相信很多人和我一样, 在控制台中总是可以看到会打印出如下的语句: INFO ExternalAppendOnlyMap: Thread 94 spilling in-memory map of 63.2 MB to disk (7 times so far) 经过查询一下,摘抄入下: AppendOnlyMap/ExternalAppendOnlyMap在spark被广泛使用,如join中shuffle的reduce阶段以及combineByKey操作等. AppendOnlyMapAppend…

这篇博客源自对一个内存无法处理的词频统计问题的思考,最后给出的解决办法是自己想的,可以肯定这不是最好的解法.但是通过和同学的讨论,仍然感觉这是一个有意义及有意思的问题,所以和大家分享与探讨. 如果有误,请大家指正.如果有更好的方法,望不吝赐教. 1.提出问题 实际问题: 当前有10T中文关键词数据,需要统计出词频最高的1000个词.可用的只有1G内存和磁盘.那么如何提取? 大概估算一下这个问题,设中文词汇平均长度2.3,每次汉字用utf-8编码是3B,那么10T数据大概有 10T/7B ~ 1.…

分析: /** * 归并排序 (先将数组利用归并排序排成 有序的左边数组和右边数组,再比较左边数组和右边数组的数值大小进行排序) * */ public class MergeSort { public static void mergeSort(int[] arr){ if(arr.length<2 || arr==null){ return; } mergeSort(arr,0,arr.length-1); } public static void mergeSort(int[] arr,i…

三. 左外连接 考虑一家公司,比如亚马逊,它拥有超过2亿的用户,每天要完成数亿次交易.假设我们有两类数据,用户和交易: users(user_id,location_id) transactions(transction_id,product_id,user_id,quantity,amout) 所谓左外连接:令T1(左表)和T2(右表)是以下两个关系(其中t1是T1的属性,t2是T2的属性): T1=(K,t1) T2=(K,t2) 关系T1,T2在连接键K上左外连接的结果将包含左表(T1)的…

Spark内存管理机制 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. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,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…

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. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver…

摘抄自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-cn-apache-spark-memory-management/index.html 一.概述 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…

1. Spark 内核概述 Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. 1.1 Spark核心组件回顾 1.1.1 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负…

一.概述 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. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Dr…

Shuffle简介 Shuffle的本意是洗牌.混洗的意思,把一组有规则的数据尽量打乱成无规则的数据.而在MapReduce中,Shuffle更像是洗牌的逆过程,指的是将map端的无规则输出按指定的规则"打乱"成具有一定规则的数据,以便reduce端接收处理.其在MapReduce中所处的工作阶段是map输出后到reduce接收前,具体可以分为map端和reduce端前后两个部分. 在shuffle之前,也就是在map阶段,MapReduce会对要处理的数据进行分片(split)操作,…