一.前述 Spark中Shuffle的机制可以分为HashShuffle,SortShuffle. SparkShuffle概念 reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value,然后生成一个新的RDD,元素类型是<key,value>对的形式,这样每一个key对应一个聚合起来的value. 问题:聚合之前,每一个key对应的value不一定都是在一个partition中,也不太可能在同一个节点上,因为RDD是分布式的弹性的数据集,RDD的part

一个Linux文件默认有3个时间.atime:对此文件的访问时间. ctime:此文件inode发生变化的时间. mtime:此文件的修改时间. 如果有多个小文件(比如Web服务器的页面上有多个小图片),通常就没有必要记录文件的访问时间了,这样可以减少写磁盘的I/O.这要如何配置呢?首先,修改文件系统的配置文件:vim /etc/fstab.然后,在包含大量小文件的分区中使用noatime和nodiratime这两个命 令.例如:/dev/sda5 /data/pics ext3 noatime

# 下面的例子将会进行把数据写入磁盘的操作: # 900秒(15分钟)之后,且至少1次变更 # 300秒(5分钟)之后,且至少10次变更 # 60秒之后,且至少10000次变更 # # 注意:你要想不写磁盘的话就把所有 "save" 设置注释掉就行了. save 900 1 save 300 10 save 60 10000 redis01:/data01/redis# cat /etc/redis.conf | grep mem redis01:/data01/redis# cat

一个Linux文件默认有3个时间. atime:对此文件的访问时间. ctime:此文件inode发生变化的时间. mtime:此文件的修改时间. 如果有多个小文件(比如Web服务器的页面上有多个小图片),通常就没有必要记录文件的访问时间了,这样可以减少写磁盘的I/O.这要如何配置呢? 首先,修改文件系统的配置文件:vim /etc/fstab.然后,在包含大量小文件的分区中使用noatime和nodiratime这两个命 令.例如:/dev/sda5 /data/pics ext3 noati

遇到一个案例,在这里记录一下 一套Oracle 11.2.0.4 RAC环境,操作系统是RHEL 6.5,共享磁盘是通过UDEV实现RAW绑定设备名,如下 [root@rac1 opt]# ll /dev/sd* brw-rw----. 1 root disk 8, 0 Dec 2 20:26 /dev/sda brw-rw----. 1 root disk 8, 1 Dec 2 20:26 /dev/sda1 brw-rw----. 1 root disk 8, 2 Dec 2 20:26 /

Spark是主流的大数据处理框架,具体有啥能耐,相信不需要多说.我们开门见山,直接动手写大数据界的HelloWorld:WordCount. 先上完整代码,看看咋样能入门. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext object WordCount { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf() conf.setAppNam

最近几天,遇到一个莫名其妙的问题,每天几乎同一时段微服务自己跑着跑着就假死了,过几个小时就又自动恢复了. 通过对定时任务.网卡.内存.磁盘.业务日志的排查分析,只有磁盘的IO在假死前一段时间偏高,经查只要到业务访问高峰时段就会出现磁盘IO偏高的问题. 然后分析日志,也没有明显的异常日志,只是最近业务需求改动比较大,为了方便调试及线上问题排查,增加了不少业务日志. 然后,通过分析logback.xml的日志配置,日志打印采用的是同步打印appender,配置如下: <?xml version=&quo

查看 Redis 日志 发现系统在频繁报错: [26641] 18 Dec 04:02:14 * 1 changes in 900 seconds. Saving… [26641] 18 Dec 04:02:14 # Can’t save in background: fork: Cannot allocate memory   在小内存的进程上做一个fork,不需要太多资源,但当这个进程的内存空间以G为单位时,fork就成为一件很恐怖的操作.何况在16G内存的主机上fork 14G内存的进程呢

查看 Redis 日志发现系统在频繁报错: [1821] 10 Nov 09:59:04.086 # Can't save in background: fork: Cannot allocate memory [1821] 10 Nov 09:59:10.002 * 1 changes in 900 seconds. Saving... 在小内存的进程上做一个fork,不需要太多资源,但当这个进程的内存空间以G为单位时,fork就成为一件很恐怖的操作.何况在16G内存的主机上fork 14G内

数据清洗时数据科学项目的第一步,往往也是最重要的一步. 本章主要做数据统计(总数.最大值.最小值.平均值.标准偏差)和判断记录匹配程度. Spark编程模型 编写Spark程序通常包括一系列相关步骤: 1. 在输入数据集上定义一组转换. 2. 调用action,用以将转换后的数据集保存到持久存储上,或者把结果返回到驱动程序的本地内存. 3. 运行本地计算,本地计算处理分布式计算的结果.本地计算有助于你确定下一步的转换和action. 2.4 小试牛刀:Spark shell和SparkConte

shuffle调优参数 new SparkConf().set("spark.shuffle.consolidateFiles", "true") spark.shuffle.consolidateFiles:是否开启shuffle block file的合并,默认为false//设置从maPartitionRDD上面到到下个stage的resultTask时数据的传输快可以聚合(具体原理可以看下shuffle的原理设置和没设置的区别)spark.reducer.m

[译]避免使用GroupByKey Scala Spark 技术   by:leotse 原文:Avoid GroupByKey 译文 让我们来看两个wordcount的例子,一个使用了reduceByKey,而另一个使用groupByKey: 1234567891011 val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three

一.前述 Spark内存管理 Spark执行应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程,Driver负责创建SparkContext上下文,提交任务,task的分发等.Executor负责task的计算任务,并将结果返回给Driver.同时需要为需要持久化的RDD提供储存.Driver端的内存管理比较简单,这里所说的Spark内存管理针对Executor端的内存管理. Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理,Spark1.6之前使用的是静态内存管理,S

Spark Shuffle 一.HashShuffle 普通机制:产生磁盘小文件的数量为:M(map task number)*R(reduce task number) 过程: 1.map task处理完数据之后,写到buffer缓冲区,buffer的大小为32k,个数与reduce task个数一致 2. 每个buffer缓存区满32k后会溢写磁盘,每个buffer最终对应一个磁盘小文件 3.reduce task拉取数据 问题: 1.shuffle write,read 频繁 2.占用内存

[Spark-core学习之八] SparkShuffle & Spark内存管理环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.SparkShuffle1. SparkShuffle概念reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value,然后生成一个新的RDD,元素类型是<key,v

1. 问题描述 记录关联问题(Record Linkage):有大量从一个或多个源系统来的记录,其中有些记录可能代表了相同的基础实体. 每个实体有若干个属性,比如姓名.地址.生日.我们需要根据这些属性找到那些代表相同实体的记录. 不幸的是,有些属性值有问题:格式不一致,或有笔误,或信息缺失.如果简单的对这些属性做相等性测试,就会漏掉很多重复记录. 可以看出,下面两条记录看起来是两个不同的咖啡店,其实是同一个咖啡店: 而下面两条记录看起来是两条相同的记录,却是两个不同的业务部门: 2. 样例数据:

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

虽然默认情况下 RDD 的内容是临时的,但 Spark 提供了在 RDD 中持久化数据的机制.第一次调用动作并计算出 RDD 内容后,RDD 的内容可以存储在集群的内存或磁盘上.这样下一次需要调用依赖该 RDD 的动作时,就不需要从依赖关系中重新计算 RDD,数据可以从缓存分区中直接返回: cached.cache()cached.count()cached.take(10) 在上述代码中, cache 方法调用指示在下次计算 RDD 后,要把 RDD 存储起来.调用count 会导致第一次计算

原文链接:https://wongxingjun.github.io/2016/05/11/Spark-Job%E8%B0%83%E4%BC%98-Part-2/ 这篇文章将会完成Part 1中留下的部分,我会尽力介绍更多的你关心的能加速Spark程序的东西.特别是你将会学习资源调优或者配置Spark来充分利用集群提供的所有资源.然后我们会转向并行度调优,job性能中最难的也是最重要的参数.最后你会学习如何表示数据本身,Spark能读取的磁盘存储形式(用Apache Avro或者Apache P

作者编辑:王玮,胡玉林 一.回顾 在前面的一篇文章中我们介绍了spark静态内存管理模式以及相关知识https://blog.csdn.net/anitinaj/article/details/80901328 在上一篇文章末尾,我们陈述了传统spark静态内存管理模式的局限性:(1) 没有适用于所有应用的默认配置,通常需要开发人员针对不同的应用进行不同的参数配置.比如根据任务的执行逻辑,调整shuffle和storage内存占比来适应任务的需求.(2) 这样需要开发人员具备较高的spark原理