一.数据倾斜 spark数据倾斜,map阶段对key进行重新划分.大量的数据在经过hash计算之后,进入到相同的分区中,zao…

[数据倾斜及调优概述] 大数据分布式计算中一个常见的棘手问题——数据倾斜: 在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.比如大部分key对应10条数据,但是个别key却对应了百万条数据,那么大部分task可能就只会分配到10条数据,然后1秒钟就运行完了:但是个别task可能分配到了百万数据,要运行一两个小时.木桶原理,整个作业的运行进度是由运行…

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…

前言 继<Spark性能优化:开发调优篇>和<Spark性能优化:资源调优篇>讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 1.数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业…

数据倾斜 为什么会数据倾斜 spark 中的数据倾斜并不是说原始数据存在倾斜,原始数据都是一个一个的 block,大小都一样,不存在数据倾斜: 而是指 shuffle 过程中产生的数据倾斜,由于不同的 key 对应的数据量不同导致不同 task 处理的数据量不同 注意:数据倾斜与数据过量不同,数据倾斜是某几个 task 处理的数据量很大,数据过量是所有 task 处理的数据量都很大 数据倾斜的表现 大部分 task 都快速执行完毕,少数 task 执行缓慢,甚至报错 OOM,即使最终运行完毕,也…

一.RDD变换 1.返回执行新的rdd的指针,在rdd之间创建依赖关系.每个rdd都有一个计算函数和指向父rdd的指针 Spark是惰性的,因此除非调用某个转换或动作,否则不会执行任何操作,否则将触发工作创建和执行. 2.map()是对每个元素进行变换,应用变换函数,返回的是一个新的分布式数据集,map就是对分区中的每个元素进行一个函数的调用,所以导致出现了那么多: map() //对每个元素进行变换,应用变换函数,(T)=>V, package com.jd.test import org.a…

什么是数据倾斜? Spark 的计算抽象如下 数据倾斜指的是:并行处理的数据集中,某一部分(如 Spark 或 Kafka 的一个 Partition)的数据显著多于其它部分,从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈. 如果数据倾斜不能解决,其他的优化手段再逆天都白搭,如同短板效应,任务完成的效率不是看最快的task,而是最慢的那一个. 数据倾导致的后果: 数据倾斜直接可能会导致一种情况:Out Of Memory 或者GC 超时. 任务不一定失败,但是极端慢.(但是目前我遇到的数据倾斜…

一.介绍 1.sparkStreaming是核心模块Spark API的扩展,具有可伸缩,高吞吐量以及容错的实时数据流处理等.数据可以从许多来源(如Kafka,Flume,Kinesis或TCP套接字)中获取.并且可以使用以高级函数表示的复杂算法进行处理map,例如reduce,join和window.最后,处理后的数据可以推送到文件系统,数据库和实时仪表盘.[DStresam]:离散流,连续的RDD序列.准实时计算,以batch处理作业. 2.在内部,它的工作原理如下.Spark Stream…

一.saprkSQL模块,使用类sql的方式访问Hadoop,实现mr计算,底层使用的是rdd 1.hive //hadoop  mr  sql 2.phenoix //hbase上构建sql的交互过程 该模块能在spark上运行sql语句 3.DataFrame //数据框,表 在spark中的数据框,sparkSQL就能以完全分布式的方式来处理数据.组合数据框可以来自各种数据源来进行查询的处理 4.SparkSQL //SQL  |  DataFrame API 5.RDD[Customer…

0.spark是基于hadoop的mr模型,扩展了MR,高效实用MR模型,内存型集群计算,提高了app处理速度. 1.特点:(1)在内存中存储中间结果 (2)支持多种语言:java scala python (3)内置了80多种算子 2.sparkCore模块(通用执行引擎) (1)通用的执行引擎,提供内存计算和对外部数据集的引用. 3.spark sql (1)Spark SQL是Spark Core之上的组件,引入了新的数据抽象称为SchemaRDD,它为结构化和半结构化数据提供支持. 4.…