除了很难直接利用 Kubernetes 提供的如 Namespace，Service Account，Rolling Out 等特性，多租户的场景一般需要通过部署多个 Standalone 集群，因此用户资源的隔离成为了比较棘手的问题...3 Dynamic Resource Allocation 动态资源申请 Dynamic Resource Allocation 是指 Spark 会根据工作负荷，动态地调整作业使用的资源。...这里所指的资源，主要是指 Executor 分配的 CPU/Memory，当然也包括一个 Executor JVM 进程占用的 Disk 和 Network IO 等等，而这里所指的工作负荷是指处于 Pending...spark.dynamicAllocation.enabled=true spark.shuffle.service.enabled=true 动态资源分配看着很美，因为如果没有动态资源分配，不管数据集的大小...但是试想一下，当集群到了凌晨或者某些特定的时候，突然释放大量的资源，而没有用户使用，那么这部分资源是不能产生价值的，甚至还是一种资源浪费，那么解决这个问题的最好的方法就是动态分配资源，结合当前集群的资源以及工作的负载
在探究Spark如何实现之前，首先思考下如果自己来解决这个问题，需要考虑哪些因素？...2.原理分析 2.1 Executor生命周期 首先，先简单分析下Spark静态资源分配中Executor的生命周期，以spark-shell中的wordcount为例，执行命令如下： # 以yarn模式执行...处于Idle状态的Executor造成资源浪费这个问题已经在上面提到。下面重点看下开启Spark动态资源分配功能后，Executor如何运作。...的动态资源分配的原理分析，相关源码可以参考Apache Spark：ExecutorAllocationManager。...对于Spark动态资源分配来说，我们应更加关注算法方面，即其动态行为。如何分配？如何伸缩？上下游关系如何？等等。 回馈社区：回馈是一种输出，就迫使我们输入的质量要足够高。这是一种很有效的技能提升方式。
Spark 默认采用的是资源预分配的方式。这其实也和按需做资源分配的理念是有冲突的。这篇文章会详细介绍Spark 动态资源分配原理。...前言 最近在使用Spark Streaming程序时，发现如下几个问题： 高峰和低峰Spark Streaming每个周期要处理的数据量相差三倍以上,预分配资源会导致低峰的时候资源的大量浪费。...Spark Streaming 跑的数量多了后，资源占用相当可观。 所以便有了要开发一套针对Spark Streaming 动态资源调整的想法。我在文章最后一个章节给出了一个可能的设计方案。...但是Spark很多地方都是这么搞的，完全没有原来Java社区的风格。 动态调整资源面临的问题 我们先看看，动态资源调整需要解决哪几个问题： Cache问题。...而Yarn对资源的申请处理速度并不快。 Spark Streaming该使用什么机制动态调整资源 现有的DRA机制其实适合长时的批处理过程中，每个Stage需要的资源量不一样，并且耗时都比较长。
当一个长期运行的 Spark 应用，若分配给它多个 Executor，可是却没有任何 task 分配到这些 Executor 上，而此时有其他的 Spark 应用却资源紧张，这就造成了资源浪费和调度不合理...Spark 2.4 版本中 on Kubernetes 的动态资源并不完善，在 Spark 3.0 版本完善了 Spark on Kubernetes 的功能，其中就包括更灵敏的动态分配。...我们 Erda 的 FDP 平台（Fast Data Platform）从 Spark 2.4 升级到 Spark 3.0，也尝试了动态资源分配的相关优化。...验证快慢 SQL 执行 使用 SparkThrfitServer 会遇到的问题是一个数据量很大的 SQL 把所有的资源全占了，导致后面的 SQL 都等待，即使后面的 SQL 只需要几秒就能完成。...在集群资源紧张，有多个 Spark 应用的场景下，可以开启动态分配达到资源按需使用的效果。 以上是我们在 Spark 相关优化的一点经验，希望能够对大家有所帮助。 注：文中部分图片源自于网络，侵删。
在SAS中使用哈希表十分简单，你并不需要知道SAS内部是怎么实现的，只需要知道哈希表是存储在内存中的，查找是根据key值直接获得存储的地址的精确匹配。...在实际应用中，我们通常会碰到要选择把哪个数据集放到哈希表中的问题。在Michele M....从这句话可以看出，将最大的数据集放到哈希表中更为高效，但是在实际应用中根据程序的目的还是需要做出选择，即选择左连接（A left join B）还是右连接（A right join B）。...其实很简单，如果数据集不是很大的时候可以这样处理：如果是左连接那么就把数据集B放到哈希表中；如果是右连接就把数据集A放到哈希表中；如果是内接连（A inner join B）那么就把大的放到哈希表中。...对于前两种连接如果不按上述处理，那么就需要多写几行额外的代码来修改哈希表里的内容。
这里有个假设是：Spark 集群以 Standalone 的方式来启动的，作业也是提交到 Spark standalone 集群。...Master 的内存中加入各种信息，重点来了，把 ApplicationInfo 加入到了 waitingApps 这个结构里，然后 schedule() 方法会遍历这个列表，为 Application 分配资源...的 workers，并按照 cores 的大小降序排序，作为 usableWorkers； 计算所有 usableWorkers 上要分配多少 CPU； 然后遍历可用的 Workers，分配资源并执行调度...源码从 Master 类的 schedule() 方法的最后一行 startExecutorsOnWorkers() 开始： 这个方法主要作用是计算 worker 的 executor 数量和分配的资源并启动...重点是中间方法后面那一段，遍历每个 Worker 分配 cpu，如果不是 Spend Out 模式，则在一个 Worker 上一直分配，直到 Worker 资源分配完毕。
在spark-default.conf文件中明明配置了mysql的数据源连接 ? 随后启动spark-shell 执行如下测试代码： import org.apache.spark....{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.sql....{SaveMode, DataFrame} import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext val mySQLUrl = "jdbc:mysql://localhost...这个问题就很诡异了。。数据源连接也没错啊，毕竟在hive的metastore也是用的这个啊。。最终只能在启动spark-shell的时候同时引入jar包了= = ..../spark-shell --jars /usr/local/spark-1.4.0-bin-2.5.0-cdh5.2.1/lib/mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar
一、问题现象 今天有客户咨询到我们，他们利用spark sql查询简单的sql： select * from datetable limit 5; //假设表名是datetable 结果报错内存溢出：...因此，我们用hive原生sql查询，发现不存在这个问题。 二、排查问题 经过分析，发现被查询的表数据量特别大，整个表有1000多亿行数据。...数据表存储在HDFS的目录结构也是： /${hive-warehouse}/dbname/tablename/dt=xxx/hour=xxx/files 根据之前使用spark sql的经验、以及逛社区查找的信息...select * from datetable where dt='2018-11-14' limit 5; 不能直接用 ： select * from datetable limit 5; 这种语句spark...三、验证结论 1、首先我们直接用spark sql查询： select * from datetable limit 5; 从日志可以查看出excutor在疯狂地扫描HDFS的文件： 而且这些被扫描的
一、问题 使用superset，连接hive时(hive的引擎是spark)，表名和表信息无法加载，加载出来了一堆表的数据库名图片二、解决问题1、原因 这个问题的原因是superset...里面是使用pyhive去连接，表名加载是通过"show tables in {dbname}"去获取的，而spark sql和hive sql的"show tables"的执行返回结果格式不一样，pyhive...最新版本20.0.1并没有支持spark的方言，平时使用没问题，但是放在使用superset去连接的时候，表名显示就混乱。...spark sql图片hive sql 图片然后我们找到pyhive关于show tables的代码，位置:~/python3.8/site-packages/pyhive/sqlalchemy_hive.pydef...(schema) return [row[0] for row in connection.execute(query)]这里单纯的时候第一列作为table name返回，这里的话可以给spark
问题描述 在hudi 0.12.0版本，flink和spark都可以基于hive metastore进行元数据管理，更多信息可参考：hudi HMS Catalog指南。...也就是说基于hudi hms catalog，flink建表之后，flink或者spark都可以写，或者spark建表之后，spark或者flink都可以写。...但是目前 hudi 0.12.0版本中存在一个问题，当使用flink hms catalog建hudi表之后，spark sql结合spark hms catalog将hive数据进行批量导入时存在无法导入的情况...:291) ... 16 more (state=,code=0) 问题分析 通过分析代码以及查看表属性，发现flink建表对应的hive metastore中spark.sql.sources.schema.part...可判断flink在创建hive metastore中创建hudi表时，构建的给spark用的参数存在问题，也就是对应 HoodieHiveCatalog.instantiateHiveTable中的 serdeProperties.putAll
首先我们使用新的API方法连接mysql加载数据 创建DF import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark....COUNT_RULES_CODE") isNotNull) and CI_MDA_SYS_TABLE("UPDATE_CYCLE") === 1).cache() 于是噼里啪啦的报错了，在第三个join时找不到ID了，这个问题很诡异...就用原来的方法 创建软连接，加载数据，发现可以。。这我就不明白了。。。...最终问题是解决了。。可是 为什么直接加载不行呢。。还有待考究。...附带一个问题的解决 如果啊报这种错误 15/11/19 10:57:12 INFO BlockManagerInfo: Removed broadcast_3_piece0 on cbg6aocdp9:
数仓搭建-ODS层 hive准备 在安装好hive后，我们将hive的运算引擎改为spark，注意这是hive on spark而不是spark on hive，要注意hive和spark的版本兼容问题...因为Hive任务最终由Spark来执行，Spark任务资源分配由Yarn来调度，该任务有可能被分配到集群的任何一个节点。...yarn多队列问题 方案一：增加ApplicationMaster资源比例，进而提高运行app数量。 方案二：创建多队列，比如增加一个hive队列。...（见ppt） 连接hive并建表 hive的配置已经没问题了，我们开始用hive连接工具，连接hive并建表。...这里我们使用DataGrip这个软件连接，注意的是一个Console相当一一个客户端，在这个Console里设置的参数只在这个Console有效 这里提一个小问题 关于hive中的中文注释乱码问题解决
SKOS (Simple Knowledge Organization System)，简单知识组织系统，为语义Web环境下的数字信息资源整合提供了描述和转化机制，解决了信息资源的语义互操作问题。...在将美国国会图书馆标题表的RDF(文件)读入GraphX图表并在skos上运行连接组件(Connected Components)算法之后，下面是我在输出开头发现的一些分组： "Hiding places...我通过将数据存储在三个数据结构（上述两个RDD和另外一个RDD）中来解决了这两个问题： 对于顶点RDD，以及必须存储为每个顶点标识符所需的长整数，我只存储了一个额外的信息：与该RDF资源相关联的URI。...每个条目存储表示具有该属性的资源的顶点的长整数，一个表示属性（在顶点RDD中分配给该属性的整数）的长整数，以及表示属性值的字符串。...创建一个国会图书馆标题表连接组件的报告 加载这些数据结构（加上另一个允许快速查找的参考标签）后，我下面的程序将GraphX连接组件算法应用到使用skos：related属性连接顶点的图的子集，如“Cocktails
（2）发现某job很容易发生内存溢出，我们就增大分片数量，从而减少了每片数据的规模，同时还减少并行的executor数量，这样相同的内存资源分配给数量更少的executor，相当于增加了每个task的内存分配...对上述第2点补充说明一下，关于为executor分配内存的问题。...有一种常见情形是，一个大表join一个小表，把小表broadcast后，大表的数据就不需要在各个node之间疯跑，安安静静地呆在本地等小表broadcast过来就好了。 Data Locality。...有的资源申请开销巨大，而且往往相当有限，比如建立连接，可以考虑在partition建立的时候就创建好（比如使用mapPartition方法），这样对于每个partition内的每个元素的操作，就只要重用这个连接就好了...，不需要重新建立连接。
答：1）粗粒度：启动时就分配好资源， 程序启动，后续具体使用就使用分配好的资源，不需要再分配资源；好处：作业特别多时，资源复用率高，适合粗粒度；不好：容易资源浪费，假如一个job有1000个task，完成了...2）细粒度分配：用资源的时候分配，用完了就立即回收资源，启动会麻烦一点，启动一次分配一次，会比较麻烦。 4.如何配置spark master的HA？...答：spark默认情况下资源分配是粗粒度的，也就是说程序在提交时就分配好资源，后面执行的时候 使用分配好的资源，除非资源出现了故障才会重新分配。...1)与其他计算框架共享集群资源（eg.Spark框架与MapReduce框架同时运行，如果不用Yarn进行资源分配，MapReduce分到的内存资源会很少，效率低下）；资源按需分配，进而提高集群资源利用等...动态调度 ①最少连接调度算法 这种调度算法会记录响应请求的服务器上所建立的连接数，每接收到一个请求会相应的将该服务器的所建立连接数加1，同时将新来的请求分配到当前连接数最少的那台机器上。
（2）发现某 job 很容易发生内存溢出，我们就增大分片数量，从而减少了每片数据的规模，同时还减少并行的 executor 数量，这样相同的内存资源分配给数量更少的 executor，相当于增加了每个...对上述第 2 点补充说明一下，关于为 executor 分配内存的问题。...有一种常见情形是，一个大表 join 一个小表，把小表 broadcast 后，大表的数据就不需要在各个 node 之间疯跑，安安静静地呆在本地等小表 broadcast 过来就好了。...有的资源申请开销巨大，而且往往相当有限，比如建立连接，可以考虑在 partition 建立的时候就创建好（比如使用 mapPartition 方法），这样对于每个 partition 内的每个元素的操作...，就只要重用这个连接就好了，不需要重新建立连接。
：开启属性分配更多的资源，内存合理分配 开发优化：谓词下推：尽量将不需要的数据提前过滤掉【join】 尽量选用有Map端聚合的算子：先分区内聚合，再分区间聚合 尽量将不需要join的数据过滤，或者实现Broadcast...自动选择更优的join策略来提高连接查询性能 自动优化join数据来避免不平衡查询造成的数据倾斜，将数据倾斜的数据自动重分区 spark.sql.adaptive.enabled=true 小结 掌握一站制造项目中的优化方案...=2 本质：Spark程序运行YARN上 进程：Driver + Executor 问题：这个程序的资源如果给的少了，会导致GC【内存垃圾回收】停顿以及内存溢出 Driver进程故障，程序运行缓慢...，内存溢出 解决 Driver资源要给定多一些：Driver持久运行，不断解析调度分配，负责与客户端交互 –driver-core：4core –driver-mem...方案一：两台机器分别启动两个ThriftServer 问题：beeline只能连接某一个，连接谁？
近期接手了不少大数据表任务调度补数据的工作,补数时发现资源消耗异常的大且运行速度却不怎么给力. 发现根本原因在于sparkSQL配置有诸多问题,解决后总结出来就当抛砖引玉了....使用相同核心数与内存量的两个任务,executor总量少的任务不容易OOM,因为单核心最大可用内存大.但是并非越大越好,因为单个exector最大core受服务器剩余core数量限制,过大的core数量可能导致资源分配不足...240 60 8G 2G 以下为SparkSQL调优相关设置 以下列表中动态资源分配相关不建议使用 //1.下列Hive参数对Spark同样起作用。...; // 大表 JOIN 小表，小表做广播的阈值 set spark.dynamicAllocation.enabled; // 开启动态资源分配 set spark.dynamicAllocation.maxExecutors...; //开启动态资源分配后，最多可分配的Executor数 set spark.dynamicAllocation.minExecutors; //开启动态资源分配后，最少可分配的Executor数 set
，资源情况一直是这么多，不管它所承载的作业需求资源情况，这样在作业需要更多资源的时候，没有更多的资源分配给对应的作业，相反，当一个作业仅需要很少的资源就能够运行的时候，仍然分配的是那些固定的资源，造成资源的浪费...1.7 Flink目前存在的一些问题 在实时计算中有这么一个普遍的逻辑：业务逻辑中以一个流式数据源与几个相关的配置表进行join操作，而配置表并不是一成不变的，会定期的进行数据更新，可以看成一个缓慢变化的流...这种join环境存在以下几个尚未解决的问题： 1.对元数据库的读压力；如果分析程序有1000并发，是否需要读1000次； 2.读维表数据不能拖慢主数据流的throughput，每秒千万条数据量； 3.动态维表更新问题和一致性问题...；元数据是不断变化的，如何把更新同步到各个并发上； 4.冷启动问题，如何保证主数据流流过的时候，维表数据已经ready，否则会出现数据无法处理； 5.超大维表数据会导致流量抖动和频繁gc，比如几十万条的实例数据...Spark 2.3 继续向更快、更易用、更智能的目标迈进，引入了低延迟的持续处理能力和流到流的连接，让 Structured Streaming 达到了一个里程碑式的高度。
image.png 比如，当要把 RDD 中的所有数据通过 JDBC 写入数据，如果使用 map 算子，那么需要对 RDD 中的每一个元素都创建一个数据库连接，这样对资源的消耗很大，如果使用mapPartitions...（当数据量很大的时候，一旦使用mapPartitions算子，就会直接OOM） 在项目中，应该首先估算一下RDD的数据量、每个partition的数据量，以及分配给每个Executor的内存资源，如果资源允许...针对上述的两个问题，我们分别进行分析： 针对第一个问题，既然分区的数据量变小了，我们希望可以对分区数据进行重新分配，比如将原来4个分区的数据转化到2个分区中，这样只需要用后面的两个task进行处理即可，...针对第二个问题，解决方法和第一个问题的解决方法非常相似，对分区数据重新分配，让每个partition中的数据量差不多，这就避免了数据倾斜问题。 那么具体应该如何实现上面的解决思路？...Spark SQL的并行度不允许用户自己指定，Spark SQL自己会默认根据 hive 表对应的 HDFS 文件的 split 个数自动设置 Spark SQL 所在的那个 stage 的并行度，用户自己通
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