4.查询计算场景 查询计算平台基于 presto 封装实现，目前在我司应用场景涉及：BI 平台、即席式交互、跨源融合查询，因云上虚拟机自建 Clickhouse，其存储瓶颈较明显且成本又高，因此引入...支持 spark、presto、flink 等查询引擎。 支持查询路由及负载均衡。 多数据源融合查询。 入 门 1.EMR 集群单元构成 开篇伊始，先简单了解下 EMR 集群单元架构。...例：spark-env.sh 在初始化过程若不去掉 Standalone 配置，提交 SPARK Application 后会因运行架构冲突导致访问时无法正确解析 SPARK MASTER WEB 服务地址...5.scale 规则使用 在没有 scale 机制的自建 Hadoop 集群，不可避免地会碰到计算资源问题 (不足或未用满)，一种典型的做法是将计算引擎运行在 K8S 上，与业务平台错峰使用，以提高整体资源利用率...个别任务会因底层计算 container 资源争抢受影响，导致计算延迟的问题，因 YARN 底层运行机制所限暂无解决办法，虽说引入 CGroup 机制可缓解 CPU 资源争抢问题，但相应的也会在集群管理使用带来其他问题
用户可选择开通使用Fragment cache能力，在交互式查询分析时获得更快的查询速度及更稳定优秀的性能，进一步优化资源用量。...用户可以在引擎启停策略中，配置自动挂起时间到分钟级，当引擎闲置时间到达后，引擎将自动挂起，减少资源消耗。 ...、查找、汇总； Spark内核支持与EMR的联邦查询分析 支持通过SQL对EMR与DLC原生表进行联邦查询分析； 支持通过Spark作业对EMR与DLC的联邦查询分析及数据处理能力； 帮助Spark内核用户进行更加灵活的多源联邦查询分析...Spark作业执行情况； 新增数据引擎网络配置管理，统一管理网络访问能力 新增对数据引擎网络关系配置管理，解决数据源联邦查询网络关联打通和管理问题，帮助用户更加方便的管理数据引擎网络及数据源访问； 支持通过数据源的网络配置信息或...VPC信息配置数据引擎网络； 支持对配置的网络进行修改、删除操作； 分钟级管理数据引擎自动挂起规则，进一步优化成本 新增数据引擎自动挂起触发时间周期配置能力，最小支持1分钟； 帮助用户更精细化管理数据引擎挂起规则
yarn上的任务。...这两个参数的值是由机器的配置及同时在机器上运行的其它进程共同决定。本文假设仅有hdfs的datanode和yarn的nodemanager运行于该节点。 1....也即是 yarn.nodemanager.resource.memory-mb=100*1024 spark配置 给yarn分配资源以后，那就要想着spark如何使用这些资源了，主要配置对象： execurtor...可以增加此参数的值，以使地图连接转换更具凶猛。 将common join 转换为 map join 可以提高性能。 如果此值设置得太大，则来自小表的数据将使用过多内存，任务可能会因内存不足而失败。...还会注意到，如果再次运行相同的查询，它的完成速度比第一个快得多。 Spark执行程序需要额外的时间来启动和初始化yarn上的Spark，这会导致较长的延迟。
在查询一中因为加载所有列，造成了内存不足，导致无法查询。...3 结果分析 - 在查询一中，因为对于未压缩的Sequence消耗内存很大，单节点峰值超过了7.8G。Parquet消耗内存更大，单节点峰值超过了12.6G，并且因为无法再申请内存而报错。...对于查询二至六，所有Parquet格式CPU时间相当；对于查询一与七，Spark-Parquet的CPU时间最少。 2. 结论：单从CPU时间上考虑，Spark-parquet占用的CPU资源最少。...结论：单从读取数据量大小上考虑，Spark-Parquet读取的数据量最少，在以IO时间为主要时间开销的查询（如查询一）中，读取数据量与查询时间成正比，即Spark-Parquet的查询时间最少。...但是其在查询速度、资源消耗上是不占有任何优势的。 • 对指定格式进行Snappy压缩也是合适的，因为可以减少近一半的数据量，可以减少IO压力，将IO的压力分担给CPU。
，提前结束或晚点结束的任务 基线耗时异常 相对于历史正常运行时长，运行时间过长或过短的任务 运行耗时长 运行时间超过2小时的任务 报错分析 sql失败 因sql执行问题而导致失败的任务 shuffle...失败 因shuffle执行问题而导致失败的任务 内存溢出 因内存溢出问题而导致失败的任务 成本分析 内存浪费 内存使用峰值与总内存占比过低的任务 CPU浪费 driver/executor计算时间与总...（三）Spark 引擎层异常诊断 对于 Spark 任务，常见的问题可以归为三类：一类是运行时报错，另一类是运行时效率，最后一类是资源使用率问题。 1....（6）Job/stage 耗时异常 罗盘计算每个 Job/stage 实际计算时间和空闲时间，一般是资源不足时出现，需要关注集群资源问题。...诊断资源使用率异常 对于用户不确定任务 CPU 和内存使用情况，不知道怎么申请多大规格资源的问题，罗盘直观呈现了 CPU 和内存使用占比，方便用户优化资源配置参数，以节约资源成本。
对资源的描绘方面，包括其用量、配置量、状态，比如操作占用情况、可用性等一系列特征，这样一整套的特征体系就构成了大数据平台一个全方位观测和画像的数据底座。...，也可以是基于算法的；第三个是业务模型，是对上面讲到的洞察这个单元的诊断项，或者说是决策能力进行一些组装，可以是基于规则的组装，也可以用到类似于根因分析的算法去进行组装，组装完成后就能够形成一些在一定业务场景下的诊断结果...现在大规模应用的Spark调优，其中的规则参数调优实际上也是属于这个范畴。从集群的角度，会去做集群引擎的调度优化。...Spark参数调优，JVM的GC参数调优，这些都属于优化方法的大类，优化方法会致力于在一定的参数空间里面找到一组给定目标参数的最优参数配置值。...（1）Spark参数调优Spark参数调优，目前同时实现了规则调优和机器学习的黑盒优化，这两者的实现路径上是可以做到互补的。
2，mesos 要在Mesos上使用静态分区，请将spark.mesos.coarse配置属性设置为true，并且可选地像Standalone模式一样设置spark.cores.max来限制每个应用程序的资源...3，yarn Spark YARN客户端的--num-executors选项控制在集群上分配的Executor数量，而--executor-memory和--executor-cores则控制每个执行程序的资源...当有spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout秒的挂起任务时触发实际的请求，然后如果挂起的任务队列仍然存在，则每隔spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout...Spark的调度程序是完全线程安全的，并支持这种用例来启用提供多个请求的应用程序（例如，多个用户的查询）。 默认情况下，Spark的调度程序以FIFO方式运行作业。...例如，如果您为每个用户创建一个池，这意味着每个用户将获得该群集的相等份额，并且每个用户的查询将按顺序运行。 3，配置池属性 特定池的属性也可以通过配置文件进行修改。
15 Spark 主备切换机制原理 Master 实际上可以配置两个， Spark 原生的 standalone 模式是支持 Master主备切换的。...RDD的最小单元，RDD是由分布在各个节点上的partion组成的。...Spark on Hive是一种在Spark上运行Hive查询的方式。...但是它们的实现方式不同，Hive on Spark 主要是利用 Spark 高效的计算引擎来执行 SQL 查询，而 Spark on Hive 主要是利用 Hive 的元数据存储和查询优化功能来优化 SQL...但是它们的实现方式不同，Hive on Spark 主要是将 SQL 查询转换为 Spark 作业，而 Spark on Hive 主要是利用 Hive 的元数据存储和查询优化功能来优化 SQL 查询的执行计划
同时进程间又相互制约，它们因访问共享数据/资源或进程间同步而产生制约。 程序是静态的，它是文件。进程是动态的，是执行中的程序，进程=程序+执行状态。...4.运行→结束：当进程表示它已经完成或者因出错，当前运行进程会由操作系统作结束处理5.运行→就绪：处于运行状态的进程在其运行过程中，由于分配给它的处理机时间片用完而让出处理机6.运行→等待：当进程请求某资源且必须等待时...，当有高优先级等待挂起进程因事件出现而进入就绪挂起 4.在外存时的状态转换 •等待挂起->就绪挂起：当有等待挂起进程因相关事件出现 5.激活(Activate)：把一个进程从外存转到内存 •就绪挂起->...线程是进程的一部分，描述指令流执行状态，它是进程中指令执行流的最小单元，是CPU调度的基本单位。 进程是资源分配维度的概念：由一组相关资源构成，包括地址空间（代码段、数据段）、打开的文件等各种资源。....允许每个进程拥有自已的线程调度算法 用户线程的不足： 1.线程发起系统调用而阻塞时，则整个进程进入等待2.不支持基于线程的处理机抢占，除非当前运行线程主动放弃，它所在进程的其他线程无法抢占CPU3.只能按进程分配
在 YARN 模式下，计算和存储是混部的，当一种资源不足而集群扩容时，势必造成了另一个资源的浪费。...在集群混部的情况下当一种资源不足而需要扩容时，势必造成了另一种资源的浪费。 提升机器利用率。...这个修改的主要目的是为了适应集群动态扩缩容，driver Pod 如果被驱逐任务会整体重算，计算成本太大，所以 driver Pod 需要调度在不会因缩容而驱逐 Pod 的机器上，executor 可以调度在多种机器上...而像是 HBase 或者 Druid 提供 BI 展示和查询的系统，常见的业务高峰期是工作日时间，在这个时间以外的其它时间中，可以将其它业务系统的 node 加入到 Spark 所使用的 K8s namespace...而不是直接抛出IOException，导致任务失败。 5.6 spark 配置文件加载顺序问题 app 任务需要打包才能运行，少量用户会将一些资源文件打包到 fat jar 里面。
这个计算框架非常流行，可以支持流式计算，图计算，数据库查询。更多关于 Spark 的介绍，大家可以参考官网，本文主要介绍如何让 spark 应用在异构计算平台上。 ?...RDD 的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark 会自动将 RDD 数据写入磁盘。 Spark on YARN 模式的计算瓶颈是底层芯片上，关于这部分可观看回放视频介绍。 ?...里会占用很多资源），其次，FPGA 里面的逻辑单元是基于 SRAM-查找表，其性能会比 GPU 里面的标准逻辑单元差好多。...而如果把这种数据流图映射到 FPGA 上，就可以通过计算单元之间的连线结构来传递和处理这种依赖，而且不同的计算单元可以执行不同的算子，再应用流水线技术，便可以大大降低访存的压力，大幅度提高性能。...视频地址链接：http://www.mooc.ai/open/course/479 总结 当前流行的大数据生产系统的计算瓶颈存在于底层芯片上，而芯片能够在很大程度上缓解计算压力。
在数据格式上spark也支持的非常丰富，比如常见的txt，json，csv等格式。同时也支持parquet，orc，avro等格式，这几种格式在数据压缩和海量数据查询上优势也较为明显。...（1）spark 基础配置 sparkContext是spark应用程序的入口，spark应用程序的提交和执行离不开sparkContext，它隐藏了网络通信，分布式部署，消息通信，存储体系，计算存储等...（2）spark 存储系统 它用于管理spark运行中依赖的数据存储方式和存储位置，spark的存储系统优先考虑在各节点以内存的方式存储数据，内存不足时将数据写入磁盘中，这也是spark计算性能高的重要原因...worker 节点在spark master作用下创建并启用executor，executor是真正的计算单元。...3. yarn资源管理器介绍 spark 程序一般是运行在集群上的，spark on yarn是工作或生产上用的非常多的一种运行模式。
对资源的描绘方面，包括其用量、配置量、状态，比如操作占用情况、可用性等一系列特征，这样一整套的特征体系就构成了大数据平台一个全方位观测和画像的数据底座。...，也可以是基于算法的；第三个是业务模型，是对上面讲到的洞察这个单元的诊断项，或者说是决策能力进行一些组装，可以是基于规则的组装，也可以用到类似于根因分析的算法去进行组装，组装完成后就能够形成一些在一定业务场景下的诊断结果...现在大规模应用的Spark调优，其中的规则参数调优实际上也是属于这个范畴。从集群的角度，会去做集群引擎的调度优化。...Spark参数调优，JVM的GC参数调优，这些都属于优化方法的大类，优化方法会致力于在一定的参数空间里面找到一组给定目标参数的最优参数配置值。...（1）Spark参数调优 Spark参数调优，目前同时实现了规则调优和机器学习的黑盒优化，这两者的实现路径上是可以做到互补的。
从MapReduce的兴起，就带来一种思路，就是希望通过大量廉价的机器来处理以前需要耗费昂贵资源的海量数据。这种方式事实上是一种架构的水平伸缩模式——真正的以量取胜。...然而，Spark这种In-Memory的计算模式，是否在硬件资源尤其是内存资源的消耗上，要求更高呢？...因此，需要配置Spark和HDFS的环境变量，为各自的任务分配内存和CPU资源，避免相互之间的资源争用。 若HDFS的机器足够好，这种部署可以优先考虑。...若确实需要将数据加载到内存中，而内存又不足以加载，则可以设置Storage Level。...报道说明，对于200GB压缩过的数据进行查询和聚合操作，并运行在两台Spark机器上，占用内存为96GB，执行完全部操作需要耗费30分钟左右的时间。同比情况下，Hadoop需要耗费20小时。
、通 用、可扩展的大数据分析引擎； 从广义的角度上看，Spark是Hadoop生态中不可或缺的一部分； MapReduce的不足： 表达能力有限 磁盘IO开销大 延迟高 任务之间的衔接有IO开销...，带来了较高的使用成本 比较难以对同一个集群中的各个系统进行统一的资源协调和分配 Spark所提供的生态系统足以应对上述三种场景，即同时支持批处理、交互式查询和 流数据处理： Spark的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景...MR框架中的的Map Task和Reduce Task是进程级别的，而Spark Task是基于线程模型的。...由Cluster Manager分配资源，SparkContext 发送 Task 到 Executor 上执行； Executor：在工作节点上运行，执行 Driver 发送的 Task，并向 Dirver...job Stage 一个 job 被分解为多个 stage，每个 stage 是一系列 Task 的集合 第2节 Spark安装配置
只有当MetaStore和HDFS 配置不暴露给用户，我们才能更好得管控。Hive的社区比较完善，在这方面没有问题，但是Spark还有些不足。...其实，所谓的Kyuubi只是在类似HiveSever2的基础上提供服务， 提供SparkSQL服务，而不是Hive SQL服务。...二、有弹性的资源控制能力，Kyuubi支持session级别的资源配置，每个session所需的队列、资源核数和内存都可以进行配置。 三、支持SparkContext的动态缓存。...实际上，具体权限对接的是rRangerr中的权限控制中心，通过集成Spark-authorizer，我们能够做到细粒度的权限控制。...通过这种方式，我们将负载均衡到众多Spark查询设备上，从而避免了单点故障，保证了服务的可用性。
即如果某个节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。...RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘。...表现为存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区。 图中的每个小方格代表一个分区，而一个大方格（比如包含3个或2个小方格的大方格）代表一个RDD，竖线左边显示的是窄依赖，而右边是宽依赖。...之所以需要Shuffle，还是因为具有某种共同特征的一类数据需要最终汇聚（aggregate）到一个计算节点上进行计算。这些数据分布在各个存储节点上并且由不同节点的计算单元处理。...Spark SQL的查询计划首先起始于由SQL解析器返回的AST，或者是由API构建的DataFrame对象。
它集批处理、实时流处理、交互式查询和图计算于一体,避免了多种运算场景下需要部署不同集群带来的资源浪费。 2、Spark的优点 速度。...与hadoop的MR相比,Spark的运算要快100倍以上;而基于硬盘的计算也要快10倍以上。 易用。...Spark提供了统一的解决方案,可以用于批处理、交互式查询(Spark SQL)、实时流处理(Spark Streaming)、机器学习(MLlib)和图计算(GraphX).作为统一的解决方案,Spark...Executor是在一个WorkerNode上为某应用启动的一个进程，该进程负责运行任务，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。Task是被送到某个Executor上的计算单元。...，Stage的边界就是发生shuffle的地方 Task：被送到某个Executor上的工作单元，但hadoopMR中的MapTask和ReduceTask概念一样，是运行Application的基本单位
05 高效资源管理 Greenplum提供了高效的资源管理机制，根据用户的业务逻辑将资源合理地分配给查询任务，避免查询任务因查询资源不足而得不到响应。...Greenplum资源管理主要包括对并发查询数量的限制，查询执行时内存、CPU资源使用的限制等。...Greenplum数据库提供了资源队列（Resource Queue）和资源组（Resource Group）两种资源管理方式，一般使用场景下采用默认配置即可。...笔者曾经在3个节点的集群上并行加载50GB、2亿行记录的数据，仅用时90s。...、Spark等，同时支持数据压缩以及字符集间的自动转换。
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