TODOList 多线程交互.RCP.事物控制.数据倾斜.HBase数据同步性 TODO List thread.join()如何互相之间通知? 线程池何时最后运行完成? MemCache性能要优于Redis,因为使用了多线程: Spring源码: HashMap,HashTable,ConcurrentMap; 过滤器和拦截器的区别: 少用Executor架构,自己编写线程池: MySQL分表实现机制: MySQL锁机制: Java内存回收为什么分代: 自动化部署:…

1. Spark数据倾斜问题 Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数…

1.什么是数据倾斜? 由于数据分布不均匀,造成数据大量的集中到一点,造成数据热点 2.Hadoop 框架的特性 A.不怕数据大,怕数据倾斜 B.Jobs 数比较多的作业运行效率相对比较低,如子查询比较多 C. sum,count,max,min 等聚集函数,通常不会有数据倾斜问题 3.主要表现 任务进度长时间维持在 99%或者 100%的附近,查看任务监控页面,发现只有少量 reduce 子任务未完成,因为其处理的数据量和其他的 reduce 差异过大. 单一 reduce 处理的记录数和平均记…

一. 数据倾斜的现象 多数task执行速度较快,少数task执行时间非常长,或者等待很长时间后提示你内存不足,执行失败. 二. 数据倾斜的原因 常见于各种shuffle操作,例如reduceByKey,groupByKey,join等操作. 数据问题 key本身分布不均匀(包括大量的key为空) key的设置不合理 spark使用问题 shuffle时的并发度不够 计算方式有误 三. 数据倾斜的后果 spark中一个stage的执行时间受限于最后那个执行完的task,因此运行缓慢的任务会拖累整个…

数据倾斜问题 数据倾斜是大数据领域绕不开的拦路虎,当你所需处理的数据量到达了上亿甚至是千亿条的时候,数据倾斜将是横在你面前一道巨大的坎.很可能有几周甚至几月都要头疼于数据倾斜导致的各类诡异的问题. 数据倾斜是指:mapreduce程序执行时,reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节…

目录 什么是数据倾斜 Hadoop框架的特性 主要表现 容易数据倾斜的情况 产生数据清洗的原因 业务场景 空值产生的数据倾斜 不同数据类型关联产生数据倾斜 大小表关联查询产生数据倾斜 一.什么是数据倾斜 由于数据分布不均匀,造成数据大量的集中到一点,造成数据热点 二.Hadoop框架的特性 不怕数据大,怕数据倾斜 jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,如子查询比较多 sum.count.max.min等聚合函数,通常不会有数据倾斜问题 三.主要表现 任务进度长时间维持在99%或者100%的附…

版本:V2.0 第一章       Spark 性能调优 1.1      常规性能调优 1.1.1   常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/…

6.4.4 减小数据倾斜的性能损失 数据倾斜是数据中的常见情况.数据中不可避免地会出现离群值(outlier),并导致数据倾斜.这些离群值会显著地拖慢MapReduce的执行.常见的数据倾斜有以下几类: 数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域. 数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值. 在map端和reduce端都有可能发生数据倾斜.在map端的数据倾斜会让多样化的数据集的处理效率更低.在reduce端的数据倾斜常常来源于MapReduce的默认分区器. 数据倾斜会导致map…

原创文章,同步首发自作者个人博客转载请务必在文章开头处注明出处. 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等. 为何要处理数据倾斜(Data Skew) 什么是数据倾斜 对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜. 何谓数据倾斜?数据倾斜指的是,并行处理的数据集中,某一部分(如Spar…

数据倾斜解决方案 数据倾斜的解决,跟之前讲解的性能调优,有一点异曲同工之妙. 性能调优中最有效最直接最简单的方式就是加资源加并行度,并注意RDD架构(复用同一个RDD,加上cache缓存).相对于前面,shuffle.jvm等是次要的. 6.1.原理以及现象分析 6.1.1.数据倾斜怎么出现的 在执行shuffle操作的时候,是按照key,来进行values的数据的输出.拉取和聚合的. 同一个key的values,一定是分配到一个reduce task进行处理的. 多个key对应的values,…