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1. 背景 1.1 整体架构 腾讯广告系统中的日志数据流,按照时效性可划分为实时和离线,实时日志通过消息队列供下游消费使用,离线日志需要保存下来,供下游准实时(分钟级)计算任务,离线(小时级/天级/Adhoc)分析处理和问题排查等基于日志的业务场景。因此,我们开发了一系列的日志落地处理模块,包括消息队列订阅 Subscriber,日志合并,自研 dragon 格式日志等,如下图所示: Subscriber:Spark Streaming 任务,消费实时数据,落地到 HDFS,每分钟一个目录,供下游准实时
随着技术的不断的发展,大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark,它们在分区策略方面有着一些相似之处,但也存在一些不同之处。
在构建数据湖时,可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。
在使用 Spark 进行计算时,我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况,而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段。那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢? 为此,本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识;然后,简要分析下在 Spark Shuffle 中有可能导致 OOM 的原因。
Apache Hudi 0.13.0引入了一系列新特性,包括Metaserver, Change Data Capture, new Record Merge API, new sources for Deltastreamer等。虽然此版本不需要表版本升级,但希望用户在使用 0.13.0 版本之前按照下面的迁移指南采取相关重大更改和行为更改的操作。
关于大数据面试中对Spark的知识考查不需本菌多解释什么了吧~本篇博客,博主为大家分享20个Spark热门技术点,希望今年出去面试,实习的同学,尤其是想去大厂的同学,一定要把下面的20个技术点看完。
介绍 越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理,提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中,从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍,峰值甚至达到300倍左右。在未使用Alluxio之前,他们发现生产环境中的一些Spark作业会变慢甚至无法完成。而在采用Alluxio后这些作业可以很快地完成。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Alluxio帮助Spark变得更高效,具体地,我们将展示如何使用Alluxio高效存储Spark
越来越多的公司和组织开始将Alluxio和Spark一起部署从而简化数据管理,提升数据访问性能。Qunar最近将Alluxio部署在他们的生产环境中,从而将Spark streaming作业的平均性能提升了15倍,峰值甚至达到300倍左右。在未使用Alluxio之前,他们发现生产环境中的一些Spark作业会变慢甚至无法完成。而在采用Alluxio后这些作业可以很快地完成。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Alluxio帮助Spark变得更高效,具体地,我们将展示如何使用Alluxio高效存储Spark DataFrame。
Spark Shuffle 1、概述 Shuffle,翻译成中文就是洗牌。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
Spark是以TaskSetManager为单元来调度任务的。通常情况下,任务队列中只会有一个TaskSetManager,而通过多线程提交多个Job时,则会有多个TaskSetManager被丢到任务队列中。在有空闲资源的情况下,谁会从队列里被取出来执行就取决于相应的调度策略了。目前,Spark支持FIFO和FAIR两种调度策略。
如同ProtocolBuffer,Avro,Thrift一样,Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据,然后随着业务需要,逐渐往元数据中添加更多的列。在这种情况下,用户可能会创建多个Parquet文件,有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况,并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。 因为元数据合并是一种相对耗时的操作,而且在大多数情况下不是一种必要的特性,从Spark 1.5.0版本开始,默认是关闭Parquet文件的自动合并元数据的特性的。可以通过以下两种方式开启Parquet数据源的自动合并元数据的特性: 1、读取Parquet文件时,将数据源的选项,mergeSchema,设置为true 2、使用SQLContext.setConf()方法,将spark.sql.parquet.mergeSchema参数设置为true
HDFS(Hadoop Distributed File System)的读写流程如下:
PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path"),在本文中,云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame,应用一些转换,最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。
01 背景 Firestorm自2021年11月上线开源 0.1.0 版本后,该项目受到了业界的广泛关注。 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。(更详细的背景可以参考此文[Firestorm - 腾讯自研Remote Shuffle Service在Spark云原生场景的实践]) 目前Firestorm迎来了0.2.0 版本的正式发布,而Firestorm也成为了第一个支持混合存储的开源Re
Spark是一个分布式计算系统/组件/平台,这是都知道的,其用Scala实现Spark任务也是最原生的,但万万不能认为只要是在Spark环境下执行的Scala代码都是分布式执行的,这是大错特错的,一开始一直有错误的认识,但现在想想,如果拿Java和Hadoop的关系来作对比,其就很容易理解了。
定性上讲,三者均为 Data Lake 的数据存储中间层,其数据管理的功能均是基于一系列的 meta 文件。meta 文件的角色类似于数据库的 catalog/wal,起到 schema 管理、事务管理和数据管理的功能。与数据库不同的是,这些 meta 文件是与数据文件一起存放在存储引擎中的,用户可以直接看到。这种做法直接继承了大数据分析中数据对用户可见的传统,但是无形中也增加了数据被不小心破坏的风险。一旦某个用户不小心删了 meta 目录,表就被破坏了,想要恢复难度非常大。
作为Hadoop的分布式计算框架,MapReduce扮演着分布式计算的任务,适用于离线批计算任务。Spark本身不具备存储数据功能,通常基于HDFS。我们经常会在各类文章中看到类似这样的描述:Spark是基于内存计算的,其速度远快于Hadoop的MapReduce。本文旨在讨论这一结论背后的原因。
导读:Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开源的分布式大规模数据处理通用引擎,具有高吞吐、低延时、通用易扩展、高容错等特点。Spark内部提供了丰富的开发库,集成了数据分析引擎Spark SQL、图计算框架GraphX、机器学习库MLlib、流计算引擎Spark Streaming。
Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景。
在生产中,无论是通过SQL语句或者Scala/Java等代码的方式使用Spark SQL处理数据,在Spark SQL写数据时,往往会遇到生成的小文件过多的问题,而管理这些大量的小文件,是一件非常头疼的事情。
Structured Streaming 非常显式地提出了输入(Source)、执行(StreamExecution)、输出(Sink)的3个组件,并且在每个组件显式地做到fault-tolerant(容错),由此得到整个streaming程序的 end-to-end exactly-once guarantees。
(1)job:包含多个task组成的并行计算,往往由action催生。 (2)stage:job的调度单位。 (3)task:被送到某个executor上的工作单元。 (4)taskSet:一组关联的,相互之间没有shuffle依赖关系的任务组成的任务集。
前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能。 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢。比如,总共有1
在 MapReduce 框架中, Shuffle 阶段是连接 Map 与 Reduce 之间的桥梁, Map 阶段通过 Shuffle 过程将数据输出到 Reduce 阶段中。由于 Shuffle 涉及磁盘的读写和网络 I/O,因此 Shuffle 性能的高低直接影响整个程序的性能。Spark 也有 Map 阶段和 Reduce 阶段,因此也会出现 Shuffle 。
Shuffle的本意是洗牌、混洗的意思,把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据。而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆过程,指的是将map端的无规则输出按指定的规则“打乱”成具有一定规则的数据,以便reduce端接收处理。其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前,具体可以分为map端和reduce端前后两个部分。
市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性。请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内
如题,我们来分析一下spark的shuffle操作原理;为什么说其非常重要,是因为shuffle操作是我们在Spark调优中非常重要的一环,对shuffle进行了优化,往往可以使得我们的spark程序运行效率有极大的提升。依照惯例,我们先来看一张图;
解决问题的层面不一样 Hadoop实质上是解决大数据大到无法在一台计算机上进行存储、无法在要求的时间内进行处理的问题,是一个分布式数据基础设施。 HDFS,它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储,通过将块保存到多个副本上,提供高可靠的文件存储。 MapReduce,通过简单的Mapper和Reducer的抽象提供一个编程模型,可以在一个由几十台上百台的机器上并发地分布式处理大量数据集,而把并发、分布式和故障恢复等细节隐藏。 Hadoop复杂的数据处理需要分解为多个Job(包含一
2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上,Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime 里面的 Delta Lake 基于 Apache License 2.0 协议开源。
在划分stage时,最后一个stage称为FinalStage,它本质上是一个ResultStage对象,前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。
Spark Core:包含Spark的基本功能;尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的。
当一个父 RDD 分区的数据分散到了多个子 RDD 的分区中时,这时会产生 Shuffle,即宽依赖之间会有 Shuffle。
在MapReduce框架中,Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过Shuffle这个环节,Shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。Spark作为MapReduce框架的一种实现,自然也实现了Shuffle的逻辑。对于大数据计算框架而言,Shuffle阶段的效率是决定性能好坏的关键因素之一。
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PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行(多行)JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON 文件的功能,在本教程中,您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。
在《Spark Connector Reader 原理与实践》中我们提过 Spark Connector 是一个 Spark 的数据连接器,可以通过该连接器进行外部数据系统的读写操作,Spark Connector 包含两部分,分别是 Reader 和 Writer,而本文主要讲述如何利用 Spark Connector 进行 Nebula Graph 数据的写入。
shuffle。。。相当重要,为什么咩,因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式,对shuffle过程进行了优化。
谈大数据批处理,绕不过的就是 MapReduce。MapReduce 是大数据处理的老祖宗了。
大多数 Spark 作业的性能主要就是消耗在了 shuffle 环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对 shuffle 过程进行调优。但是也必须提醒大家的是,影响一个 Spark 作业性能的因素,主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜,shuffle 调优只能在整个 Spark 的性能调优中占到一小部分而已。因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末。下面我们就给大家详细讲解 shuffle 的原理,以及相关参数的说明,同时给出各个参数的调优建议。
Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals,管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。由Uber开发并开源,HDFS上的分析数据集通过两种类型的表提供服务:读优化表(Read Optimized Table)和近实时表(Near-Real-Time Table)。
上节课我们讲了DAGScheduler划分Stage的原理: DAGScheduler调度时会根据是否需要经过Shuffle过程将Job划分为多个Stage。
在之前的一篇文章中,我们引入了一种新的名为clustering的表服务,它可以重组数据,从而在不影响写入速度的情况下提高查询性能。 我们学习了如何设置inline clustering。 在这篇文章中,我们将讨论自那以后发生的变化,并看看如何使用HoodieClusteringJob和DeltaStreamer实用工具来设置异步clustering。
在上一篇文章中,我们讨论了 Hudi 查询类型及其与 Spark 的集成。在这篇文章中,我们将深入研究另一个方面——写入流程,以 Spark 作为示例引擎。在写入数据时可以调整多种配置和设置。因此这篇文章的目的并不是作为完整的使用指南。相反主要目标是呈现内部数据流并分解所涉及的步骤。这将使读者更深入地了解运行和微调 Hudi 应用程序。各种实际使用示例请查阅Hudi的官方文档页面。
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时,Spark会将数据拆分为多个分区Partition,并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区,可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
摘要:今天我们就来解构数据湖的核心需求,同时深度对比Apache CarbonData、Hudi和Open Delta三大解决方案,帮助用户更好地针对自身场景来做数据湖方案选型。
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