Hadoop MapReduce 由于其设计初衷并不是为了满足循环迭代式数据流处理，因此在多 并行运行的数据可复用场景(如:机器学习、图挖掘算法、交互式数据挖掘算法)中存 在诸多计算效率等问题。...所以 Spark 应运而生，Spark 就是在传统的 MapReduce 计算框 架的基础上，利用其计算过程的优化，从而大大加快了数据分析、挖掘的运行和读写速度，并将计算单元缩小到更适合并行计算和重复使用的...Spark 和 Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题 : Spark 多个作业之间数据通信是基于内存，而 Hadoop 是基于磁盘。...Spark只有在shuffle的时候将数据写入磁盘，而Hadoop中多个MR作业之间的数据交互都要依赖于磁盘交互。...系统并发能力受单节点处理能力影响，因为它任何一个任务都要发到每个节点并行执行 需要一支专业的运维团队，因为 greenplum 的应用不是那么普及，所以这部分往往需要厂商支持。
对于具体资源的分配，我们分别讨论 Spark 的两种 Cluste 运行模式： 第一种是SparkStandalone模式，你在提交任务前，一定知道或者可以从运维部门获取到你可以使用的资源情况，在编写submit...并行度调节 Spark作业中的并行度指各个stage 的 task 的数量。...如果并行度设置不合理而导致并行度过低，会导致资源的极大浪费，例如，20个 Executor，每个 Executor 分配 3 个CPU core，而Spark作业有 40 个task，这样每个Executor...理想的并行度设置，应该是让并行度与资源相匹配，简单来说就是在资源允许的前提下，并行度要设置的尽可能大，达到可以充分利用集群资源。合理的设置并行度，可以提升整个 Spark 作业的性能和运行速度。...调节本地化等待时间 Spark 作业运行过程中，Driver 会对每一个 stage 的 task 进行分配。
因此我们必须对Spark作业的资源使用原理有一个清晰的认识，并知道在Spark作业运行过程中，有哪些资源参数是可以设置的，以及如何设置合适的参数值。...spark的yarn-client提交流程 在client端启动Driver进程，初始化作业，解析程序，初始化两个DAGScheduler，TaskScheduler....，会向ResouceManager申请注销 我们使用spark-submit（spark-sql，spark-shell我们都可以看做是spark-submit，这个两个脚本底层就是调用了spark-submit...资源参数调优 以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我这里也只能结合公司目前的情况给出一个相对靠谱的参数设置（这个不是绝对的，需要根据不同作业情况调整）...设置的太少，无法充分利用集群资源；设置的太多的话，很可能会充分考验运维能力，再多的话yarn无法满足程序会挂掉。
---- 最近工作中，接触到最有用的“玩具”就是Spark了，在cpu密集型业务驱动下，提升CPU处理效率，高效的利用内存是最优先的事务，所以有个好的计算工具太重要了，这也是促使我去寻找各种分布式计算工具的动力...我的建议是第一步搞清楚你的业务是否真的需要Spark，还是因为Spark名声鹊起你希望刷存在感在业务中插入一个你并不了解的程序。...我理解的Spark是个快速计算的框架，当你的单机计算能力不足，有充足的带宽和内存资源的时候，可以采用Spark来解决你能够并行处理的业务的。你的业务真的能并行吗？能拆分吗？...课程介绍了Spark 发展史和用途，Spark SQL 的使用，而且难度较低，讲解主要用Python语言解释的很多概念，建议用你自己熟悉的开发语言完成作业，预计每个Lab4小时左右，会对你入门Spark...如果完成了上面我说的这些，你可能找不到更多的深入的资料，这时候会有两个方向一个是想要知道更多的技术细节，为什么某个RDD的调用要这样用，需要你去关注Spark Core RDD的源代码，学会编译调试Spark
：在离线作业共享集群资源 ￮只关注作业资源的额度和并行度 ￮平滑演进：YARN 作业和 K8s 作业混部 •第三阶段 ￮虚拟队列：支持跨集群和机房作业自动调度 ￮利用闲置资源...，既可以完全分为计算、存储两个集群，也可以将计算和存储混部在一个 K8s 集群上，但此时计算存储是单独管理的。...这种方案的好处有两个，第一是可以通过 Operator 对计算引擎进行全生命周期的管理，帮助用户进行更优的批量作业重启策略；第二是云原生和 K8s 融合得更好，它可以更精细地采集 Pod 上的日志，跟踪整个大数据的引擎和作业的运行状态...另外，为了定位容器之间的运行状态，我们提供通过 Web Shell 登录到 Pod 中，以命令行的形式输入 Linux 指令，在浏览器上直接操作作业运行环境的服务，类似于在本地终端操作远程服务器，这对作业开发以及问题定位来说是一个非常实用的工具...Flink 和 Spark 的混部。即 Flink 不使用资源，或负载低的时候，资源可以出让给 Spark，Spark 执行完批式计算后，空闲的资源也可以出让给流式计算（Flink）用。
RRD 尽可能早的进行 filter 操作。 并行调节 Spark 官方推荐，Task 数量应该设置为 Spark 作业总 CPU core 数量的 2~3 倍。...repartition 解决 SparkSQL 低并行度问题 并行度的设置对于 Spark SQL 是不生效的，用户设置的并行度只对于 Spark SQL 以外的所有 Spark 的 stage 生效。...如果 Spark 作业的数据来源于 Hive 表，那么可以先在 Hive 表中对数据进行聚合，例如按照 key 进行分组，将同一key 对应的所有 value 用一种特殊的格式拼接到一个字符串里去，这样一个...提高 shuffle 操作中的 reduce 并行度 增加 reduce 端并行度可以增加 reduce 端 Task 的数量，每个 Task 分配到的数据量就会相应减少，从而缓解数据倾斜。...reduce 端并行度的设置 部分 shuffle 算子中可以传入并行度的设置参数，比如 reduceByKey(500)，这个参数会决定 shuffle 过程中 reduce端的并行度。
今天被同事问了一个简单又不简单的问题，一个spark app里面有两个job，那么，他们可以并行执行吗？...我们可以想想平时提交多job的任务，在webui上是不是一开始只看见一个job，一个执行完了才会有下一个。 那么如何并行呢？...其实我们可以通过简单的多线程实现，只要我们的driver能读到多个action，那么他会把任务都提交上去，也就实现了我们job并行。...我们可以简单这么理解，他会先将我们的代码逻辑解析出来，放到一个集合，然后在写个死循环，每隔一段时间去把集合里面的逻辑执行一遍。...这样一来spark streaming就不局限于单个线程执行了，因为所有job都解析好了，我只是要去执行job，那我当然可以开启一个线程池，直接去执行任务了，而事实上，如果你看它底层实现，也确实是这样，
第三个配置一般都是默认开启的，默认对Map端的输出进行压缩操作。 4.Spark作业并行程度 在Spark作业进行的时候，提高Spark作业的并行程度是提高运行效率的最有效的办法。...那么我们应该要明确spark中的并行度是指什么？spark中的并行度指的就是各个stage里面task的数量。...spark.default.parallelism textfile() 可以根据地2个参数来设置该作业的并行度。...通过在官网的描述中，设置的并行度为这个application 中cpu-core数量的2到3倍为最优。 5.内存管理 Spark作业中内存的主要用途就是计算跟储存。...可调整storage占二者内存和的百分比，这两个参数一般使用默认值就可以满足我们绝大部分的作业的要求了。
并行度，增大内存对cache、shuffle和task任务执行的GC有益； 通过sparkconf.set(“spark.cores.max”,n)可以限制每个作业能够使用的cpu core总数量...3.2、调节并行度 并行度就是指Spark作业中，每个Stage的task数量，就是Spark作业在各个阶段(Stage)的并行度(Spark作业中每个action触发一个job,每个job内的shuffle...作业频繁停止工作 ②老年代囤积大量短生命周期对象，导致频繁fullGC,Spark作业长时间停止工作 ③严重影响Spark作业的性能和运行速度 (2)Spark作业运行过程中...Cache对内存的要求不是很大，而task算子函数中创建的对象过多导致频繁GC(可以通过Spark UI查看Yarn界面，查看Spark作业的运行统计，从而找到每个Stage的运行情况，包括每个task...如果两个RDD要进行join,其中一个RDD较小，可以将小的RDD广播出去，小的RDD便会在每个executor的Blockmanager中驻留一份，从而避免了数据倾斜，如果两个Rdd都比较大则不适合采用这种方案进行处理
Spark Streaming，它可以与自研框架进行整合，降低了运维压力和维护成本； 18 年，用户对云计算的需求越来越多，Storm 和 Spark已经无法很好地满足业务。...第一部分是服务管理，支持了任务生命周期的托管、Flink 和 SQL 作业、Spark Streaming 作业以及引擎多版本的支持； 第二部分是 SQL 的支持，提供了在线 Notebook 编写...本文主要分享两个核心设计：引擎多版本的设计和实时任务日志检索。...image.png 另外一个问题是如何达到网卡的最大速度？最简单的方式是增加并行度，但是并行度并不是越大越好。...对应的处理方案是可以将作业进行物理隔离，服务进行降级，加强资源监控以及对服务进行拆分。 而平台维护人员最关心的是整体性的问题。
②MapReduce中的Map作业和Reduce都是基于进程的，而进程的启动和销毁都有一定的开销。spark中作业是基于线程池的，任务启动的开销要比Hadoop快。 2....Spark之上有不同的子框架用于处理不同的业务场景，如下图所示。这样降低了环境搭建成本，运维成本和学习成本。可以说是一栈式解决多种场景问题。 ? 4....批处理的场景：Hadoop生态系统中我们只能使用MapReduce，Spark中我们可以使用RDD以及相应的编程语言。...SQL查询的场景：Hadoop中可以使用Hive，Spark中我们可以使用Spark SQL，二者在使用上具有相当大的相似性。...Spark则是把磁盘换成了内存，第一个作业将结果写入内存而不是磁盘，后面的作业也直接从内存中读取数据，这样可以减少序列化，磁盘，网络的开销。 Spark和Hadoop的协作性： ?
在应用 Flink 的半年中，发现其开发和运维模式大大增加了使用门槛，在建设数据中台及实时数仓的过程中，为解决大量开发任务带来的研发与维护成本，自研了 Flink SQL 的敏捷提交及运维的开发平台，而对于...任务和 FlinkSQL 任务定义及运维，其更适合作为久驻的 Flink 流任务的运维，而 SeaTunnel 则更专注于依赖 Spark 的数据同步，2.0 也支持了 Flink 的架构。...id=1 可以触发ID为1的作业执行，通常用于第三方调度平台如 DolphinScheduler 和 XXL-Job 等通过 Http 请求调度触发 Dlink 中的 Flink 作业提交。...此外由于子依赖调度组的设计可以在执行前合并子组的 DAG，使用户可以将大量任务以业务主题划分调度组，更有利于作业的维护，而其后驱依赖调度组的设计则可以以时序的方式隔离两个调度组，实现隔离 DAG 调度。...而对于非 Reactive Mode ，Dlink 将通过 Daemon 依据资源预测模型进行周期性的作业调整并行度等其他优化配置和重启作业来完成较高成本的自动化动态扩缩容。
但是在DAG的作业流中，作业之间存在冗余的磁盘读写、网络开销以及多次资源申请，使得Pig任务存在严重的性能问题。...最近风生水起的大数据处理新贵Spark是一个类Hadoop的通用并行计算框架。...效果对比 在本文实现的Spark作业中，Stage的Task数由200-2000不等，本测试将使用100、200、400个Executor，每个Executor使用10G内存（内存太少的话Executor...对比Spark和Pig的运行结果，Spark的运行时间和计算成本比Pig都有明显减少，DAG模型减少了HDFS读写、cache减少重复数据的读取，这两个优化即能减少作业运行时间又能降低成本；而资源调度次数的减少能提高作业的运行效率...因以在Spark中运行时间和计算成本是需要开发者根据实际情况去权衡的。
elastic-job是当当内部应用框架ddframe中dd-job的作业模块中分离出来的分布式弹性作业框架。 2. 什么是作业调度（定时任务）? 作业即定时任务。...虽然Quartz可以基于数据库实现作业的高可用，但缺少分布式并行执行作业的功能。 TBSchedule： 阿里早期开源的分布式任务调度系统。代码略陈旧，使用timer而非线程池执行任务调度。...其他功能 失效转移：弹性扩容缩容在下次作业运行前重分片，但本次作业执行的过程中，下线的服务器所分配的作业将不会重新被分配。失效转移功能可以在本次作业运行中用空闲服务器抓取孤儿作业分片执行。...Spring命名空间支持：elastic-job可以不依赖于spring直接运行，但是也提供了自定义的命名空间方便与spring集成。 运维平台：提供web控制台用于管理作业。...幂等性：elastic-job可牺牲部分性能用以保证同一分片项不会同时在两个服务器上运行。
并行度 要使可用的executor得到充分利用，必须同时运行足够的任务（并行）。在大多数情况下，Hive会自动确定并行度，但也可以在调优并发度方面有一些控制权。...对于Hive on Spark，输入格式为CombineHiveInputFormat，它可以根据需要对基础输入格式生成的split进行分组。 可以更好地控制stage边界的并行度。...尽管该配置可以用hive on mr和hive on spark，但是两者的解释不同。 数据的大小有两个统计指标： totalSize- 数据在磁盘上的近似大小。...但是，对于在Spark上运行的作业，作业提交时可用executor的数量部分决定了reducer的数量。当就绪executor的数量未达到最大值时，作业可能没有最大并行度。...为减少启动时间，可以在作业开始前启用容器预热。只有在请求的executor准备就绪时，作业才会开始运行。这样，在reduce那一侧不会减少短会话的并行性。
Spark SQL基础 Hive Hive会将SQL语句转成MapReduce作业，本身不执行SQL语句。...基本上和Hive的解析过程、逻辑执行等相同 将mapreduce作业换成了Spark作业 将HiveQL解析换成了Spark上的RDD操作 存在的两个主要问题： spark是线程并行，mapreduce...是进程级并行 spark在兼容Hive的基础上存在线程安全性问题 Spark SQL 产生原因 关系数据库在大数据时代下不再满足需求： 用户要从不同的数据源操作不同的数据，包含结构化和非结构化...，可以进行融合 架构 Spark SQL在Hive 兼容层面仅仅是依赖HiveQL解析、Hive元数据 执行计划生成和优化是由Catalyst（函数式关系查询优化框架）负责 Spark SQL中增加了数据框...DataFrame，数据的来源可以是RDD，也可以是Hive、HDFS、Cassandra等外部数据源，还可以是JSON格式的数据。
如下图： 图片.png 二、Tez的计算架构 Tez是Apache开源的支持DAG作业的计算框架，它直接源于MapReduce框架，核心思想是将Map和Reduce两个操作进一步拆分，即Map被拆分成...Task，需要写HDFS） Tez可以将多个有依赖的作业转换为一个作业（这样只需写一次HDFS，且中间节点较少），从而大大提升DAG作业的性能 三、Spark计算框架 Spark是一个分布式的内存计算框架...MapReduce是Hadoop和Spark的计算模型，其特点是Map和Reduce过程高度可并行化；过程间耦合度低，单个过程的失败后可以重新计算，而不会导致整体失败；最重要的是数据处理中的计算逻辑可以很好的转换为...Spark:Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop...MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，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
它将所有计算抽象成 Map 和 Reduce 两个阶段，在计算时通过增加机器，并行的读取数据文件，进行 Map 或 Reduce 的操作，并将结果写到文件中。...经历过 Spark 1.x 年代的研发和运维应该都对此深有体会。 三、Flink & Storm Storm 和 Flink 完全是另一个路数。...另一种情况是在没有严格性能要求的情况下，减少 Spark 的部署运维成本，简单使用 HDFS 集群直接支持的 MapReduce 计算任务。...还有一种情况是早年某些 MapReduce 作业的 DSL 的存量，传递依赖 MapReduce 且同样没有升级的强需求，例如 Pig 程序。...但是，在阿里强推之前，或者从技术上说被双十一磨砺之前，大部分公司的伪实时需求可以通过 Spark Streaming 或者 Storm 乃至订阅 Kafka 加消费者任务来解决。
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