由于Spark程序是运行在JVM基础之上的,所以我们这一篇来讨论一下关于JVM的一些优化操作。在开始JVM调优操作之前,我们先通过一张图看一下JVM简单的内存划分情况。
之前分享过一篇博客,?不会这20个Spark热门技术点,你敢出去面试大数据吗?,那一篇确实是非常精华,提炼出了非常重要同样非常高频的Spark技术点,也算是收到了一些朋友们的好评。本篇博客,博主打算再
浪尖整理翻译https://databricks.com/blog/2016/08/31/apache-spark-scale-a-60-tb-production-use-case.html。
map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作,包括:flatMap,filter,mapPatitions等。shuffle后内存溢出的shuffle操作包括join,reduceByKey,repartition等操作。后面先总结一下我对Spark内存模型的理解,再总结各种OOM的情况相对应的解决办法和性能优化方面的总结。如果理解有错,希望在评论中指出。
map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作,包括:flatMap,filter,mapPatitions等。
答:RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集,是spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变,可分区,里面的元素可以并行计算的集合
可以在右侧搜索框中填对应application号找到任务,然后点击对应的application号链接,如下图所示:
我们现在的数据动不动就上百亿,字段动不动就是巨大的json 串,到处是疑难杂症,所以,每天就是拼命的研究这些原理,寻找优化的方法。
在Shuffle过程,reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取,而是map端写一点数据,reduce端task就会拉取一小部分数据,然后立即进行后面的聚合、算子函数的使用等操作。
根据最新的统计显示,仅在过去的两年中,当今世界上90%的数据都是在新产生的,每天创建2.5万亿字节的数据,并且随着新设备,传感器和技术的出现,数据增长速度可能会进一步加快。 从技术上讲,这意味着我们的大数据处理将变得更加复杂且更具挑战性。而且,许多用例(例如,移动应用广告,欺诈检测,出租车预订,病人监护等)都需要在数据到达时进行实时数据处理,以便做出快速可行的决策。这就是为什么分布式流处理在大数据世界中变得非常流行的原因。
2018 年 4 月 27 日,TiDB 发布 2.0 GA 版。相比 1.0 版本,对 MySQL 兼容性、系统稳定性、优化器和执行器做了很多改进。
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。
(2)尽量少对RDD进行算子操作,如果有可能,尽量在一个算子里面实现多个功能;
根据 Spark 静态内存管理机制,堆内存被划分为了两块,Storage 和 Execution。
Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,支持多个EB级数据源的分析工作负载。Presto用于低延迟的交互式用例以及Meta的长时间运行的ETL作业。它最初于2013年在Meta推出,并于2019年捐赠给Linux基金会。在过去的十年中,随着Meta数据量的超级增长以及新的SQL分析需求,维护查询延迟和可扩展性对Presto提出了令人印象深刻的挑战。其中一个最重要的优先事项是确保查询可靠性不会随着向更小、更弹性的容器分配的转变而退化,这需要查询在显著较小的内存余量下运行,并且可以随时被抢占。此外,来自机器学习、隐私政策和图形分析的新需求已经促使Presto维护者超越传统的数据分析。在本文中,我们讨论了近年来几个成功的演变,这些演变在Meta的生产环境中将Presto的延迟和可扩展性提高了数个数量级。其中一些值得注意的是分层缓存、本地矢量化执行引擎、物化视图和Presto on Spark。通过这些新的能力,我们已经弃用了或正在弃用各种传统的查询引擎,以便Presto成为为整个数据仓库服务的单一组件,用于交互式、自适应、ETL和图形处理工作负载。
众所周知,自2015年以来微博的业务发展迅猛。如果根据内容来划分,微博的业务有主信息(Feed)流、热门微博、微博推送(Push)、反垃圾、微博分发控制等。每个业务都有自己不同的用户构成、业务关注点和数据特征。庞大的用户基数下,由用户相互关注衍生的用户间关系,以及用户千人千面的个性化需求,要求我们用更高、更大规模的维度去刻画和描绘用户。大体量的微博内容,也呈现出多样化、多媒体化的发展趋势。 一直以来,微博都尝试通过机器学习来解决业务场景中遇到的各种挑战。本文为新浪微博吴磊在CCTC 2017云计算大会Spa
2020年6月18日,开发了近两年(自2018年10月份至今)的Apache Spark 3.0.0正式发布!
2020年6月18日,开发了近两年(自2018年10月份至今)的Apache SparkTM 3.0.0正式发布!
作者:LoRexxar'@知道创宇404区块链安全研究团队 时间:2018年9月6日
在大数据环境,很多组件都是基于HDFS,例如HDFS直接放文件环境、以及HBase、Hive等上层数据库环境。如果对HDFS环境未进行优化,小文件可能会造成HDFS系统的崩溃。今天我们来看一下。
我们知道Spark 可以通过 RDD 实现计算链的原理 :转换函数包含在 RDD 链中,但仅在调用 action 函数后才会触发实际的求值过程,执行分布式运算,返回运算结果。要是在 同一 RDD 上重复调用 action 会发生什么?
一、Spark 基础 二、Spark Core 三、Spark SQL 四、Spark Streaming 五、Structured Streaming 六、Spark 两种核心 Shuffle 七、Spark 底层执行原理 八、Spark 数据倾斜 九、Spark 性能调优 十、Spark 故障排除 十一、Spark大厂面试真题
在国内,大部分的Spark用户都是由Hadoop过渡而来,因此YARN也成了大多Spark应用的底层资源调度保障。而随着Spark应用的逐渐加深,各种问题也随之暴露出来,比如资源调度的粒度问题。为此,7月2日晚,在CSDN Spark高端微信群中,一场基于YARN和Mesos的讨论被拉开,主要参与分享的嘉宾包括TalkingData研发副总裁阎志涛,GrowingIO田毅,AdMaster技术副总裁卢亿雷,Spark Committer、Mesos/Hadoop Contributor夏俊鸾,下面一起回顾。
在大数据处理过程中常常出现数据倾斜(Data Skew)。那么,数据倾斜会造成什么问题呢?为什么要处理数据倾斜?
rdd 分布式弹性数据集,简单的理解成一种数据结构,是 spark 框架上的通用货币。所有算子都是基于 rdd 来执行的,不同的场景会有不同的 rdd 实现类,但是都可以进行互相转换。rdd 执行过程中会形成 dag 图,然后形成 lineage 保证容错性等。从物理的角度来看 rdd 存储的是 block 和 node 之间的映射。
Spark有以下四种部署方式,分别是:Local,Standalone,Yarn,Mesos
海量数据的存储问题很早就已经出现了,一些行业或者部门因为历史的积累,数据量也达到了一定的级别。很早以前,当一台电脑无法存储这么庞大的数据时,采用的解决方案是使用NFS(网络文件系统)将数据分开存储。但是这种方法无法充分利用多台计算机同时进行分析数据。
Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存。
这篇扫描报告其实算是一片比较特殊的文章,因为这是checklist唯一被我直接标记为安全问题的一类,其中很多问题虽然特征明显,但修复逻辑却千变万化,所以统计数据一直波动很大,犹豫了很久才发出来,图片的很多涉及到的合约并不一定真的存在问题,但仍然值得注意。
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。
代码调优,就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则,包括:RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。在开发过程中,时时刻刻都应该注意以上原则,并将这些原则根据具体的业务以及实际的应用场景,灵活地运用到自己的Spark作业中。
可以说Spark几乎是企业搭建大数据平台必备组件,作为数据分析工程师在工作中执行程序、调试程序、查询数据都会和Spark打交道,所以对Spark知识的考察也就顺理成章了。
上篇文章给大家分享了前10个spark的企业面试题2020年最新Spark企业级面试题【上】,今天后续来了,来分享剩下的那个几个面试题。也祝大家找到自己喜欢的工作,一起加油,编写不易 请给老哥一个一键三连吧。
作者: 科赛网 汪梦梦 邓以勒 今天主要是以一个数据分析者的角度来与大家分享如何使用spark进行大数据分析。 我将分以下4部分为大家进行介绍。首先介绍spark的相关背景,包括基本概念以及spa
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件,数据量超 1EB,离线任务数近百万,实时任务数千,数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题,一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”,不管是性能问题,还是参数配置问题,甚至是一些常见的权限报错问题,都需要咨询平台给出具体的解决方案;另一方面是平台面对各类繁杂任务,运维人员经常需要对任务故障定位和排除,由于任务链路长,组件日志多,运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断,不仅要能够帮助用户快速定位异常问题,还需给出具体的建议和优化方案,同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务,从而达到降本增效的目的。据调研,目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台,通过诊断平台周优化任务实例数超2 万,取得了良好的效果。
一、调优概述 二、数据倾斜发生时的现象 三、数据倾斜发生的原理 四、如何定位导致数据倾斜的代码 五、某个task执行特别慢的情况 六、某个task莫名其妙内存溢出的情况 七、查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 八、数据倾斜的解决方案:
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。
新年伊始,微软 Exchange Server 2016 与 2019 中出现日期检查错误,导致服务器无法正确识别 2022 年这一时间标记。因此也有人称其为 Y2K22 bug,即千年虫 2022 版。
在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。
考虑平台硬件定时器个数限制的, FreeRTOS 通过一个 Daemon 任务(启动调度器时自动创建)管理软定时器, 满足用户定时需求. Daemon 任务会在其执行期间检查用户启动的时间周期溢出的定时器,并调用其回调函数。
导读:发现一篇好文,分享给大家。全文分为四个部分,基本涵盖了所有Spark优化的点,面试和实际工作中必备。全文较长,建议收藏后PC端查看或工作中问题troubleshooting。
在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢?由此我的Runner探索之旅开始了
Apache Spark开源生态系统在2014上半年大幅增长,已迅速成为大数据领域中最活跃的开源项目,HDFS位列第二,其代码变动次数(commits)和行数仅仅有Spark的一半: 有超过50个机构250个工程师贡献过代码 和去年六月相比,代码行数几乎扩大三倍。 随着1.0版本于5月30日推出,Spark提供了一个稳定的API,开发人员可以依靠它来保证代码的兼容性。所有主流的Hadoop发行商,包括Hortonworks、IBM、Cloudera、MapR和Pivotal都提供了Spark的包装和技术支持
最近在使用spark处理分析一些公司的埋点数据,埋点数据是json格式,现在要解析json取特定字段的数据,做一些统计分析,所以有时候需要把数据从集群上拉到driver节点做处理,这里面经常出现的一个问题就是,拉取结果集过大,而驱动节点内存不足,经常导致OOM,也就是我们常见的异常: 这种写法的代码一般如下: 上面的这种写法,基本原理就是一次性把所有分区的数据,全部读取到driver节点上,然后开始做处理,所以数据量大的时候,经常会出现内存溢出情况。 (问题一)如何避免这种情况? 分而治之,每次只拉取一个
数据倾斜的原理很简单:在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜。比如大部分key对应10条数据,但是个别key却对应了100万条数据,那么大部分task可能就只会分配到10条数据,然后1秒钟就运行完了;但是个别task可能分配到了100万数据,要运行一两个小时。因此,整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。
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