现象 Spark streaming读kafka数据做业务处理时,同一个stage的task,有个别task的运行时间比多数task时间都长,造成业务延迟增大. 查看业务对应的topic发现当topic isr不足时,会出现个别task运行时间过长的现象,topic isr不足如下图所示: 原因 和大部分分布式系统一样,Kafka处理失败需要明确定义一个Broker是否"活着".对于Kafka而言,Kafka存活包含两个条件,一是它必须维护与ZooKeeper的session(这个通过

最近提交一个spark应用之后发现执行非常慢,点开spark web ui之后发现卡在一个job的一个stage上,这个stage有100000个task,但是绝大部分task都分配到两个executor上,其他executor非常空闲,what happened? 查看spark task分配逻辑发现,有一个data locality即数据本地性的特性,详见 https://www.cnblogs.com/barneywill/p/10152497.html即会按照locality级别的优先级

Hadoop的MapReduce的Map Task和Reduce Task都是进程级别的:而Spark Task则是基于线程模型的. 多进程模型和多线程模型 所谓的多进程模型和多线程模型,指的是同一个节点上多个任务的运行模式.无论是MapReduce和Spark,整体上看都是多进程的:MapReduce应用程序是由多个独立的Task进程组成的:Spark应用程序的运行环境是由多个独立的Executor进程(每个应用程序使用一个Executor进程)构建的临时资源池构成的. 多进程模型便于细粒度控

错误分析 堆栈信息中有一个错误信息:Job aborted due to stage failure: Task 1 in stage 2.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 1.3 in stage 2.0 (TID 264, idc-xx-xx-3-30.d.xx.com, executor 2): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 根据提示信息可以得到以下几点 stage由一

We use Redis on Spark to cache our key-value pairs.This is the code: import com.redis.RedisClient val r = new RedisClient("192.168.1.101", 6379) val perhit = perhitFile.map(x => { val arr = x.split(" ") val readId = arr(0).toInt val

Task的执行流程: 1. Driver端中的 CoarseGrainSchedulerBackend 给 CoarseGrainExecutorBacken 发送 LaunchTask 消息 2. CoarseGrainExecutorBacken 在收到消息后,首先会反序列化 TaskDescription 3. Executor 通过 launchTask 来执行 Task 4. TaskRunner 用 ThreadPool 来运行具体的 Task.在 TaskRunner 的 run

摘要:脏数据对数据计算的正确性带来了很严重的影响.因此,我们需要探索一种方法,能够实现Spark写入Elasticsearch数据的可靠性与正确性. 概述 Spark与Elasticsearch(es)的结合,是近年来大数据解决方案很火热的一个话题.一个是出色的分布式计算引擎,另一个是出色的搜索引擎.近年来,越来越多的成熟方案落地到行业产品中,包括我们耳熟能详的Spark+ES+HBase日志分析平台. 目前,华为云数据湖探索(DLI)服务已全面支持Spark/Flink跨源访问Elastics

从2012年8月开始Apache Hadoop YARN(YARN = Yet Another Resource Negotiator)成了Apache Hadoop的一项子工程.自此Apache Hadoop由下面四个子工程组成: Hadoop Comon:核心库,为其他部分服务 Hadoop HDFS:分布式存储系统 Hadoop MapReduce:MapReduce模型的开源实现 Hadoop YARN:新一代Hadoop数据处理框架 概括来说,Hadoop YARN的目的是使得Hado

上篇文章<  Spark 源码解析 : DAGScheduler中的DAG划分与提交 >介绍了DAGScheduler的Stage划分算法. 本文继续分析Stage被封装成TaskSet,并将TaskSet提交到集群的Executor执行的过程 在DAGScheduler的submitStage方法中,将Stage划分完成,生成拓扑结构,当一个stage没有父stage时候,会调用DAGScheduler的submitMissingTasks方法来提交该stage包含tasks. 首先来分析一

引言 在上两篇文章 spark 源码分析之十九 -- DAG的生成和Stage的划分 和 spark 源码分析之二十 -- Stage的提交 中剖析了Spark的DAG的生成,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交. 如下图,我们在前两篇文章中剖析了DAG的构建,Stage的划分以及Stage转换为TaskSet后的提交,本篇文章主要剖析TaskSet被TaskScheduler提交之后的Task的整个执行流程,关于具体Task是如何执行的两种stage对应的Task的执行有

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

spark任务在执行期间,有时候会遇到临时目录创建失败,导致任务执行错误. java.io.IOException: Failed to create local dir in -- spark执行过程的文件夹 spark创建临时文件机制 spark作为并行计算框架,同一个作业会被划分为多个任务在多个节点执行,reduce的输入可能存在于多个节点,因此需要shuffle将所有reduce的输入汇总起来:而shuffle时需要通过diskBlockManage将map结果写入本地,优先写入memo

话说在<Spark源码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这个方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码如下: // Make fake resource offers on all executors // 在所有的executors上提供假的资源(抽象的资源,也就是资源的对象信息,我是这么理解的) private def makeOffers() { // Filter out exec

话说在<Spark源代码分析之五:Task调度(一)>一文中,我们对Task调度分析到了DriverEndpoint的makeOffers()方法.这种方法针对接收到的ReviveOffers事件进行处理.代码例如以下: // Make fake resource offers on all executors     // 在全部的executors上提供假的资源(抽象的资源.也就是资源的对象信息,我是这么理解的)     private def makeOffers() {       /

1.1作业某个任务阻塞了,长时间占用资源不释放 1.2在MapTask任务运行完毕,ReduceTask运行过程中,某个MapTask节点挂了,或者某个MapTask结果存放的那磁盘坏掉了 在TaskTracker,每个任务会定期向TaskTracker汇报进度,如果进度不变则不汇报,这样一旦达到超时限制,TaskTracker会杀掉该任务,并将任务状态KILLED汇报给YARN,从而重新调度该任务. Case1:如果节点挂掉,JobTracker通过心跳机制知道TaskTracker死掉了,会

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi

原文地址:https://my.oschina.net/tearsky/blog/629201 摘要: 1.Operation category READ is not supported in state standby 2.配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER 3.多Master如何配置 4.No Space Left on the device(Shuffle临时文件过多) 5.java.lang.OutOfMemory, unable to cr

一. 运维 1. Master挂掉,standby重启也失效 Master默认使用512M内存,当集群中运行的任务特别多时,就会挂掉,原因是master会读取每个task的event log日志去生成spark ui,内存不足自然会OOM,可以在master的运行日志中看到,通过HA启动的master自然也会因为这个原因失败. 解决 增加Master的内存占用,在Master节点spark-env.sh 中设置: export SPARK_DAEMON_MEMORY 10g # 根据你的实际情况

概述 Accumulator即累加器,与Mapreduce counter的应用场景差不多,都能很好地观察task在运行期间的数据变化,Spark中的Accumulator各task可以对Accumulator值进行累加,但是最终的返回值只能在Driver端获取,同时原生支持Int和Double类型的Accumulator,也支持对Accumulator自定义类型及命名,以便我们更好的对程序进行调优 Accumulator能解决哪些问题? 1.能精确地统计数据的各种属性.例如可以统计出符合use