以及我们最初用来强调管道概念的“Spark ML Pipelines”术语。...由于运行时专有二进制文件的许可问题，我们默认不包括netlib-java的本机代理。...SPARK-22156：当numIterations设置为大于1时，Word2Vec的学习速率更新不正确。这将导致2.3和早期版本之间的训练结果不同。...SPARK-21681：修复了多项Logistic回归中的边缘案例错误，当某些特征的方差为零时，导致系数不正确。 SPARK-16957：树算法现在使用中点来分割值。这可能会改变模型训练的结果。...SPARK-14657：修复了RFormula在没有截距的情况下生成的特征与R中的输出不一致的问题。这可能会改变此场景中模型训练的结果。
部分SQL开启CBO优化之后的执行计划错误，导致结果出错，需要关闭CBO优化。 还有一些时区不准、GroupBy with Limit不准确等已经在新版本fix的bug。...在谨慎评估正确率和执行效率后，大数据团队决定首先使用Hive3 on Spark2作为紧急替换Tez的计算引擎，随后选用 Spark 3.2.1 作为长期支持的计算引擎，逐步将Hive SQL切换成 Spark...这是由于Spark对数仓常用的数据类型做了自己的实现方式，在他自己的实现方式下，目标路径会先被清空，随后才执行写入，而Hive是先写入到临时目录，任务完成后再将结果数据替换目标路径。...Spark.sql.sources.schema问题 在Spark和Hive同时使用的情况下，某些操作可能会导致Hive表元数据里面有spark.sql.sources.schema.part属性的存在...，后续如果修改表结构会导致表元数据和数据不一致的情况。
然而由于该架构组件过多、架构冗余等问题导致维养、开发、业务应用等方面带来了一系列的挑战，具体如下： 01 Clickhouse ：查询性能不足 针对部份 SaaS 场景的高并发高 QPS 查询场景，Clickhouse...由于 Clickhouse 组件本身设计的问题，无法支持多表或大表 Join 的查询场景，这就导致一旦出现关联查询场景，业务方需要重新寻找解决方案，使整体查询效率低下。...02 Apache Druid ：数据修复处理难度大 数据修复难度大： 当出现 Apache Flink 自身容错导致数据重复的情况，Druid 完全依赖写入侧进行幂等操作，由于自身不支持数据更新或删除...： 字段类型映射： 由于 Doris 与 Clickhouse 字段不一致，存在一些特殊要求的转换，例如 Key 值类型 String 需要转为 Varchar 以及设置对应长度、分区字段 String...2-3 倍的性能提升，在维表数据量大的情况达到 10 倍以上的性能提升，其中当维度数据表超过 1 亿后，Doris 依旧可以稳定查询，而 Clickhouse 由于 OOM 情况导致查询失败。
但由于新增产生的数据实体字段相对位置的乱序问题，导致入湖同步Hive的过程中产生异常。针对该问题，华米大数据团队也在和社区联动，解决数据字段对齐问题。...3.3 云主机时区统一问题 由于华米全球各个数据中心采用按需方式进行节点扩容，申请得到的云主机可能会出现节点时区不一致，从而会造成commit失败，我们对Hudi源码进行了改造，在hudi源码中统一了Timeline...从我们数仓+BI报表整体链条层面来看，整体报表产出时间会有一定程度的提前。 4.3 稳定性层面 程序稳定性层面暂时没有详细评估，结合实际场景说下目前情况： •中大表更新引入Hudi会相对较为稳定。...基于Aws Spot Instance机制，对于数据量过大的表，每次全量shuffle的数据量过大，会导致拉取数据的时间过长，Spot机器掉线，程序重试甚至失败，或者内存原因导致的fetch失败，造成任务的不稳定...总结如下 •Hudi on Spark 布隆过滤器查找与构建索引过程性能尚待提升，由于华米数据分布特性（更新频率多，范围广），现阶段部分大表的更新性能提升有待加强；•Metadata表的使用是为了提升整体入湖性能
，目前数量已经超过 500 个，并积累了大量的原始数据、中间数据和结果数据。...等组件版本的兼容性 评估对比性能表现，用了 TPC-DS 的测试用例和部分内部真实业务场景，没有非常精确的对比，但能满足业务需求 评估生产环境所需的节点实例类型和数量（算成本） 探索数据同步方案 探索验证集群与自研...我们在云上使用的是 Spark 3，而 Hive on Spark 并不支持 Spark 3，这导致我们无法继续使用 Hive on Spark 引擎。...主要原因是 Spark、Impala、Hive 组件版本的差异导致任务出错或数据不一致，需要修改业务代码。这些问题在 PoC 和早期的迁移中没有覆盖到，算是个教训。...有两种思路：对比 Metastore 数据库的数据，或对比 Hive 的 DDL 命令的结果。 计算结果一致。即使用 Hive/Impala/Spark 跑一些查询，对比两边的结果是否一致。
+ JuiceFS + OSS 整体方案的可行性 • 检查 Hive、Impala、Spark、Ranger 等组件版本的兼容性 • 评估对比性能表现，用了 TPC-DS 的测试用例和部分内部真实业务场景...数据同步 要迁移的数据包括两部分：Hive Metastore 元数据以及 HDFS 上的文件。由于不能中断业务，采用存量同步 + 增量同步（双写）的方式进行迁移；数据同步完后需要进行一致性校验。...主要原因是 Spark、Impala、Hive 组件版本的差异导致任务出错或数据不一致，需要修改业务代码。这些问题在 PoC 和早期的迁移中没有覆盖到，算是个教训。...有两种思路：对比 Metastore 数据库的数据，或对比 Hive 的 DDL 命令的结果。 • 计算结果一致。即使用 Hive/Impala/Spark 跑一些查询，对比两边的结果是否一致。...] 导致的。
前面讲了缓存，但是缓存的引入也会引发一系列的问题。最常见的是关于数据过期造成的不一致性问题，但是其实还有一些其他的问题。...比如说，如果某些原因导致缓存全部失效（例如掉电、服务重启），这个时候压力一下子全部落到后端部件上去了（比如数据库上），那么实际的性能测试要保证这种情况下依然可以保证正常服务的提供，流控正常，网站不要挂掉...EMR 任务，后来则是整个 pipeline，评估性能条件下选择的理想性价比环境。...另外，在评估执行状态的时候，指标不要单独地看。...第二个是需要结合代码和测试的结果去修正代码具体代码写得不好的地方。
当然，由于native引擎的问题，有些东西干不了，Gluten对干不了的operator重新fallback回Spark的代码执行。...也满意的结果。...比如说对小数点的处理，Spark自己跑是一回事，用了native 引擎可能就会有一些误差。也就是说我用Gluten和不用Gluten，结果可能不一致。 这种结果上的不一致有多难处理呢？我举个例子。...当然对Kyligence不是问题，因为只要Spark和Native引擎都选好了，对Kyligence的用户来说，其结果依然是一致的，只要每次哪些东西严格属于Spark哪些东西属于native引擎都有一致性的定义...这个项目的另外一个问题是，Spark社区是由Databricks牢牢掌握的，Gluten只能游离于Spark的开源项目之外，永远不会被整合进Spark里面去。这直接导致了这个项目的影响力很有问题。
由于Global Interpreter Lock（GIL）作为其核心设计的一部分，Python的致命弱点是并行多线程和多进程工作负载的弱点。...Spark处理Map的定向非循环图（DAG）减少计算管道，在整个DAG处理过程中保持数据在工作人员之间的分布。任务图在功能上定义，并且在优化DAG计算顺序之后懒惰地执行任务。...Dask和Ray都基于Spark的DAG并发功能评估的核心思想，数据在整个过程中保持分布。...但是，由于更大的内存要求和接近配置的内存限制，Spark在最大的1.28M文档任务中遇到了麻烦。实际上，Spark需要对其组件进行大量配置，这对其用户来说是一种挫败感。...由于更好地使用附加节点，具有附加节点的Spark几乎与Ray相同，并且可以通过更大的数据大小和更复杂的处理流水线来完成。 结论性思考 这些基本基准测试演示了分布式调度程序的一些主要属性。
结果导致JVM crash（OOM），从而导致取shuffle数据失败，同时executor也丢失了，看到Failed to connect to host的错误，也就是executor lost的意思...原因：这是由于数据本地性导致的，默认spark.locality.wait为3秒 解决方法：设置该参数为0即可加快速度，只有在数据量较小的情况下才建议这样设置。...=false 在使用Spark过程中出现：java.io.IOException: No space left on device 原因：一般是由于Spark的tmp目录满了导致 解决方法：可以将该目录空间设置大点...设置相应Black参数：spark.blacklist.enabled=true 三.Pyspark相关 driver python和Executor Python版本不一致问题 原因：pyspark要求所有的...PYTHONHASHSEED mean in pyspark 原因：这是由于各个Executor的Hash随机值不一样导致。
贪婪模式与懒惰模式 贪婪模式与懒惰模式，说到底就是元字符的特性 ?作为量词，表示 0 次或 1 次匹配。..., $match); echo $match[0]; //结果为：010-12345678 懒惰模式：在可匹配与可不匹配的时候，优先不匹配 $p = '/\d?...便起到了作用—— 在这些满足条件的诸多字符串中，挑出一个最短的字符串（即尽可能少地匹配）作为(.*?)的最终匹配结果。（所谓?引领的懒惰模式） 具体的可以看看下面这个例子： ?...以上我们可见， 字符串$subject中其实符合$pattern的匹配有两个：abcd/abccccd； 然而匹配的结果是前者，其原因便是方才所说的懒惰模式了。 综合demo： '; 运行结果： 匹配成功的次数： 1 Array ( [0] => spark@imooc.com ) spark@imooc.com -----------------------
，但是由于弹性或是抢占情况的发生，节点或是容器被抢占导致executor被kill是一种常态，现有的shuffle无法使计算做到serverless，在节点/容器被抢占时往往需要重新计算shuffle数据...现在越来越多的数据中心架构采用了存储计算分离的部署方式，在这样的部署方式下基于本地磁盘的shuffle方式首先会遇到的问题是由于本地磁盘的不足导致无法存放shuffle数据；其次，虽然可以通过块存储（RBD...Spark在生产环境的挑战 当前分布式计算平台上大多数的批处理作业是Spark作业，少量是MR作业，相比于MR作业，Spark作业的稳定性较差，而稳定性的问题中至少有一半是由于shuffle的失败造成的...每个BlockId存储在Shuffle Server侧，读取数据的时候，将验证所有BlockId都被处理，避免数据丢失 成功的Task信息将记录在Driver侧，读取时过滤冗余的Block，避免推测执行导致的数据不一致问题...除了上述2个场景外，还有部分query由于shuffle数据量更大，使用原生Spark Shuffle不能正常跑出结果，而使用Remote Shuffle Service则可以顺利运行，如，query64
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