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升级spark时拼花地板压缩性能下降

可能由于以下几个因素造成：

版本兼容性问题：升级spark版本时，新版本可能引入了一些与原有代码不兼容的修改，导致原有的拼花地板压缩性能下降。解决方法是检查新版本的变更文档和升级指南，了解新版本的兼容性情况，并相应地修改代码。
硬件配置问题：升级spark版本后，新版本可能对硬件配置要求更高，而原有的硬件配置无法满足新版本的要求，从而导致压缩性能下降。解决方法是根据新版本的硬件要求，对现有硬件进行升级或调整，以满足新版本的需求。
算法优化问题：新版本的spark可能对拼花地板压缩算法进行了优化或修改，但这些优化并不适用于当前的数据集或使用场景，导致性能下降。解决方法是对新版本的拼花地板压缩算法进行评估和调整，或者选择恰当的压缩算法。
配置参数调整问题：新版本的spark可能引入了一些新的配置参数，而原有的配置参数设置不合理或不适用于新版本，导致性能下降。解决方法是根据新版本的配置参数说明文档，对相关配置参数进行评估和调整，以优化性能。

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数据湖学习文档

在S3上收集和存储数据时，有三个重要的因素需要牢记: 编码——数据文件可以用任意多种方式编码(CSV、JSON、Parquet、ORC)，每种方式都有很大的性能影响。...与拼花地板相比，我们看到了一个非常不同的模式。在Parquet中，我们预先定义了模式，并最终将数据列存储在一起。下面是之前以拼花格式转换的JSON文档示例。...在这四个场景中，我们都可以看到使用拼花地板的巨大好处。如您所见，我们需要在每个实例中查询的数据对于拼花来说是有限的。对于JSON，我们需要每次都查询每个JSON事件的完整体。...我们发现这是最佳的整体性能组合。分区当每个批处理中开始有超过1GB的数据时，一定要考虑如何分割或分区数据集。每个分区只包含数据的一个子集。...这通过减少使用诸如雅典娜之类的工具查询或使用EMR处理数据时必须扫描的数据量来提高性能。例如，按日期划分数据是一种常见的方法。

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如何基于 Spark 和 Z-Order 实现企业级离线数仓降本提效？

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大数据平台：资源管理及存储优化技术

若HDFS存储大量的小文件，会造成NameNode的内存飙升，性能下降，成为瓶颈，且易引发频发Full GC；提供存储资源的生命周期管理：HDFS支持存储大量的大文件，但是随着业务的发展，文件不断堆积...，可使用的存储空间不断下降。...客户端在查询时需要无感知查询数据，而无需关注各Namespace的数据组合。...迭代2：Router-based Federation (RBF) ViewFs的实现方案，存在几个问题：升级困难：ViewFs基于客户端实现，若版本变更，客户端全量升级比较困难手动维护：主要基于配置文件管理路径映射...作业执行合并时，需要保证合并前后的文件类型和压缩压缩方式一致。

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实时湖仓一体规模化实践：腾讯广告日志平台

消费实时数据，落地到 HDFS，每分钟一个目录，供下游准实时 Spark Streaming 计算任务使用；日志合并：小时级 Spark 批处理任务，合并分钟级日志到小时级日志并进行压缩，解决分钟级日志的小文件和低压缩比等问题...，然后继续后面的步骤，这样改进后Driver的内存需求大幅下降。...在我们的测试中有40%的性能提升。当前Iceberg在Plan Task时只是根据 read.split.target-size 对文件进行切分，但是实际上并不是所有列都需要读取。...针对问题B，目前天穹的Spark 3.1.2已经可以很好的支持的嵌套类型的谓词下推和列剪枝了，我们在Spark 3.1.2上跑同样的query，对比Spark 2.4.6有6倍的性能提升。...但是考虑到很多业务代码都还依赖于Spark2的代码，日志平台的同事将一些分区字段由嵌套字段调整到了顶端字段，可以一定程度上缓解该问题。当然更高效的解决办法依然是升级到Spark 3.X上。

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Spark 3.0 AQE专治各种不服(下)

主要升级改动打开 Spark 3.0 AQE 的新特性，主要配置如下： "spark.sql.adaptive.enabled": true, "spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled...AQE 能够很好的解决这个问题，在 reducer 去读取数据时，会根据用户设定的分区数据的大小(spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes)来自动调整和合并...一系列内存的优化加上 AQE 特性叠加从前文内存实践图中可以看到集群的内存使用同时有30%左右的下降。...实践成果升级主要的实践成果如下：性能提升明显历史数据 Pipeline 对于大 batch 的数据（200~400G/每小时）性能提升高达40%，对于小 batch（小于 100G/每小时）提升效果没有大...通过升级到 Spark 3.0 后，由于现在任务跑的更快并且需要的机器更少，上线后统计 AWS Cost 每天节省30%左右，大约一年能为公司节省百万成本。

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Spark 3.0新特性在FreeWheel核心业务数据团队的应用与实战

团队在 Spark 发布后，快速动手搭好 Spark 3.0 的裸机集群并在其上进行了初步的调研，发现相较于 Spark 2.x 确实有性能上的提升。...2实践成果这次升级主要的实践成果如下：性能提升明显历史数据 Pipeline 对于大 batch 的数据（200~400G/ 每小时）性能提升高达 40%，对于小 batch（小于 100G/...在阅读源码和相关 Log 后，比较怀疑是 Spark Driver 在 eventLoggingListerner 向升级后的 HDFS(Hadoop 3.2.1) 写 eventlogs 时出了什么问题...Python 升级到 3.x 5为什么既能提升性能又能省钱？我们来仔细看一下为什么升级到 3.0 以后可以减少运行时间，又能节省集群的成本。...Data Pipelines 里端到端的每个模块都升级到 Spark 3.0，充分获得新技术栈带来的好处。综上所述，Spark 任务得到端到端的加速 + 集群资源使用降低 = 提升性能且省钱。

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0682-Cloudera Enterprise 6.3.0发布

2.升级了平台的组件版本，包括Kafka 2.2.1，HBase 2.1.4，Impala 3.2.0和Kudu 1.10.0。...4.使用Parquet文件支持zstd压缩，这是一种快速实时压缩算法，可提高压缩率和解压缩速度。Impala和Spark都已通过zstd和Parquet认证。...除了在创建计算集群和数据上下文时收集审计事件之外，Cloudera Navigator现在还从Compute Clusters中的所有相关活动中提取审计事件。...2.自动Invalidate/Refresh Metadata（预览功能，默认情况下已禁用）：当其他CDH服务更新Hive Metastore时，Impala用户不再需要执行INVALIDATE/REFRESH...5.增强Impala Query Profile的输出以便更好地对性能进行监控和故障排查。

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Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布！

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腾讯数据中心制冷节能的十八般武艺——上

随着业务规模和服务器数量的增长，宝安一期机房，采用了风冷精密空调+地板下送风的方式；宝安三期机房，则采用了风冷精密空调+地板下送风+封闭冷通道的形式。 ? ?...（备注，图中PUE为某一时期的横向对比，非年平均值）那么优化气流组织，更进一步的分析其节能原因如下图所示： ?...但实质上还是会对冷机和风机的有性能影响：1、由于送风温度升高，制冷蒸发温度有所提高，在冷凝温度不变的情况下，从压焓图上可以看到，单位流量的制冷量提高而压缩机的压缩功减少，制冷效率提升；2、由于送回风通道阻力下降...，管路阻力曲线变得更加平缓，对应于相同流量的压头下降，所以匹配的风机转速降低，风机功耗下降。...从典型的离心机工作性能曲线上看到，压比随着流量增大而下降，制冷效率则存在最佳设计工况点。所以通过水蓄冷，调节负载分配，也是可以起到一定节能效果的（尤其在负载较低的情况下）。

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Spark向量化计算在美团生产环境的实践

使用ISA-L加速ORC文件解压缩。我们对ORC文件读取耗时trace分析得出，zlib解压缩占总耗时60%，解码占30%，IO和其他仅占10%，解压效率对ORC文件读取性能很关键。...向量化计算除了能提高计算效率，也能提高读写数据的效率，如某个作业的Input数据有30TB，过去需要执行7小时，绝大部份时间花在了读数据和解压缩上面。...使用向量化引擎后，因为上文提到的ISA-L解压缩优化，列转行的开销节省，以及HDFS Native客户端优化，执行时间减少到2小时内。...我们的应对有二，一是计算引擎有不同层次，Spark升级主要考虑功能语义实现、执行计划、资源和task调度，Gluten和Velox的升级主要考虑物理算子性能优化，各取所长；二是尽量减少和社区的差异，公司内部适配只在...升级到Spark3.5。

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从本地到云端：豆瓣如何使用 JuiceFS 实现统一的数据存储

一番改造后，豆瓣数据平台目前形成了 Spark + Kubernetes + JuiceFS 的云上数据湖架构，本文将分享此次选型升级的整体历程。...Spark 在最开始测试 Spark 时，我们像使用 Dpark 一样将任务运行在 Mesos 集群上。...另外，我们正在准备试用 Kyuubi & Spark Connect 项目，希望能够为线上任务提供更好的读写离线数据的体验。我们的版本升级非常激进，但确实从社区中获益匪浅。...我们激进升级的原因是希望能够尽可能多地利用社区的资源，提供新特性给开发者。但我们也遇到了问题，例如 Spark 3.2 的 parquet zstd 压缩存在内存泄漏。...我们正在优先考虑采取一些成本下降措施，以实现整个计算集群的动态扩缩容。我们正积极努力实现此目标，并希望提供更加稳定的 SQL 接口。

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apache hudi 0.13.0版本重磅发布

迁移指南概览此版本与 0.12.0 版本保持相同的表版本 (5)，如果您从 0.12.0 升级，则无需升级表版本。...hoodie.insert|bulkinsert|upsert|delete.shuffle.parallelism），这样并行度至少为 total_input_data_size/500MB，以避免潜在的性能下降...它在现代 Spark 版本 (3.x) 上提供了约 10% 的开箱即用性能改进，与 Spark 的本机 SparkRecordMerger 一起使用时甚至更多。...因此，如果您的常规写入管道启用了压缩，请遵循以下建议：您可以选择每 12 小时触发一次缩放/收缩。在这种情况下，每 12 小时一次，您可能需要禁用压缩、停止写入管道并启用clustering。...当数据量很大时，这会增加写入吞吐量。将 1 亿条记录写入云存储上的 Hudi 表中的 1000 个分区的基准显示，与现有的有界内存队列执行器类型相比，性能提高了 20%。

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原 Spark Shuffle

2．Sort Based Shuffle Write 在Spark1.2.0中，Spark Core的一个重要的升级就是将默认的Hash Based Shuffle换成了Sort Based Shuffle...时是否需要将部分数据临时写入外部存储。...1>设置spark.shuffle.compress 需要评估压缩解压时间带来的时间消耗和因为数据压缩带来的时间节省。...2>设置spark.shuffle.spill.compress 如果设置为true，代表处理的中间结果在spill到本地硬盘时都会进行压缩，在将中间结果取回进行merge的时候，要进行解压。...8．spark.reducer.maxMbInFlight 这个参数用于限制一个Reducer Task向其他的Executor请求Shuffle数据时所占用的最大内存数，尤其是如果网卡是千兆和千兆以下的网卡时

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Apache Hudi 0.9.0 版本发布

每当使用更新的表版本(即2)启动Hudi时(或从pre 0.9.0移动到0.9.0)，都会自动执行升级步骤。...这个自动升级步骤只会在每个Hudi表中发生一次，因为hoodie.table.version将在升级完成后在属性文件中更新。...添加了对delete_partition操作的支持，用户可以在需要时利用它删除旧分区。 ORC格式支持，现在用户可以指定存储格式为ORC，注意现在暂时只支持Spark查询。...在 0.9.0 中，我们添加了对 bitcask默认选项的压缩支持，并引入了由 RocksDB 支持，它可以在大批量更新或处理大型基本文件时性能更高。...请注意当使用异步压缩时，所有中间更改都合并为一个（最后一条记录），仅具有 UPSERT 语义。

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天穹DOP 在腾讯广告经营数仓场景的应用实践

对于热点数据，天穹 DOP Cache 通过高性能 SSD 介质和 IO 隔离能力，可以提升读取性能。...它的工作原理是分析持久化存储的 edit log，当过滤到监听路径相关的 edit log时，通知注册该监听路径的组件。...Spark 场景任务平均等待耗时和任务平均执行时间均下降 40%+。Presto 场景任务平均耗时下降 30%+。...此外，引入天穹 DOP Cache 后，底层存储节点的请求峰值整体下降 50%+，提升了底层存储系统的稳定性。通过实施上述方案，腾讯广告业务数据仓库场景中SQL的平均执行时间有了显著下降。...为了进一步优化体验，后续大数据团队还将在客户端版本升级和元数据同步方案两个方面持续进行迭代改进： ■ 开发HCFS-adapter组件，减轻用户在DOP Cache客户端SDK版本升级过程中的变更负担。

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1.1.2 Spark生态

Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集（RDD），实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩，并为运行在其上的上层组件提供API。...MLlib目前支持4种常见的机器学习问题：二元分类、回归、聚类以及协同过滤，还包括一个底层的梯度下降优化基础算法。 5....由于其底层计算采用了Spark，性能比Mapreduce的Hive普遍快2倍以上，当数据全部存储在内存时，要快10倍以上。...2014年7月1日，Spark社区推出了Spark SQL，重新实现了SQL解析等原来Hive完成的工作，Spark SQL在功能上全覆盖了原有的Shark，且具备更优秀的性能。 7....为了提供更高的性能，将数据存储剥离Java Heap。用户可以基于Alluxio实现RDD或者文件的跨应用共享，并提供高容错机制，保证数据的可靠性。 8.

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深度网络数据编码新突破，上交大SPARK登上计算机体系结构顶会

其核心优势如下：固有比特冗余：SPARK 不对模型进行压缩，而是剔除数据表示中固有的比特冗余，与现有的压缩方案正交，可以协同使用。...变长编码方案：SPARK 创新了变长数据表示格式，有效压缩模型大小，不需要增加额外的 book-keeping（如 index 等）代价（如硬件，访问与更新延迟）。...表 1 SPARK 和其他没有微调的架构在精度损失和平均存储位宽上的比较表 2 SPARK 和其他架构在 SST-2 数据集上测试 BERT 的精度损失和位宽比较性能和能耗评估执行效率上，图 5...和其他架构相比，SPARK 最多获得了 4.65 倍的加速，在 ResNet-50 网络上，SPARK 有 80.1% 的明显性能提升。...对于 ResNet-50，SPARK 最多下降了 74.7%。

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数据中台怎么选型？终于有人讲明白了

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万字长文 | Hadoop 上云：存算分离架构设计与迁移实践

挑战2： Spark 2 升级到 Spark 3 Spark 的一个升级对我们影响是比较大的，因为有不少不兼容的更新。...探索 EMR 的弹性计算实例，争取能在满足业务 SLA 的前提下降低使用成本 05....但调研时发现该版本的 Impala 和 Ranger 不兼容（实际上我们机房使用的是 Sentry 做权限管理，但 EMR 上没有），最终经过评估对比，决定直接使用 EMR 5 的最新版，几乎所有组件的大版本都做了升级...规避方案是不要对 Textfile 文件使用 snappy 压缩。...（这点需要特别注意）使用 JuiceFS sync 把机房数据往云上同步时，选择在有 SSD 的机器上跑，获得更好的性能。如有帮助的话欢迎关注我们项目 Juicedata/JuiceFS 哟！

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