弹性分布式数据集(RDD)作为Spark最根本的数据抽象,是只读的分区记录(Partition)的集合,只能基于在稳定物理存储中的数据集上创建,或者在其他已有的RDD上执行转换(Transformation)操作产生一个新的RDD。转换后的RDD与原始的RDD之间产生的依赖关系,构成了血统(Lineage)。凭借血统,Spark保证了每一个RDD都可以被重新恢复。但RDD的所有转换都是惰性的,即只有当一个返回结果给Driver的行动(Action)发生时,Spark才会创建任务读取RDD,然后真正触发转换的执行。
这节课我们要讲的是Spark中的 【内存模型】,也就是决定我们Spark代码运行所需要的资源信息。
在执行Spark的应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM线程,前者为主控进程,负责创建Spark上下文,提交Spark作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个Executor进程间协调任务的调度,后者负责在工作节点上执行具体的计算任务,并将结果返回给Driver,同时为需要持久化的RDD提供存储功能。由于Driver的内存管理相对来说较为简单,本文主要对Executor的内存的管理进行分析,上下文中的Spark内存均特指Executor的内存。
本文旨在梳理出Spark内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于Spark 2.1版本,阅读本文需要读者有一定的Spark和Java基础,了解RDD、Shuffle、JVM等相关概念。
本文基于spark1.6讲解。 一,基本概述 调优内存的使用主要有三个方面的考虑:对象的内存占用量(你可能希望整个数据集都适合内存),访问这些数据的开销,垃圾回收的负载。 默认情况下,java的对象是可以快速访问的,但是相比于内部的原始数据消耗估计2-5倍的空间。主要归于下面三个原因: 1),每个不同的Java对象都有一个“对象头”,它大约是16个字节,包含一个指向它的类的指针。对于一个数据很少的对象(比如一个Int字段),这可以比数据大。 2),Java字符串在原始字符串数据上具有大约40字节的开销(因
Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD、Shuffle、JVM 等相关概念。
Spark 中最重要的功能之一是在操作之间将数据集持久化(缓存)在内存中。当你持久化一个 RDD 时,每个节点都会保存 RDD 的任意分区,RDD在内存中计算时该数据集(或从其派生的数据集)上的其他 Action 可以重用它。这样可以使后面的 Action 操作执行的更快(通常超过10倍)。缓存是迭代算法和快速交互的关键工具。
因为Spark是内存当中的计算框架,集群中的任何资源都会让它处于瓶颈,CPU、内存、网络带宽。通常,内存足够的情况之下,网络带宽是瓶颈,这时我们就需要进行一些调优,比如用一种序列化的方式来存储RDD来减少内存使用,这边文章就讲两种方式,数据序列化和内存调优,接下来我们会分几个主题来谈论这个调优问题。 1、数据序列化 (1) Spark默认是使用Java的ObjectOutputStream框架,它支持所有的继承于java.io.Serializable序列化,如果想要进行调优的话,可以通过继承java.io
在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间,如果这些RDD后续还会频繁的被使用到,那么可以将这些RDD进行持久化/缓存,这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了,提高了程序运行的效率。
由于大多数Spark组件基于内存的特性,Spark程序可能会因为集群中的任何资源而导致出现瓶颈:CPU、网络带宽或内存。通常情况下,如果数据适合于放到内存中,那么瓶颈就是网络带宽,但有时,我们还是需要内存进行一些调优的,比如以序列化的形式保存RDDs,以便减少内存占用。
rdd的全称为Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集) rdd的操作有两种transfrom和action。 transfrom并不引发真正的rdd计算,action才会引发真正的rdd计算。 rdd的持久化是便于rdd计算的重复使用。 在rdd参与第一次计算后,设置rdd的存储级别可以保持rdd计算后的值在内存中。(1)另外,只有未曾设置存储级别的rdd才能设置存储级别,设置了存储级别的rdd不能修改其存储级别。(2)(1)的举例如下:rdd1要经过trans
Spark大数据处理的核心是RDD,RDD的全称为弹性分布式数据集,对数据的操作主要涉及RDD的创建、转换以及行动等操作,在Spark系列(二)中主要介绍了RDD根据SparkContext的textFile创建RDD的方法,本小节将介绍RDD编程之转换(Transform)和行动(Action)两种操作。
本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量,以达到节约资源、计算量、时间等目的
1、代码中尽量避免group by函数,如果需要数据聚合,group形式的为rdd.map(x=>(x.chatAt(0),x)).groupbyKey().mapValues((x=>x.toSet.size)).collection() 改为 rdd.map(x=>(x.chatAt(0),x)).countByKey();或进行reduceByKey,效率会提高3倍。
–num-executors: 执行器个数,执行器数可以为节点个数,也可以为总核数(单节点核数*节点数),也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-cores: 执行器核数, 核数可以1,也可以为单节点的内核书,也可以是介于俩者之间(用于调优) –executor-memory: 执行器内存, 可以为最小内存数(单节点内存总数/单节点核数),也可以为最大内存数(单节点内存总数),也可以是介于俩者之间(用于调优)
4.3 RDD操作 RDD提供了一个抽象的分布式数据架构,我们不必担心底层数据的分布式特性,而应用逻辑可以表达为一系列转换处理。 通常应用逻辑是以一系列转换(Transformation)和执行(Action)来表达的,前者在RDD之间指定处理的相互依赖关系,后者指定输出的形式。 其中: □转换:是指该操作从已经存在的数据集上创建一个新的数据集,是数据集的逻辑操作,并没有真正计算。 □执行:是指该方法提交一个与前一个Action之间的所有Transformation组成的Job进行计算,Spark会根据A
1、在maven里面添加引用,spark和hdfs的客户端的。 groupId = org.apache.spark artifactId = spark-core_2.9.3 version = 0.8.1-incubating groupId = org.apache.hadoop artifactId = hadoop-client version = <your-hdfs-version> 2、把assembly/target/spark-assembly_2.9.3-0.8.1-incubati
Spark有以下四种部署方式,分别是:Local,Standalone,Yarn,Mesos
Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化(或称为缓存),在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时,每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算,在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。这样会让以后的 action 操作计算速度加快(通常运行速度会加速 10 倍)。缓存是迭代算法和快速的交互式使用的重要工具。
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。
本文介绍了基于Apache Spark的分布式大数据处理框架,从RDD、DataFrame、Dataset、Streaming等组件的角度讲解了Spark的基本特性、架构和实现原理。同时,本文还通过多个实际应用案例,详细介绍了Spark在大数据处理、实时计算、机器学习和深度学习等领域的应用实践。此外,本文还讨论了Spark与其他大数据处理框架(如Hadoop、Storm等)的对比和选择。
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark,从入门到精通」系列文章,本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark,从框架入门到底层架构的实现,相信总有一种姿势适合你,欢迎大家持续关注:)
看到了kylin关于cube的设计,难以抑制的觉得这部分设计得太巧妙了,确实比我们的产品要好上很多,不得不学习一下!!!
上一篇在内存模型理解部分描述不当,以下是我重新整理后的,有需要的可以琢磨琢磨,不管是日常任务调优,还是面试 总会起点作用吧:
1.Spark 使用DAG 调度器、查询优化器和物理执行引擎,能够在批处理和流数据获得很高的性能。2.spark把运算的中间数据(shuffle阶段产生的数据)存放在内存,迭代计算效率更高,mapreduce的中间结果需要落地,保存到磁盘;3.Spark计算框架对内存的利用和运行的并行度比mapreduce高,Spark运行容器为executor,内部ThreadPool中线程运行一个Task,mapreduce在线程内部运行container,container容器分类为MapTask和ReduceTask。Spark程序运行并行度高;
文章概述:RDD的其他几个知识点,依赖关系(Dependencies)、检查点(Checkpoint)、存储级别(Storage Level)和迭代函数(Iterator)。
1、spark程序停-启,实时数据量一下子太多,如何处理 2、spark程序数据丢失,如何处理?duration是多少?
本文对Spark总体架构进行描述,本文读者需要一定的Spark的基础知识,至少了解Spark的RDD和DAG。
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: Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 第七章主要讲了Spark的运行架构以
Spark 产生之前,已经有MapReduce这类非常成熟的计算系统存在了,并提供了高层次的API(map/reduce),把计算运行在集群中并提供容错能力,从而实现分布式计算。
下面我们将了解每一个的用法。重用意味着将计算和数据存储在内存中,并在不同的算子中多次重复使用。通常,在处理数据时,我们需要多次使用相同的数据集。例如,许多机器学习算法(如K-Means)在生成模型之前会对数据进行多次迭代。如果处理过程中的中间结果没有持久存储在内存中,这意味着你需要将中间结果存储在磁盘上,这会降低整体性能,因为与RAM相比,从磁盘访问数据就像是从隔壁或从其他国家获取内容。下面我们看一下在不同存储设备上的访问时间:
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。
RDD 全称为 Resilient Distributed Datasets,是 Spark 最基本的数据抽象,它是只读的、分区记录的集合,支持并行操作,可以由外部数据集或其他 RDD 转换而来,它具有以下特性:
从MapReduce的兴起,就带来一种思路,就是希望通过大量廉价的机器来处理以前需要耗费昂贵资源的海量数据。这种方式事实上是一种架构的水平伸缩模式——真正的以量取胜。毕竟,以现在的硬件发展来看,CPU的核数、内存的容量以及海量存储硬盘,都慢慢变得低廉而高效。然而,对于商业应用的海量数据挖掘或分析来看,硬件成本依旧是开发商非常关注的。当然最好的结果是:既要马儿跑得快,还要马儿少吃草。 Spark相对于Hadoop的MapReduce而言,确乎要跑得迅捷许多。然而,Spark这种In-Memory的计算模式,是
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?
下面这些关于Spark的性能调优项,有的是来自官方的,有的是来自别的的工程师,有的则是我自己总结的。
下面这些关于 Spark 的性能调优项,有的是来自官方的,有的是来自别的的工程师,有的则是我自己总结的。
2 为什么要前后端分离开发?前后端分离开发的优势和劣势? 让专业的人做专业的事情 优势:分工明确,各司其职 劣质:前后端联调需要消耗比较多的时间
RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存,默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。 但是并不是这两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action时,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中,并供后面重用。
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。
本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第六篇,为大家介绍的是RDD缓存与CheckPoint。
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
最近做了关于Spark Cache性能测试,开始是拿BigData-Benchmark中Spark KMeans来作为测试基准,分别测试各种Cache下应用程序的运行速度,最后使用Spark PageRank Example来验证。在做PageRank测试时,发现有很多有趣的调优点,想到这些调优点可能对用户来说是普遍有效的,现把它整理出来一一分析,以供大家参考。
本文介绍了 Apache Spark 的 RDD 程序设计指南,从 RDD 的基本概念、创建与操作、缓存与存储、性能优化等方面进行了详细阐述,并提供了丰富的实例和代码以帮助读者更好地理解和掌握 RDD 的使用方法。
这个问题其实问的 RDD 缓存机制。我们可以调用 persist() 或 cache()方法来缓存 RDD。Spark 的缓存是具有容错性的,如果 RDD 的任意 partition 丢失,将会自动重算。
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