1. 前言 在博客里介绍了ShuffleWrite关于shuffleMapTask如何运行,输出Shuffle结果到Shuffle_shuffleId_mapId_0.data数据文件中,每个executor需要向Driver汇报当前节点的Shuffle结果状态,Driver保存结果信息进行下个Task的调度. 2. StatusUpdate消息 当Executor运行完Task的时候需要向Driver汇报StatusUpdate的消息 override def statusUpdate(tas…

本課主題 Sorted-Based Shuffle 的诞生和介绍 Shuffle 中六大令人费解的问题 Sorted-Based Shuffle 的排序和源码鉴赏 Shuffle 在运行时的内存管理 引言 在历史的发展中,为什么 Spark 最终还是选择放弃了 HashShuffle 而使用了 Sorted-Based Shuffle,而且作为后起之秀的 Tungsten-based Shuffle 它到底在什么样的背景下产生的.Tungsten-Sort Shuffle 已经并入了 Sorte…

一.引子 在Worker Actor中,每次LaunchExecutor会创建一个CoarseGrainedExecutorBackend进程,Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系.也就是说集群里启动多少Executor实例就有多少CoarseGrainedExecutorBackend进程. 那么到底是如何分配Executor的呢?怎么控制调节Executor的个数呢? 二.Driver和Executor资源调度 下面主要介绍一下Spark…

一.简介 于Worker Actor于,每次LaunchExecutor这将创建一个CoarseGrainedExecutorBackend流程.Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系.也就是说集群里启动多少Executor实例就有多少CoarseGrainedExecutorBackend进程. 那么究竟是怎样分配Executor的呢?怎么控制调节Executor的个数呢? 二.Driver和Executor资源调度 以下主要介绍一下Spark…

1. 什么是Task? 在前面的章节里描写叙述过几个角色,Driver(Client),Master,Worker(Executor),Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度,显然这些都不是Task. Spark上的几个关系能够这样理解: Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建的,就像申报员,如今要构建一个能完毕任务的集群,须要申报的是这次须要多少个Executor…

1. 什么是Task? 在前面的章节里描述过几个角色,Driver(Client),Master,Worker(Executor),Driver会提交Application到Master进行Worker上的Executor上的调度,显然这些都不是Task. Spark上的几个关系可以这样理解: Application: Application是Driver在构建SparkContent的上下文的时候创建的,就像申报员,现在要构建一个能完成任务的集群,需要申报的是这次需要多少个Executor(可…

一 .概述 我们知道Spark Shuffle机制总共有三种: 1.未优化的Hash Shuffle:每一个ShuffleMapTask都会为每一个ReducerTask创建一个单独的文件,总的文件数是S * R,不仅文件数量很多,造成频繁的磁盘和网络I/O,而且内存负担也很大,GC频繁,经常出现OOM. 2.优化后Hash Shuffle:改进后的Shuffle,启用consolidation机制,Executor每一个core上的ShuffleMapTask共享文件,减少文件数目,比如Exe…

Shuffle 概述 影响Spark性能的大BOSS就是shuffle,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作. 因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对 shuffle 过程进行调优. 当然,影响 Spark 性能的还有代码开发.参数设置数以及数据倾斜的解决等,甚至这部分才是大头,shuffle 调优只能在整个 Spark 的性能调优中占到一小部分而已. 所以写好一个优秀高效的代码才是关键. shuffle 调优 只是锦上添花而已. 未经优化的HashShuffleM…

Shuffle本意是 混洗, 洗牌的意思, 在MapReduce过程中需要各节点上同一类数据汇集到某一节点进行计算,把这些分布在不同节点的数据按照一定的规则聚集到一起的过程成为Shuffle. 在Hadoop的MapReduce框架中, Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁, Map的数据要用到Reduce中必须经过Shuffle这个环节. 由于Shuffle涉及到磁盘的读写和网络的传输, 所以Shuffle的性能高低直接影响到整个程序的性能和吞吐量. MapReduce中的Shu…

Spark Tungsten揭秘 Day2 Tungsten-sort Based Shuffle 今天在对钨丝计划思考的基础上,讲解下基于Tungsten的shuffle. 首先解释下概念,Tungsten-sort是对普通sort的一种优化,排序的不是内容本身,而是内容序列化后字节数组的指针(元数据),把数据的排序转变为了指针数组的排序,实现了直接对序列化后的二进制数据进行排序.由于直接基于二进制数据进行操作,所以在这里面没有序列化和反序列化的过程.内存的消耗大大降低,相应的,会极大的减少的…

在Spark 0.6和0.7时,Shuffle的结果都需要先存储到内存中(有可能要写入磁盘),因此对于大数据量的情况下,发生GC和OOM的概率非常大.因此在Spark 0.8的时候,Shuffle的每个record都会直接写入磁盘,并且为下游的每个Task都生成一个单独的文件.这样解决了Shuffle解决都需要存入内存的问题,但是又引入了另外一个问题:生成的小文件过多,尤其在每个文件的数据量不大而文件特别多的时候,大量的随机读会非常影响性能.Spark 0.8.1为了解决0.8中引入的问题,引入…

在Spark 1.2.0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,即spark.shuffle.manager 从hash换成了sort,对应的实现类分别是org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleManager和org.apache.spark.shuffle.sort.SortShuffleManager. 这个方式的选择是在org.apache.spark.Sp…

案例二:去重(shuffle/HashSet等方法)shuffle主要针对的是key去重HashSet主要针对values去重…

优化思路 内存优化 内存优化大概分为三个方向 1.所有对象的总内存(包括数据和java对象) 2.访问这些对象的开销 3.垃圾回收的开销 其中Java的原生对象往往都能被很快的访问,但是会多占据2-5倍或更多的内存,有下面4点原因 ·每个单独的java对象都有一个对象头(16字节),其中包括指向对象的指针(栈->堆),如果该对象只有几个属性,那么对象头可能比实际数据占用的空间都大(严重浪费资源) ·java每个string都包含了40字节的额外开销(因为底层其实是存储在数组,需要记录数组的指针,…

目录 Spark(二)算子讲解 一.wordcountcount 二.编程模型 三.RDD数据集和算子的使用 Spark(二)算子讲解 @ 一.wordcountcount 基于上次的wordcount,我们来写一个wordcountcount,来对wc程序进行第二次计数,我们来分析一下性能. package com.littlepage.wc import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkCon…

不多说,直接上干货! Worker.Task.Executor三者之间的关系 Storm集群中的一个物理节点启动一个或者多个Worker进程,集群的Topology都是通过这些Worker进程运行的. 然而,Worker进程中又会运行一个或者多个Executor线程,每个Executor线程只运行一个Topology的一个组件(Spout或Bolt)的Task任务,Task又是数据处理的实体单元. Worker是进程,Executor对应于线程,Spout或Bolt是一个个的Task: 同一个W…

转载地址: http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/51035631     Spark中的OOM问题不外乎以下两种情况 map执行中内存溢出 shuffle后内存溢出     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.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…

1 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. 2 DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Python中的一个data frame.DataFrames可以通过多种数据构造,例如:结构化的数据文件.hive中的表…

转载自:https://blog.csdn.net/raintungli/article/details/70807376 当Executor进行reduce运算的时候,生成运算结果的临时Shuffle数据,并保存在磁盘中,被最后的Action算子调用,而这个阶段就是在ShuffleMapTask里执行的. 前面博客中也提到了,用什么ShuffleWrite是由ShuffleHandler来决定的,在这篇博客里主要介绍最常见的SortShuffleWrite的核心算法ExternalSorter…

比如对于 mnist (手写字符图像),每幅图像的像素点为 28*28,所以有: perm = randperm(28*28); % 重排列 mnist.train_images = reshape(mnist.train_images, [28*28 60000]); % 三维 ⇒ 二维,将每一副图像展成列向量: mnist.train_images = mnist.train_images(perm, :); % 重排列 mnist.train_images = reshape(mnist.…

spark是什么? spark开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架 spark基于map reduce算法实现的分布式计算 拥有Hadoop MapReduce所具有的优点 但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中 从而不再需要读写HDFS 从上面的官方解释中我们可以得到的信息时,spark是一套并行计算的框架,并且性能要比hadoop的map-reduce好 那么到底性能比较好是体现在哪里呢 基于内存的处理是spark速度快的原因之一 还有一个…

一.RDD概述 1.什么是RDD 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.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 2.RDD属性 1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处…

背景 长话短说,我们部门一个同事找到我,说他的spark 2.3 structured streaming程序频繁报OOM,从来没有坚持过超过三四天的,叫帮看一下. 这种事情一般我是不愿意看的,因为大部分情况下spark oom就那么几种可能: 数据量拉太大,executor内存爆了: shuffle过程中数据量太大,shuffle数太少,内存又爆了: 闲着蛋疼调用collect之类的方法,把数据往dirver上一聚合,driver内存爆了 闲着蛋疼又调用了一下persist还把结果存内存,还是…

一 下载安装包 1 官方下载 官方下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html 2  安装前提 Java8         安装成功 zookeeper  安装参考:CentOS7.5搭建Zookeeper3.4.12集群 hadoop       安装参考:CentOS7.5搭建Hadoop2.7.6集群 Scala          安装成功 注意:从Spark2.0版开始,默认使用Scala 2.11构建.Scala 2.10用户应该下载Spark…

声明:本文基于spark的programming guide,并融合自己的相关理解整理而成      Spark应用程序总是包括着一个driver program(驱动程序),它运行着用户的main方法,而且运行大量的并行操作(parallel operations)在集群上. 概述     Spark最基本的抽象就是RDD(resilient distributed dataset) 弹性分布式数据集,RDD  就是切割元素的集合,他被分发在集群的各个节点上,而且可以进行并行操作.     R…

CoarseGrainedExecutorBackend 上一篇,我们主要分析了一次作业的提交过程,严格说是在driver端的过程,作业提交之后经过DAGScheduler根据shuffle依赖关系划分成多个stage,依次提交每个stage,将每个stage创建于分区数相同数量的Task,并包装成一个任务集,交给TaskSchedulerImpl进行分配.TaskSchedulerImpl则会根据SchedulerBackEnd提供的计算资源(executor),并考虑任务本地性,黑名单,调度…

关于shuffle的过程图. 一:概述shuffle Shuffle是mapreduce的核心,链接map与reduce的中间过程. Mapp负责过滤分发,而reduce则是归并整理,从mapp输出到reduce的输入的这个过程称为shuffle过程. 二:map端的shuffle 1.map结果的输出 map的处理结果首先存放在一个环形的缓冲区. 这个缓冲区的内存是100M,是map存放结果的地方.如果数据量较大,超过了一定的量(默认80M),将会发生溢写过程. 在mapred-site.xm…

一.JdbcRDD与关系型数据库交互 虽然略显鸡肋,但这里还是记录一下(点开JdbcRDD可以看到限制比较死,基本是鸡肋.但好在我们可以通过自定义的JdbcRDD来帮助我们完成与关系型数据库的交互.这点和Hadoop需要借助sqoop等工具进行是有优势的!) 给出一个demo的参考链接:https://www.2cto.com/database/201705/635388.html 二.RDD依赖关系 1.窄依赖 窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partitio…

一.基础核心概念 1.StreamingContext详解 (一) 有两种创建StreamingContext的方式:             val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master);             val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(1)); StreamingContext, 还可以使用已有的SparkContext来创建         …

1. 启动任务 在前面一篇博客中(Driver 启动.分配.调度Task)介绍了Driver是如何调动.启动任务的,Driver向Executor发送了LaunchTask的消息,Executor接收到了LaunchTask的消息后,进行了任务的启动,在CoarseGrainedExecutorBackend.scala case LaunchTask(data) => if (executor == null) { exitExecutor(, "Received LaunchTask…