由于Spark UDF的输入参数必须是数据列column,在UDF中进行如Redis查询、白/黑名单过滤前,需要加载外部资源(如配置参数、白名单)初始化它们的实例。若它们都能被序列化,从Driver端初始化+broadcast的方式可以完成构建。而Redis、字典树等存在不能序列化的对象,也就无法从Driver端发送到Excutor端。因此,整体的思路是:在Driver端初始化可以被序列化的资源,在Excutor端利用资源构建不可序列化对象,从而分布完成整个对象的构建。
自从函数式编程和响应式编程逐渐进入到程序员的生活之后,map函数作为其中一个重要算子也为大家所熟知,无论是前端web开发,手机开发还是后端服务器开发,都很难逃过它的手心。而在大数据领域中又往往可以见到另外一个算子mapPartition的身影。在性能调优中,经常会被建议尽量用 mappartition 操作去替代 map 操作。本文将从Flink源码和示例入手,为大家解析为什么mapPartition比map更高效。
Spark基本操作主要就是各种map、reduce,这一篇从各种map开始。由于scala不熟悉,而且语法太精简,虽然代码量少了,但是可读性差了不少,就还是用Java来操作。
我们非常高兴的宣布 Apache Celeborn(Inclubating)[1]正式支持 Flink,Celeborn 于去年 12 月份正式进入 Apache 软件基金会 (ASF) 的孵化器,一直致力打造统一的中间数据服务,助力引擎全方位提升性能、稳定性和弹性,最新发布的 0.3.0 版本新增对 Flink 批作业 Shuffle 的支持,从此 Flink、Spark 可以同时使用统一的数据 Shuffle 服务,更大程度节省资源、降低运维成本。
做过一段时间spark的应用开发的小伙伴都会渐渐发现,很没趣,因为都是调API。那么,真的是没趣吗,还是说你本身没有去深入研究呢?通过本文你就会发现自己没成长是哪的问题了。
前面介绍了很多关于Spark性能的调优手段,今天来介绍一下Spark性能调优的最后一个点,就是关于Spark中常用算子的调优。废话不多说,直接进入正文;
除非是在本地新建的list数组才需要使用parallelize。保存在hdfs中的文件,在使用spark处理的时候是默认分partition的。
而且还在增加,遇到文件描述符问题,一般都是yarn的job问题,于是登到相关报错的几台机器上执行top命令查看对应的pid
在对RDD进行算子时,要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算,如下图所示:
在利用Spark处理数据时,如果数据量不大,那么Spark的默认配置基本就能满足实际的业务场景。但是当数据量大的时候,就需要做一定的参数配置调整和优化,以保证业务的安全、稳定的运行。并且在实际优化中,要考虑不同的场景,采取不同的优化策略。
新发布1.7.0版本的hanlp自然语言处理工具包差不多已经有半年时间了,最近也是一直在整理这个新版本hanlp分词工具的相关内容。不过按照当前的整理进度,还需要一段时间再给大家详细分享整理的内容。昨天正好看到的这篇关于关于1.7.0版本hanlp分词在spark中的使用介绍的文章,顺便分享给大家一起学习一下!
本篇博客将会汇总记录大部分的Spark RDD / Dataset的常用操作以及一些容易混淆的操作对比。
HanLP分词,如README中所说,如果没有特殊需求,可以通过maven配置,如果要添加自定义词典,需要下载“依赖jar包和用户字典".
作用:返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 2. 需求:创建一个1-10数组的RDD,将所有元素2形成新的RDD (1)创建 scala> var source = sc.parallelize(1 to 10) source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at :24 (2)打印 scala> source.collect() res7: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) (3)将所有元素2 scala> val mapadd = source.map(_ * 2) mapadd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[9] at map at :26 (4)打印最终结果 scala> mapadd.collect() res8: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
Spark大数据处理的核心是RDD,RDD的全称为弹性分布式数据集,对数据的操作主要涉及RDD的创建、转换以及行动等操作,在Spark系列(二)中主要介绍了RDD根据SparkContext的textFile创建RDD的方法,本小节将介绍RDD编程之转换(Transform)和行动(Action)两种操作。
创建一个执行环境,表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的,则此方法返回本地执行环境;如果从命令行客户端调用程序以提交到集群,则此方法返回此集群的执行环境,也就是说,getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境,是最常用的一种创建执行环境的方式。
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Flink和Spark类似,也是一种一站式处理的框架;既可以进行批处理(DataSet),也可以进行实时处理(DataStream)。
Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天,Flink正在飞速发展。由于性能的优势和兼顾批处理,流处理的特性,Flink可能正在颠覆整个大数据的生态。
最近很多球友都说在准备面试,不知道准备点啥,尤其是spark,实际上星球里浪尖分享的内容真的都掌握了,应对一般面试绝对没问题,但是遗憾的事情是很多人都是处于不会主动搜集资料,主动梳理知识,主动记忆整理知识,而是伸手要粮的境地。浪尖觉得这个是阻止你成长的罪魁祸手。前天跟朋友聚餐就说道这种情况,不努力,不加班给自己喂粮的,没有足够量和时间积累的人很难在一个领域里有所建树。
1:Spark Core:内核,也是Spark中最重要的部分,相当于Mapreduce SparkCore 和 Mapreduce都是进行离线数据分析 SparkCore的核心:RDD(弹性分布式数据集),由分区组成 2:Spark Sql:相当于Hive 支持Sql和DSL语句 -》Spark任务(RDD)-》运行
(1)zeroValue:给每一个分区中的每一个key一个初始值; (2)seqOp:函数用于在每一个分区中用初始值逐步迭代value; (3)combOp:函数用于合并每个分区中的结果。
用到的知识:HanLP、Spark TF-IDF、Spark kmeans、Spark mapPartition;
所以RDD不过是对一个函数的封装,当一个函数对数据处理完成后,我们就得到一个RDD的数据集(是一个虚拟的,后续会解释)。
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。
写在前面: 博主是一名大数据的初学者,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一天的生活就是一生的缩影。
摘要: 原创出处 https://mp.weixin.qq.com/s/PjJVYkMY67i7T-93tPpK7g 「渣渣王子」欢迎转载,保留摘要,谢谢!
普通的 map 算子对 RDD 中的每一个元素进行操作,而 mapPartitions 算子对 RDD 中每一个分区进行操作。
摘要: 原创出处 https://mp.weixin.qq.com/s/_ghOnuwbLHOkqGKgzWdLVw 「渣渣王子」欢迎转载,保留摘要,谢谢!
Spark是目前最流行的分布式大数据批处理框架,使用Spark可以轻易地实现上百G甚至T级别数据的SQL运算,例如单行特征计算或者多表的Join拼接。
非常高兴有机会可以代表我们团队在“CCTC 2017——Spark技术峰会”上给大家分享我们在Spark平台化上所做的一些工作,下面是分享的一些笔录。 苏宁大数据计算平台架构 苏宁大数据平台的计算引
下面这些关于 Spark 的性能调优项,有的是来自官方的,有的是来自别的的工程师,有的则是我自己总结的。
下面这些关于Spark的性能调优项,有的是来自官方的,有的是来自别的的工程师,有的则是我自己总结的。
本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第二篇,为大家带来的是RDD的转换的内容。
PySpark RDD 转换操作(Transformation) 是惰性求值,用于将一个 RDD 转换/更新为另一个。由于RDD本质上是不可变的,转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD,因此,一系列RDD转换创建了一个RDD谱系(依赖图)。
答:RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变,可分区,里面的元素可以并行计算的集合
转换算子是spark中的一种操作,用于从一个RDD转换成另一个RDD,它可以被用来创建新的RDD,也可以被用来转换已有的RDD。它们提供了一种通用的方法来完成RDD的转换,如map、filter、groupByKey等。
Flink Remote Shuffle 的提出与实现,源自我们观察到的用户对流批一体与云原生日益增加的需求。
◆ DataSet API开发概述 ◆ 计数器 ◆ DataSource ◆ 分布式缓存 ◆ Transformation ◆ Sink
Flink中的DataStream程序是对数据流进行转换的常规程序(例如,过滤,更新状态,定义窗口,聚合)。数据流的最初的源可以从各种来源(例如,消息队列,套接字流,文件)创建,并通过sink返回结果,例如可以将数据写入文件或标准输出。Flink程序以各种上下文运行,独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。 一,示例程序 改代码可以直接粘贴复制到你自己的工程,只需要导入Flink的相关依赖,具体工程构建方法,请参考。 object WordCount { def main(arg
由于计算过程是在内存进行,然后spill出来,每到达一个checkpoint就会将内存中的数据写入到磁盘,这个功能就是手动使其到达checkpoint
Pyspark学习笔记(一)—序言及目录 Pyspark学习笔记(二)— spark-submit命令 Pyspark学习笔记(三)— SparkContext 与 SparkSession Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD(上) Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD(下)
Flink为了能够处理有边界的数据集和无边界的数据集,提供了对应的DataSet API和DataStream API。我们可以开发对应的Java程序或者Scala程序来完成相应的功能。下面举例了一些DataSet API中的基本的算子。
今天 Review 了一下同事的代码,发现其代码中有非常多的 mapPartitions,问其原因,他说性能比 map 更好。我说为什么性能好呢?于是就有了这篇文章。
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