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Apache Spark大数据处理 - 性能分析（实例）

每个执行线程一次只计算一个分区，因此传递给执行程序的分区的大小和数量与完成所需的时间成正比。 ? 数据偏斜（Data Skew） 通常，数据会根据一个键被分割成多个分区，例如一个名称的第一个字母。...一个常见的建议是每个CPU有4个分区，但是与Spark性能相关的设置非常依赖于具体情况，因此这个值应该与给定的场景进行微调。 洗牌 当在分区之间重新排列数据时，就会发生洗牌。...当转换需要来自其他分区的信息时，比如将列中的所有值相加，就需要这样做。Spark将从每个分区收集所需的数据，并将其合并到一个新的分区中，可能是在不同的执行程序上。 ?...在洗牌过程中，数据被写到磁盘上并通过网络传输，中断了Spark在内存中进行处理的能力，并导致性能瓶颈。因此，我们希望尝试减少正在进行的洗牌数量或减少正在洗牌的数据量。...改进执行时间和度量 结论 在这种情况下，写入时间从1.4分钟减少到0.3分钟，减少了79%，如果我们有一个节点较多的集群，这种差异会变得更加明显。

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Spark Shuffle的技术演进

key分成一块一块的分区，打散分布在集群中各个节点的物理存储或内存空间中，每个计算任务一次处理一个分区，但map端和reduce端的计算任务并非按照一种方式对相同的分区进行计算，例如，当需要对数据进行排序时...，就需要将key相同的数据分布到同一个分区中，原分区的数据需要被打乱重组，这个按照一定的规则对数据重新分区的过程就是Shuffle（洗牌）。...一、Spark Shuffle 两个阶段 对于Spark来讲，一些Transformation或Action算子会让RDD产生宽依赖，即parent RDD中的每个Partition被child RDD...Read阶段开始于reduce端的任务读取ShuffledRDD之时，首先通过远程或本地数据拉取获得Write阶段各个节点中属于当前任务的数据，根据数据的Key进行聚合，然后判断是否需要排序，最后生成新的...可通过对spark.shuffle.spill参数配置，决定是否可以在排序时将临时数据Spill到磁盘。

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Spark学习笔记

Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据...并根据是否发生 shuffle 划分 DAG 的 stage. RDD RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象。它是一组元素，在集群的节点之间进行分区，以便我们可以对其执行各种并行操作。...RDD 的 Transformation 函数中,又分为窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency)的操作.窄依赖跟宽依赖的区别是是否发生 shuffle(洗牌...窄依赖是子 RDD的各个分片(partition)不依赖于其他分片,能够独立计算得到结果,宽依赖指子 RDD 的各个分片会依赖于父RDD 的多个分片,所以会造成父 RDD 的各个分片在集群中重新分片,...,也就是并行化,第二个 groupby 之后的 Map 操作,为了计算相同 key 下的元素个数,需要把相同 key 的元素聚集到同一个 partition 下,所以造成了数据在内存中的重新分布,即 shuffle

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键值对操作

PairRDD 是很多程序的构成要素,因为它们提供了并行操作各个键或跨节点重新进行数据分组的操作接口。...Spark 始终尝试根据集群的大小推断出一个有意义的默认值,但是有时候你可能要对并行度进行调优来获取更好的性能表现。 如何调节分区数（并行度）呢？...尽管 Spark 没有给出显示控制每个键具体落在哪一个工作节点上的方法(部分原因是Spark 即使在某些节点失败时依然可以工作),但 Spark 可以确保同一分区的键出现在同一个节点上。...我们的应用如下例所示： // 初始化代码;从HDFS上的一个Hadoop SequenceFile中读取用户信息 // userData中的元素会根据它们被读取时的来源,即HDFS块所在的节点来分布 /...RDD 还没有被计算出来,那么跨节点的数据混洗就不会发生了。

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浅谈离线数据倾斜

由此我的Runner探索之旅开始了 1.1 什么是数据倾斜 用最通俗易懂的话来说，数据倾斜无非就是大量的相同key被partition分配到一个分区里，造成了“一个人累死，其他人闲死”的情况，这种情况是不能接受的...到一个分区，从而一个reduce执行了大量的工作。...4.重新设计key，有一种方案是在map阶段时给key加上一个随机数，有了随机数的key就不会被大量的分配到同一节点(小几率)，待到reduce后再把随机数去掉即可。...02 Hive数据倾斜 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...03 Spark数据倾斜 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值

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（六）Hive优化

2.减少reduce的数量(可以使用参数进行控制)。 3.少用动态分区，用时记得按distribute by分区。...) set mapred.max.split.size=256000000; //一个节点上split的至少的大小(这个值决定了多个DataNode上的文件是否需要合并) set mapred.min.split.size.per.node...第一个MRJob 中， --Map的输出结果集合会随机分布到Reduce中，每个Reduce做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果是相同的GroupBy Key --有可能被分发到不同的Reduce...中，从而达到负载均衡的目的；第二个MRJob再根据预处理的数据结果按照GroupBy Key分布到 --Reduce中（这个过程可以保证相同的GroupBy Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作...当内存的Map大小，占到JVM配置的Map进程的25%的时候(默认是50%)，就将这个数据flush到reducer去，以释放内存Map的空间。

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Spark之基本流程（一）

由于在介绍Spark原理的时候会涉及到很多名词，一不小心就容易搞混淆，因此先梳理一下几个名词： Master节点：本质上是一台机器，常驻Master进程，负责分配任务以及监控Worker存活。...如果是 YARN 集群，那么 Driver 可能被调度到 Worker 节点上运行（比如上图中的 Worker Node 2）。 Executor：一个JVM进程。...Stage：Spark Job的阶段。一个Job可以分为1～n个stage。（物理执行计划里面的概念） Partition：数据的分区。分区个数可以决定该数据最多部署在几台机器上。...1.3 Spark应用例子 1.3.1 GroupBy例子 下面举一个groupby的例子，来了解spark运行的流程。...而到groupby的时候，由于我们指定了var numReducers = 2，因此变成了2个分区。并且转成了ShuffledRDD。

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Spark内部原理

，例如join，需要将不同节点上相同的Key对应的Value聚集到一起，Shuffle便应运而生。...对于窄依赖，只需通过重新计算丢失的那一块数据来恢复，容错成本较小。 宽依赖：分区对应多个子分区 。对于宽依赖，会对父分区进行重新计算，造成冗余计算。 ?...B ->G 中的join是窄依赖，因为之前的groupby已经将B中的数据通过shuffle进行了分区 所以join操作已有窄依赖已有宽依赖 如何判断是宽依赖还是窄依赖 每个RDD对象都有一个dependencies...当出现数据丢失时，会通过RDD之间的血缘关系（Lineages）进行重新计算，但是如果错误发生在一个复杂的宽依赖的时候，重新计算任然会消耗掉很多资源。...2.4 缓存 如果在应用程序中多次使用同一个RDD，可以将该RDD缓存起来，该RDD只有在第一次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据，在后续其他地方用到该RDD的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算

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Spark【面试】

task，每个task都是在自己的进程中运行的，当task结束时，进程也会结束 spark用户提交的任务成为application，一个application对应一个sparkcontext，app中存在多个...当hdfs上的文件达到一个指定大小的时候会形成一个文件，或者超过指定时间的话也形成一个文件 文件都是存储在datanode上面的，namenode记录着datanode的元数据信息，而namenode的元数据信息是存在内存中的...物理模型：整个hbase表会拆分为多个region，每个region记录着行健的起始点保存在不同的节点上，查询时就是对各个节点的并行查询，当region很大时使用.META表存储各个region的起始点...flume可以实时的导入数据到hdfs中，当hdfs上的文件达到一个指定大小的时候会形成一个文件，或者超过指定时间的话也形成一个文件。...解决的方法可以在分区的时候重新定义分区规则对于value数据很多的key可以进行拆分、均匀打散等处理，或者是在map端的combiner中进行数据预处理的操作。

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Spark Structured Streaming + Kafka使用笔记

failOnDataLoss true or false true streaming query 当数据丢失的时候，这是一个失败的查询。(如：主题被删除，或偏移量超出范围。)这可能是一个错误的警报。...当它不像你预期的那样工作时，你可以禁用它。如果由于数据丢失而不能从提供的偏移量中读取任何数据，批处理查询总是会失败。...partition 是一个表示输出分区的 id ，因为输出是分布式的，将在多个执行器上处理。 open 可以使用 version 和 partition 来选择是否需要写入行的顺序。...如果返回 false ，那么 process 不会在任何行上被调用。例如，在 partial failure （部分失败）之后，失败的触发器的一些输出分区可能已经被提交到数据库。...当 open 被调用时， close 也将被调用（除非 JVM 由于某些错误而退出）。即使 open 返回 false 也是如此。如果在处理和写入数据时出现任何错误，那么 close 将被错误地调用。

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spark运行原理简单介绍和一些总结

宽依赖：一个父RDD的一个partition被多个子RDD的partition使用。 是否会发生shuffle操作，宽依赖会发生shuffle操作。...64m放到不同的datanode节点上，在执行算子时在各个节点上分别处理各自的数据，可是我们操作的的对象都是lines这个变量，因此lines也即是这些节点数据的集合，即RDDS. 4，RDDs创建的二种方式...7，延迟计算（lazy Evaluation）：spark对RDDs的计算，是他们第一次使用action操作时，通俗说就是只有在数据被必要使用是才去加载，同java的懒加载，比如我们使用transformation...这在大数据中是十分显著的，那么怎么知道在使用时，再去执行呢？Spark内部有metadata表会记录转换的操作记录。...八、再理解下shuffle过程：把不同partition下相同的key聚集到一个partition下，造成了数据在内存中的重新分布。这也就是所谓的打乱、洗牌。

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我们在学习Spark的时候，到底在学习什么？

当一个RDD的某个分区丢失的时候，RDD记录有足够的信息记录其如何通过其他的RDD进行计算，且只需重新计算该分区。因此，丢失的数据可以被很快的恢复，而不需要昂贵的复制代价。...RDD的第一个优点是可以使用lineage恢复数据，不需要检查点的开销，此外，当出现失败时，RDDs的分区中只有丢失的那部分需要重新计算，而且该计算可在多个节点上并发完成，不必回滚整个程序 RDD的第二个优点是...因为只有丢失的父级分区需要重新计算，并且这些丢失的父级分区可以并行地在不同节点上重新计算。...Spark的调度器会额外考虑被持久化(persist)的RDD的那个分区保存在内存中并可供使用，当用户对一个RDD执行Action(如count 或save)操作时，调度器会根据该RDD的lineage...当计算得到一个新的RDD分区，但却没有足够空间来存储它时，系统会从最近最少使用的RDD中回收其一个分区的空间。

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Structured Streaming 编程指南

当启动计算后，Spark 会不断从 socket 连接接收数据。...当子目录名为 /key=value/ 时，会自动发现分区，并且对这些子目录进行递归发现。如果这些列出现在提供的 schema 中，spark 会读取相应目录的文件并填充这些列。...interval：可选的，如果没有指定，则系统将在上一次处理完成后立即检查是否有新的可用数据。...如果由于上一次的触发还未完成导致下一次的触发时间错过了，系统会在下一次的触发时间进行触发而不是在上一次触发结束后立马触发 checkpoint location：对于那些可以保证端到端容错的 output...如果返回 false，process 不会在任何行上被调用。例如，在部分失败之后，失败的 trigger 的部分输出分区可能已经被提交到数据库。

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Spark 基础（一）

运行机制Spark中，数据集被抽象为分布式弹性数据集（Resilient Distributed Datasets, RDDs）。...Master/Slave架构：一个Spark Driver负责协调和管理整个Spark应用程序，而Worker节点（也称Executor）负责执行特定的RDD转换操作或计算任务。...在执行Action操作期间，Spark会在所有Worker节点上同时运行相关计算任务，并考虑数据的分区、缓存等性能因素进行调度。...Broadcast变量被所有节点只读地引用，但它们不能被更改；逻辑区域变量则只在算子函数内共享，而且每个节点都有它们自己的副本。可读写变量：可读写变量是指Accumulatord变量。...窄依赖：指对于一个父RDD分区，存在最多一个子RDD分区依赖它。这种依赖通常发生在map、filter等转换操作中，它可以通过一次单向传输进行有效的处理。

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读书 | Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

前面已经讲完了Spark的运行过程，包括本地和集群上的。现在我们来讲讲Spark的调优与调试。 我们知道，Spark执行一个应用时，由作业、任务和步骤组成。...实际上，Spark调度器会创建出用于计算Action操作的RDD物理执行计划，当它从最终被调用Action操作的RDD时，向上回溯所有必需计算的RDD。...当作业的最后一个步骤结束时，一个Action操作也执行完了。 Spark调优 到这里我们已经基本了解Spark的内部工作原理了，那么在哪些地方可以进行调优呢？...调优方法 在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度 对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...如果RDD分区时的空间不够，旧的分区会直接删除。(妹的删数据也不带打声招呼的 = =！)当用到这些分区时，又会重新进行计算。

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2021年大数据Spark（七）：应用架构基本了解

Spark 应用架构-了解 Driver 和Executors 从图中可以看到Spark Application运行到集群上时，由两部分组成：Driver Program和Executors。...Task 是被送到某个Executor上的计算单元，每个应用都有各自独立的 Executor，计算最终在计算节点的 Executor中执行。   ...2）、Driver会将用户程序划分为不同的执行阶段Stage，每个执行阶段Stage由一组完全相同Task组成，这些Task分别作用于待处理数据的不同分区。...Task分为两种：一种是Shuffle Map Task，它实现数据的重新洗牌，洗牌的结果保存到Executor 所在节点的文件系统中；另外一种是Result Task，它负责生成结果数据；  5）、Driver...Spark Application程序运行时三个核心概念：Job、Stage、Task，说明如下：  Task：被分配到各个 Executor 的单位工作内容，它是 Spark 中的最小执行单位，一

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