本文阅读价值不错建议大家仔细阅读,感谢作者疯狂哈秋,转自:https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/90677676
每个框架产生都是为了解决一类问题,每个模块的优化也是为了解决一定的场景下的性能瓶颈。浪尖今天分享的关于Spark 3.1之后的自适应执行计划,主要针对以下几个场景,并且有百度率先研发的,不过社区之前一直没有采纳,spark 3.0的预发布版本参数也是不全,到了Spark 3.1的beta版已经可用,浪尖已经完成了测试。
1,jvm调优 这个是扯不断,理还乱。建议能加内存就加内存,没事调啥JVM,你都不了解JVM和你的任务数据。 spark调优系列之内存和GC调优 2,内存调优 缓存表 spark2.+采用: spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表,spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。 spark 1.+采用: 采用 sqlContext.cacheTable("tableName")缓存,sqlContext.uncacheTa
这个是扯不断,理还乱。建议能加内存就加内存,没事调啥JVM,你都不了解JVM和你的任务数据。默认的参数已经很好了,对于GC算法,spark sql可以尝试一些 G1。
这种方式需要先安装 docker-compose, docker-compose 的安装网上已经有非常多的资料,请自行安装即可
导语:Spark 为结构化数据处理引入了一个称为 Spark SQL 的编程模块。它提供了一个称为 DataFrame 的编程抽象,并且可以充当分布式 SQL 查询引擎。
学习和使用Hudi近一年了,由于之前忙于工作和学习,没时间总结,现在从头开始总结一下,先从入门开始
在SparkSQL模块,提供一套完成API接口,用于方便读写外部数据源的的数据(从Spark 1.4版本提供),框架本身内置外部数据源:
Apache Spark 自 2010 年面世,到现在已经发展为大数据批计算的首选引擎。而在 2020 年 6 月份发布的Spark 3.0 版本也是 Spark 有史以来最大的 Release,其中将近一半的 issue 都属于 SparkSQL。这也迎合我们现在的主要场景(90% 是 SQL),同时也是优化痛点和主要功能点。我们 Erda 的 FDP 平台(Fast Data Platform)也从 Spark 2.4 升级到 Spark 3.0 并做了一系列的相关优化,本文将主要结合 Spark 3.0 版本进行探讨研究。
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。
本篇文章主要介绍Spark SQL/Hive中常用的函数,主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。
新的内存模型是在这个Jira提出的,JIRA-10000,对应的设计文档在这:unified-memory-management。
Adaptive Execution 将可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行,从而提高整体执行效率。核心在于两点
支持的数据源:hdfs、hive、hbase、kafka、mysql、es、mongo
上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO,实现简单有效。它属于 LogicalPlan 的优化,所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点,未考虑数据本身的特点,也未考虑算子本身的代价。
在讲flink的back pressure之前,我们先讲讲Spark Streaming的back pressure。Spark Streaming的back pressure出现的原因呢,我想大家应该都知道,是为了应对短期数据尖峰。Spark Streaming的back pressure是从spark 1.5以后引入的,在之前呢,只能通过限制最大消费速度(这个要人为压测预估),对于基于Receiver 形式,我们可以通过配置 spark.streaming.receiver.maxRate 参数来限制每个 receiver 每秒最大可以接收的记录的数据;对于 Direct Approach 的数据接收,我们可以通过配置 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数来限制每次作业中每个 Kafka 分区最多读取的记录条数。
该参数主要用于设置该应用总共需要多少executors来执行,Driver在向集群资源管理器申请资源时需要根据此参数决定分配的Executor个数,并尽量满足所需。在不带的情况下只会分配少量Executor。这个值得设置还是要看分配的队列的资源情况,太少了无法充分利用集群资源,太多了则难以分配需要的资源。
公司的计算平台上,写入spark-history目录日志文件数超过设定阈值(1048576),导致任务失败。
从 PrestoDB 0.275 版本开始,用户现在可以利用原生 Hudi 连接器来查询 Hudi 表。它与 Hive 连接器中的 Hudi 支持相当。要了解有关连接器使用的更多信息,请查看 prestodb 文档[1]。
在数据分析中,窗口函数是我们经常用到的函数,今天的文章我们总结了常用的各类窗口函数并给出实例。
TOC 0. 十秒看完 1.业务处理中存在复杂的多表关联和计算逻辑(原始数据达百亿数量级) 2.优化后,spark计算性能提升了约12倍(6h-->30min) 3.最终,业务的性能瓶颈存在于ES写入(计算结果,ES索引document数约为21亿 pri.store.size约 300gb) [优化完整过程] 1. 背景 业务数据不断增大, Spark运行时间越来越长, 从最初的半小时到6个多小时 某日Spark程序运行6.5个小时后, 报“Too large frame...”的异常 org.apach
前面《Spark SQL / Catalyst 内部原理 与 RBO》与《Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化》介绍的优化,从查询本身与目标数据的特点的角度尽可能保证了最终生成的执行计划的高效性。但是
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 #####我是
Parquet是一种列式存储格式,很多种处理引擎都支持这种存储格式,也是sparksql的默认存储格式。Spark SQL支持灵活的读和写Parquet文件,并且对parquet文件的schema可以自动解析。当Spark SQL需要写成Parquet文件时,处于兼容的原因所有的列都被自动转化为了nullable。
打开hue.ini文件,找到【yarn_clusters】【default】,修改spark_history_server_url值。
问题导读 1.本文遇到了什么问题? 2.遇到问题后,做了哪些分析? 3.本文解决倾斜使用哪些方法? 4.本次数据倾斜那种方法更有效? 5.解决性能优化问题的原理是什么? 优化后效果 1.业务处理中存在复杂的多表关联和计算逻辑(原始数据达百亿数量级) 2.优化后,spark计算性能提升了约12倍(6h-->30min) 3.最终,业务的性能瓶颈存在于ES写入(计算结果,ES索引document数约为21亿 pri.store.size约 300gb)
大家在使用 ApacheSpark2.x 的时候可能会遇到这种现象:虽然我们的SparkJobs 已经全部完成了,但是我们的程序却还在执行。比如我们使用SparkSQL 去执行一些 SQL,这个 SQL 在最后生成了大量的文件。然后我们可以看到,这个 SQL 所有的 Spark Jobs 其实已经运行完成了,但是这个查询语句还在运行。通过日志,我们可以看到 driver 节点正在一个一个地将 tasks 生成的文件移动到最终表的目录下面,当我们作业生成的文件很多的情况下,就很容易产生这种现象。本文将给大家介绍一种方法来解决这个问题。
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构,然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数,最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
总结一下规律,发现`default`字段用的是ASSIC编码,如下图所示
ClickHouse的使用一、使用Java操作ClickHouse1、构建maven工程📷2、导入依赖<dependency> <groupId>ru.yandex.clickhouse</groupId> <artifactId>clickhouse-jdbc</artifactId> <version>0.2.2</version></dependency>3、创建包结构在java程序包目录创建包名说明c
使用Replication Manager 将 Hive 数据迁移到 CDP 后,您可能需要执行其他任务。您需要了解 Hive 3.x 和更早版本之间的语义差异。其中一些差异要求您更改 Hive 脚本或工作流程。此外,您需要将使用 CDP 不支持的 Hive CLI 的脚本转换为 Beeline。
4、设置 join 或aggregate洗牌(shuffle)数据时使用的分区数
基础配置 spark.executor.memory 指定Executor memory,也就是Executor可用内存上限 spark.memory.offHeap.enabled 堆外内存启用开关 spark.memory.offHeap.size 指定堆外内存大小 spark.memory.fraction 堆内内存中,Spark缓存RDD和计算的比例 spark.memory.storageFraction Spark缓存RDD的内存占比,相应的执行内存比例为1 - spark.memory.st
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑,具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是,此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面,0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能,例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本,提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
在几乎所有处理复杂数据的部门中,Spark很快已成为跨数据和分析生命周期的团队的事实上的分布式计算框架。 新的Adaptive Query Execution框架(AQE)是Spark 3.0最令人期待的功能之一,它可以解决困扰许多Spark SQL工作负载的问题。英特尔和百度混合团队在2018年初的博客中记录了这些内容。要更深入地了解框架,请学习我们更新的Apache Spark Performance Tuning课程。
参考:《Kudu设计要点面面观(上篇)》,本文适用知识共享-署名-相同方式共享(CC-BY-SA)3.0协议。
浪尖在deltalake第一讲的时候说过,它支持数据版本管理和时间旅行:提供了数据快照,使开发人员能够访问和还原早期版本的数据以进行审核、回滚或重新计算。
Hive从2008年始于FaceBook工程师之手,经过10几年的发展至今保持强大的生命力。截止目前Hive已经更新至3.1.x版本,Hive从最开始的为人诟病的速度慢迅速发展,开始支持更多的计算引擎,计算速度大大提升。
摘要:小米业务线众多,从信息流,电商,广告到金融等覆盖了众多领域,小米流式平台为小米集团各业务提供一体化的流式数据解决方案,主要包括数据采集,数据集成和流式计算三个模块。目前每天数据量达到 1.2 万亿条,实时同步任务 1.5 万,实时计算的数据 1 万亿条。
Spark是大数据分析的利器,在工作中用到spark的地方也比较多,这篇总结是希望能将自己使用spark的一些调优经验分享出来。
收集统计信息可以用dbms_stats包,通常用这样的语法:exec dbms_stat.gather_table_stats(ownname=>'xxx', tabname=>'xxx', estimate_percent=>xxx, method_opt=>'xxx', cascade=>xxx);
Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块。与基础的 Spark RDD API 不同,Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中,会使用这些额外信息进行优化。可以使用 SQL 语句和 Dataset API 来与 Spark SQL 模块交互。无论你使用哪种语言或 API 来执行计算,都会使用相同的引擎。这让你可以选择你熟悉的语言(现支持 Scala、Java、R、Python)以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。
我们在写数据时,可以配置同步Hive参数,生成对应的Hive表,用来查询Hudi表,具体来说,在写入过程中传递了两个由table name命名的Hive表。例如,如果table name = hudi_tbl,我们得到
${kyuubiserver}:${kyport}见 kyuubi-defaults.conf 的 kyuubi.frontend.bind.port 配置。
一般都发生在Sql中group by和join on上,而且和数据逻辑绑定比较深。
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