Spark任务是否在计算之前读取整个HDFS块？ - 腾讯云开发者社区

Firestorm是为了加速分布式计算引擎能上云的重要组件，同时也能解决在大Shuffle场景下，计算任务由于Shuffle过程异常而导致的任务失败。...这样的场景下，对于HDFS这样的分布式存储非常不友好，大量的小数据块的写入会导致集群响应过慢，严重影响计算任务的效率。...同时，在Shuffle数据写入过程中，必须要等待数据都写入存储后，才能进行下一步，在存储繁忙时，对于计算任务的性能有较大的影响。...了解完之前的方案后，再来看下混合存储是如何实现：相比之前，有3个主要的变化： 1.首先，步骤5的Flush方案进行了优化：之前的Flush方案是，每个Shuffle Partition数据达到阈值或整个缓存空间达到阈值...由于分布式计算任务的Shuffle数据会产生冗余，如，Spark的推测执行等。为了减少数据的无效读取，更合理的利用系统资源，增加了读取Shuffle数据时的过滤功能。

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大数据平台：资源管理及存储优化技术

，减少在存储和运算过程中资源浪费；热度分析：存储文件的热度分析，存储格式优化、压缩；重要数据备份；生命周期管理：数据生命周期管理，支持存储时效设置，避免数据僵化；计算任务诊断：基于计算任务解析，自动给出任务的优化建议...、HDFS Client、History Server、JobHistroy等组件拉取HDFS存储数据和Yarn计算任务数据；解析数据：基于Spark Job等方式对拉取的数据进行解析分析，如计算目录下总文件...解析后的FsImage镜像文件可以上传HDFS便于后续Spark离线任务并发读取镜像文件。...离线分析任务基于解析后的文件元数据信息，可启动Spark离线任务进行镜像文件的统计计算，并把分析结果按照不同聚合维度持久化到数据库中，包括MySQL(PG)和HBase，若所有的HDFS目录信息都持久化...；获取路径下的所有待合并小文件列表；基于待合并文件列表，识别文件类型，类型识别基于读取文件获取文件头三个字节，根据文件头类型判断文件类型，如果文件头类型无法匹配，则读取整个文件，判断MimeType是否为文本类型

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Spark on Yarn年度知识整理

当作业提交到YARN上之后，客户端就没事了，甚至在终端关掉那个进程也没事，因为整个作业运行在YARN集群上进行，运行的结果将会保存到HDFS或者日志中。...3、创建amClient，并启动；　　4、在Spark UI启动之前设置Spark UI的AmIpFilter；　　5、在startUserClass函数专门启动了一个线程（名称为Driver的线程...Spark 会尽可能地管道化，并基于是否要重新组织数据来划分阶段 (stage) ，例如本例中的 groupBy() 转换就会将整个执行计划划分成两阶段执行。...如果是spark-hive项目，那么读取metadata信息作为Schema、读取hdfs上数据的过程交给Hive完成，然后根据这俩部分生成SchemaRDD，在HiveContext下进行hql()查询...Spark SQL结构化数据 1、首先说一下Apache Hive，Hive可以在HDFS内或者在其他存储系统上存储多种格式的表。SparkSQL可以读取Hive支持的任何表。

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Spark知识体系完整解读

当作业提交到YARN上之后，客户端就没事了，甚至在终端关掉那个进程也没事，因为整个作业运行在YARN集群上进行，运行的结果将会保存到HDFS或者日志中。...Spark 会尽可能地管道化，并基于是否要重新组织数据来划分阶段 (stage) ，例如本例中的 groupBy() 转换就会将整个执行计划划分成两阶段执行。...假设本例中的 hdfs://names 下有四个文件块，那么 HadoopRDD 中 partitions 就会有四个分区对应这四个块数据，同时 preferedLocations 会指明这四个块的最佳位置...如果是spark-hive项目，那么读取metadata信息作为Schema、读取hdfs上数据的过程交给Hive完成，然后根据这俩部分生成SchemaRDD，在HiveContext下进行hql()查询...SparkSQL结构化数据首先说一下ApacheHive，Hive可以在HDFS内或者在其他存储系统上存储多种格式的表。SparkSQL可以读取Hive支持的任何表。

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澄清 | snappy压缩到底支持不支持split? 为啥？

可切分：是否可以搜索数据流的任意位置并进一步往下读取数据。啥意思？...1、假设有一个1GB的不压缩的文本文件，如果HDFS的块大小为128M，那么该文件将被存储在8个块中，把这个文件作为输入数据的MapReduc/Spark作业，将创建8个map/task任务，其中每个数据块对应一个任务作为输入数据...与之前一样，HDFS也是将这个文件存储成8个数据块。但是每个单独的map/task任务将无法独立于其他任务进行数据处理，官方一点的说法，原因就是压缩算法无法从任意位置进行读取。...通俗的讲解，就是因为存储在HDFS的每个块都不是完整的文件，我们可以把一个完整的文件认为是具有首尾标识的，因为被切分了，所以每个数据块有些有头标示，有些有尾标示，有些头尾标示都没有，所以就不能多任务来并行对这个文件进行处理...spark 层面的源码分析 spark 通过FileSourceScanExec 来处理hdfs文件：找到判断文件是否可切分的逻辑我们重点看一下OrcFileFormat 和 TextFileFormat

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2022年最强大数据面试宝典（全文50000字，强烈建议收藏）

HDFS写流程： Client客户端发送上传请求，通过RPC与NameNode建立通信，NameNode检查该用户是否有上传权限，以及上传的文件是否在HDFS对应的目录下重名，如果这两者有任意一个不满足...HDFS在读取文件的时候，如果其中一个块突然损坏了怎么办客户端读取完DataNode上的块之后会进行checksum验证，也就是把客户端读取到本地的块与HDFS上的原始块进行校验，如果发现校验结果不一致...ORC中使用了更加精确的索引信息，使得在读取数据时可以指定从任意一行开始读取，更细粒度的统计信息使得读取ORC文件跳过整个row group，ORC默认会对任何一块数据和索引信息使用ZLIB压缩，因此ORC...具体做法可以在会产生大量对象的 map 操作之前调用 repartition 方法，分区成更小的块传入 map。...如果流计算应用中的驱动器程序崩溃了，你可以重启驱动器程序并让驱动器程序从检查点恢复，这样 spark streaming 就可以读取之前运行的程序处理数据的进度，并从那里继续。 26.

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蚂蚁绊倒大象？不起眼的小文件竟拖了Hadoop大佬的后腿

Hadoop的存储层和应用层的设计并不是为了在大量小文件的情况下高效运行。在说到这个问题的意义之前，我们先来回顾一下HDFS是如何存储文件的。在HDFS中，数据和元数据是独立的实体。...文件被分割成block，这些块被存储在DataNode的本地文件系统中，并在整个集群中复制。...1.MapReduce/Spark 在Hadoop中，block是可以进行计算的最细粒度的数据单位。因此，它影响着一个应用的吞吐量。...对于Spark来说，小文件也是类似的，在Spark中，每个“map”相当于Spark任务在执行器中每次读取和处理一个分区。每个分区默认情况下是一个block。...4.Spark过度并行化在Spark作业中，根据写任务中提到的分区数量，每个分区会写一个新文件。这类似于MapReduce框架中的每个reduce任务都会创建一个新文件。

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【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之HadoopHDFSYarn篇

一个头部的互联网公司每天的离线调度任务动辄数十万起，这么庞大的基于MapReduce的离线计算如果要用Spark来替代，要付出十分高昂的服务器成本。...JobTracker进程：根据要处理的输入数据量启动相应数量的map和reduce进程任务，并管理整个作业生命周期的任务调度和监控。JobTracker进程在整个Hadoop集群全局唯一。...分配任务的时候会根据TaskTracker的服务器名字匹配在同一台机器上的数据块计算任务给它，使启动的计算任务正好处理本机上的数据。...如果是map进程，从HDFS读取数据（通常要读取的数据块正好存储在本机）。如果是reduce进程，将结果数据写出到HDFS。 3. HDFS中的文件大小设置，以及有什么影响？...，均将HDFS作为共享存储系统 MapReduce：离线计算，充分利用磁盘 Impala:低延迟计算，充分利用内存 Spark:内存计算框架 2、HDFS应让多种混合计算类型共存一个集群中

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大数据入门：Spark是否依赖Hadoop？

犹记得，Spark在2013年才开始陆续传到国内，而再此之前，大数据领域可以说是Hadoop的天下。...Hadoop处理大数据的架构，通常是这样的顺序：从HDFS读取输入数据；在Map阶段使用用户定义的mapper function,然后把结果写入磁盘；在Reduce阶段，从各个处于Map阶段的机器中读取...Map计算的中间结果，使用用户定义的reduce function,通常最后把结果写回HDFS。...在这个过程当中，至少进行了三次数据读写，高度依赖磁盘读写的Hadoop，在数据处理上就出现了性能瓶颈，在面对更大规模、更复杂的数据处理任务上，Hadoop存在很大的局限。...但是Spark也并非完美，从上面我们可以看出，Spark缺乏数据存储这一块的支持——没有分布式文件系统。因此，Spark是否依赖hadoop？很大程度上来说，还是依赖的。

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Spark和MapReduce相比，都有哪些优势？

2014年10月，Spark完成了一个DaytonaGray类别的Sort Benchmark测试，排序完全是在磁盘上进行的，与Hadoop之前的测试的对比结果如表格所示： ?...，就意味着多次读取和写入HDFS），使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。...RDD抽象出一个被分区、不可变、且能并行操作的数据集；从HDFS读取的需要计算的数据，在经过处理后的中间结果会作为RDD单元缓存到内存当中，并可以作为下一次计算的输入信息。...最终Spark只需要读取和写入一次HDFS，这样就避免了Hadoop MapReduce的大IO操作。 ? 二、RDD容错机制计算环节增加之后，数据的容错机制就变得十分重要。...基于这样的设置窄依赖可以在某个计算节点上直接通过计算父RDD的某块数据计算得到子RDD对应的某块数据；宽依赖则要等到父RDD所有数据都计算完成之后，并且父RDD的计算结果进行hash并传到对应节点上之后才能计算子

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大数据架构的简单概括

大数据存储 HDFS 三、大数据计算原理在待处理的数据存储在服务器集群的所有服务器上，主要使用HDFS系统，将文件分成很多块（Block），以块为单位存储在集群的服务器上大数据引擎根据集群里的不同服务器的计算能力...，在每台服务器上启动若干分布式任务执行进程，这些进程会等待给它们分配执行任务使用大数据计算框架支持的编程模型进行编程，比如Hadoop的MapReduce编程模型，或Spark的RDD编程模型，编写应用程序...，例如python或java程序用Haddop或Spark的启动命令执行这个应用程序，执行引擎会解析程序要处理的数据输入路径，根据输入数据量的大小，将数据分片，每个片分配给一个任务执行进程去处理任务执行进收到任务后检查是否有任务对应的程序包...，没有就去下载，下载后加载程序加载程序后，任务根据分配的数据片的文件地址和数据在文件内的偏移量读取数据，并把数据输入给应用程序相应的方法去执行，从而实现分布式服务器集群中并行处理的计算目标总结：大数据是庞大的...，数据同步系统导入的数据存储在HDFS MapReduce、Hive、Spark等计算任务读取HDFS上的数据进行计算，再将计算结果写入HDFS MapReduce、Hive、Spark等计算处理被称为离线计算

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Hadoop面试题

Map端Shuffle ：map端会将map处理数据的中间结果写入磁盘供reduce端拉取；首先会写入内存缓冲区，当内存缓存区达到阈值，溢写到磁盘；在溢写之前会进行分区、排序，保证所属分区及有序性；写磁盘之前...HDFS读客户端向NameNode获取每个数据块DataNode的列表就近挑选一台DataNode服务器，请求建立输入流，读取数据读取完当前block的数据后，关闭与当前DataNode的连接，并为读取下一个...HDFS写客户端向NameNode发出写文件请求。检查是否已存在文件、检查权限。若通过检查，直接先将操作写入EditLog，并返回输出流对象。...HDFS删除在NameNode上执行节点名称的删除当NameNode执行delete方法时，它只标记操作涉及的需要被删除的数据块，而不会主动联系这些数据块所在的DataNode节点当保存着这些数据块的...：都支持MR、spark计算引擎查询引擎支持：parquet被spark sql、hive、impala等支持；而Orc被spark sql、hive支持，不被impala支持。

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代达罗斯之殇-大数据领域小文件问题解决攻略

磁盘IO通常是MapReduce性能的最大瓶颈之一，在HDFS中对于相同数量的数据，一次大的顺序读取往往优于几次随机读取的性能。...在HAR中读取文件实际上可能比读取存储在HDFS上的相同文件慢。MapReduce作业的性能同样会受到影响，因为它仍旧会为每个HAR文件中的每个文件启动一个map任务。...比如MapReduce任务有一个规定，输出结果目录必须是在之前不存在的。...我们在真正落盘之前，可以对RDD做如下两种操作之一： rdd.coalesce(1, true) rdd.repartition(1) Spark Streaming在将结果输出到HDFS时是按分区来的...大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性： 1.Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS，过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力，会影响整个集群的稳定运行

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深入浅出大数据：到底什么是Hadoop？

首先看看HDFS。整个HDFS有三个重要角色：NameNode（名称节点）、DataNode（数据节点）和Client（客户机）。 ?...还有一个Block（块）的概念：Block是HDFS中的基本读写单元；HDFS中的文件都是被切割为block（块）进行存储的；这些块被复制到多个DataNode中；块的大小（通常为64MB）和复制的块数量在创建文件时由...在整个Hadoop架构中，计算框架起到承上启下的作用，一方面可以操作HDFS中的数据，另一方面可以被封装，提供Hive、Pig这样的上层组件的调用。我们简单介绍一下其中几个比较重要的组件。...高扩展性：Hadoop是在可用的计算机集群间分配数据并完成计算任务的，这些集群可以方便地进行扩展。说白了，想变大很容易。...在相同的实验环境下处理相同的数据，若在内存中运行，那么Spark要比MapReduce快100倍。其它方面，例如处理迭代运算、计算数据分析类报表、排序等，Spark都比MapReduce快很多。

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深入探究HDFS：高可靠、高可扩展、高吞吐量的分布式文件系统【上进小菜猪大数据系列】

NameNode维护了整个文件系统的命名空间和文件的层次结构，它还维护了每个文件的块列表、块所在的DataNode列表以及每个块的副本数量。...三、HDFS的数据读写流程 HDFS的数据读写流程包括文件写入和文件读取两个过程 1.文件写入在HDFS中，文件的写入过程可以分为以下几个步骤：（1）客户端向NameNode发送文件写入请求。...2.文件读取在HDFS中，文件的读取过程可以分为以下几个步骤：（1）客户端向NameNode发送文件读取请求。（2）NameNode根据文件的元数据信息，返回数据块的位置信息。...（3）客户端根据块的位置信息，向DataNode请求读取数据块。（4）DataNode返回数据块的内容给客户端。（5）如果需要读取多个数据块，则客户端继续向相应的DataNode请求读取数据块。...（2）Spark：Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，可以与HDFS集成，实现大规模数据处理。

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大数据Hadoop生态圈介绍

随着处理任务不同，各种组件相继出现，丰富Hadoop生态圈，目前生态圈结构大致如图所示：根据服务对象和层次分为：数据来源层、数据传输层、数据存储层、资源管理层、数据计算层、任务调度层、业务模型层...1、HDFS（分布式文件系统） HDFS是整个hadoop体系的基础，负责数据的存储与管理。...3、Spark（分布式计算框架） Spark是一种基于内存的分布式并行计算框架，不同于MapReduce的是——Job中间输出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...Cluster Manager：在standalone模式中即为Master主节点，控制整个集群，监控worker。...被编号的日志数据称为此日志数据块在队列中的偏移量（offest），偏移量越大的数据块越新，即越靠近当前时间。生产环境中的最佳实践架构是Flume+KafKa+Spark Streaming。

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深入浅出大数据：到底什么是Hadoop？

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干货，主流大数据技术总结

设置100+MB是为了尽量减少寻址时间占整个数据读取时间的比例，但如果block过大，又不适合数据的分散存储或计算。...对稀疏数据尤其适用，因为文档型数据库的 null 就相当于整个字段没有，是不需要占用空间的。高并发写入，正如上面 LSM 树所说。读取近期小范围数据，效率较高，大范围需要计算引擎支持。...这些 Manager 根据其管理的集群情况，给这个 Spark 任务分配相应的容器container，在容器中启动 executor 进程。...因为文档是 schemaless 的，并不确定某个文档是否有关联所需字段。而且个文档的读取都是整个对象的读取，并不会只读某个字段来减少内存开销。...上图的任务是一次性的，或者是周期性的，数据的驱动是拉取型的。如果将数据块换成数据流，map 和 reduce 在启动后就一直存在，并接受数据源不断发送过来的信息，那就变成了流计算。

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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...Spark 的主要特点还包括: (1)提供 Cache 机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享,减少数据读取的 IO 开销; (2)提供了一套支持 DAG 图的分布式并行计算的编程框架,减少多次计算之间中间结果写到...(Hadoop 的 Map 和 reduce 之间的 shuffle 需要 sort) Spark计算框架伯克利大学将 Spark 的整个生态系统成为伯克利数据分析栈(BDAS),在核心框架 Spark...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。...lineage 来表示这种血缘结构,lineage 形成一个有向无环图 DAG, 整个计算过程中,将不需要将中间结果落地到 HDFS 进行容错,加入某个节点出错,则只需要通过 lineage 关系重新计算即可

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Firestorm - 腾讯自研Remote Shuffle Service在Spark云原生场景的实践

图片来源：pexels 背景 Firestorm Shuffle是分布式计算框架用来衔接上下游任务的数据重分布过程，在分布式计算中所有涉及到数据上下游衔接的过程都可以理解为shuffle。...业务痛点 Spark在云原生场景下的挑战基于本地磁盘的shuffle方式，使得Spark在云原生、存储计算分离、在离线环境中有极大的使用限制：在云原生环境中，serverless化是服务部署的一个目标...Firestorm介绍 Firestorm 目标在腾讯内部每天有上百万的Spark任务在运行，上述各类Shuffle问题也经常遇到。同时，为了更好的利用硬件资源，计算存储分离的部署模式也在逐步推进。...TaskId 读取shuffle数据，先读取Index文件，校验BlockId是否都存在，基于Index文件Offset信息，再读取Data文件，获取shuffle数据 · 如果Storage是HDFS...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支持多存储由于存储的选择较多，LocalFile，HDFS，OZONE，COS等，为了能方便接入各类存储，在设计上对存储做了解耦，抽象了读写接口

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大数据Hadoop生态圈介绍

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