sample采样倾斜key并单独进行join代码

/** * sample采样倾斜key单独进行join */ JavaPairRDD<Long, String> sampledRDD = userid2PartAggrInfoRDD.sample(false, 0.1, 9); JavaPairRDD<Long, Long> mappedSampledRDD = sampledRDD.mapToPair( new PairFunction<Tuple2<Long,String>, Long, Long>(…

MongoDB With Spark遇到的2个错误，不能初始化和sample重复的key

1.$sample stage could not find a non-duplicate document while using a random cursor 这个问题比较难解决,因为我用mongodb spark connector没用到sample,但是在生成RDD的过程中会进行sample操作,所以没法避免,出现这个问题的原因也不可控,在jira上有这个问题,但并没有一个合理的解决方案,stackoverflow上也没有解决办法,就我个人而言,出现这个问题有几个特征: a) 出现在…

图片文档倾斜矫正算法附完整c代码

2年前在学习图像算法的时候看到一个文档倾斜矫正的算法. 也就是说能将一些文档图像进行旋转矫正, 当然这个算法一般用于一些文档扫描软件做后处理或者用于ocr 文字识别做前处理. 相关的关键词: 抗倾斜反倾斜 Deskew 等等. 最简单算法实现思路,采用霍夫变换(Hough Transform)进行直线检测, 当然也可以用霍夫变换检测圆. 在倾斜矫正算法中,自然就是检测直线. 通过对检测出来的直线进行角度判断, 一般取认可度最高的几条直线进行计算, 最后求取均衡后的角度值. 进行图像角度…

使用随机数以及扩容表进行join代码

/** * 使用随机数和扩容表进行join */ JavaPairRDD<String, Row> expandedRDD = userid2InfoRDD.flatMapToPair( new PairFlatMapFunction<Tuple2<Long,Row>, String, Row>() { private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public Iterable<Tuple2…

split().reverse().join()代码解析

split() 方法用于把一个字符串分割成字符串数组. reverse() 方法用于颠倒数组中元素的顺序. join() 方法用于把数组中的所有元素放入一个字符串.…

git 设置 key 到服务器，同步代码不需要输入用户名和密码

1 ssh-keygen -t rsa 2 vim ~/.ssh/id_rsa.pub 3. 添加到git 服务器,这样同步代码就不需要输入密码…

Spark实践 -- 性能优化基础

性能调优相关的原理讲解.经验总结: 掌握一整套Spark企业级性能调优解决方案:而不只是简单的一些性能调优技巧. 针对写好的spark作业,实施一整套数据倾斜解决方案:实际经验中积累的数据倾斜现象的表现,以及处理后的效果总结. 调优前首先要对spark的作业流程清楚: Driver到Executor的结构: Master: Driver |-- Worker: Executor |-- job |-- stage |-- Task Task 一个Stage内,最终的RDD有多少个partitio…

最完整的数据倾斜解决方案(spark)

一.了解数据倾斜数据倾斜的原理: 在执行shuffle操作的时候,按照key,来进行values的数据的输出,拉取和聚合.同一个key的values,一定是分配到一个Reduce task进行处理. 假如多个key对应的values,总共是90万,但是可能某个key对应了88万条数据,key-88万条values,分配到一个task上面去执行. 另外两个task,可能各分配到了1万条数据,可能是数百个key,对应一万条数据. 数据倾斜的现象: 发生数据倾斜的两种表现: 1.你的大部分的task…

spark性能调优06-数据倾斜处理

1.数据倾斜 1.1 数据倾斜的现象现象一:大部分的task都能快速执行完,剩下几个task执行非常慢现象二:大部分的task都能快速执行完,但总是执行到某个task时就会报OOM,JVM out of Memory,task faild,task lost,resubmitting task等错误 1.2 出现的原因大部分task分配的数据很少(某个可以对应的values只有几个),但某几个task分配的数据非常多(某个key对应的values非常多) 2.数据倾斜解决方案 2.1 聚合…

Spark性能调优之解决数据倾斜

Spark性能调优之解决数据倾斜数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据 • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案. • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对…

【Spark篇】---Spark解决数据倾斜问题

一.前述数据倾斜问题是大数据中的头号问题,所以解决数据清洗尤为重要,本文只针对几个常见的应用场景做些分析 . 二.具体方法 1.使用Hive ETL预处理数据方案适用场景: 如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案. 方案实现思路: 此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive…

spak数据倾斜解决方案

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,…

Spark 数据倾斜

Spark 数据倾斜解决方案 2017年03月29日 17:09:58 阅读数:382 现象当你的应用程序发生以下情况时你该考虑下数据倾斜的问题了: 绝大多数task都可以愉快的执行,总有那么个别task比较慢.比如,假设有10000个task,其中9998个task都很快的给出了结果,还剩那两个慢的拖慢了整个应用,这种情况很常见. 原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出)异常,这种情况比较少见. 为什么会出现数据倾斜发生? 在进行shuffle的时候,必须…

Spark学习之路（九）SparkCore的调优之数据倾斜调优

摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 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作业的性能. 数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如,总共有1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要…

Spark（十）Spark之数据倾斜调优

一调优概述有的时候,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作业的性能. 1.1数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如,总共有1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要一两个小时.这种情况很常见. 原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出)异常,观察异…

Spark性能优化：数据倾斜调优

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…

spark中数据倾斜解决方案

数据倾斜导致的致命后果: 1 数据倾斜直接会导致一种情况:OOM. 2 运行速度慢,特别慢,非常慢,极端的慢,不可接受的慢. 搞定数据倾斜需要: 1.搞定shuffle 2.搞定业务场景 3 搞定 cpu core的使用情况 4 搞定OOM的根本原因等. 数据倾斜的解决方案: 解决方案一:使用Hive ETL预处理数据方案适用场景:导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spar…

Spark性能优化--数据倾斜调优与shuffle调优

一.数据倾斜发生的原理原理: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.数据倾斜只会发生在shuffle过程中.常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct.groupByKey.reduceByKey.aggregateByKey.join.cogroup.repartition等. 表现:Spark作业看起来会运行得非常…

数据倾斜是多么痛？spark作业调优秘籍

目录视图摘要视图订阅 [观点]物联网与大数据将助推工业应用的崛起,你认同么? CSDN日报20170703——<从高考到程序员——我一直在寻找答案> [直播]探究Linux的总线.设备.驱动模型! 数据倾斜是多么痛?spark作业调优秘籍 2017-06-27 13:28 39人阅读评论(0) 收藏举报分类: Spark(124) 原文:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5OTAwMTM1MQ==&mid=2456…

【转】数据倾斜是多么痛？spark作业/面试/调优必备秘籍

原博文出自于: http://sanwen.net/a/gqkotbo.html 感谢! 来源:数盟调优概述有的时候,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作业的性能. 数据倾斜是多么痛?!!! 如果数据倾斜没有解决,完全没有可能进行性能调优,其他所有的调优手段都是一个笑话.数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的性能调优问题. 数据倾斜如果能够解…

Spark数据倾斜解决方案及shuffle原理

数据倾斜调优与shuffle调优数据倾斜发生时的现象 1)个别task的执行速度明显慢于绝大多数task(常见情况) 2)spark作业突然报OOM异常(少见情况) 数据倾斜发生的原理在进行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.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.以至于大部分task只需几分钟,而个别task需要几小时,导致整个task作业需要几个小时才能运行完成.而且如果某个task数据量特别大的时候,甚至会导致…

Spark学习之路（九）SparkCore的调优之数据倾斜调优[转]

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作业的性能. 数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如,总共有1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要一两个小时.这种情况很常见. 原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出)异常,观察异常栈,是我…

最详细10招Spark数据倾斜调优

最详细10招Spark数据倾斜调优数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜 . 数据倾斜发生的现象绝大多数 task 执行得都非常快,但个别 task 执行极慢. 数据倾斜发生的原理在进行 shuffle 的时候,必须将各个节点上相同的 key 的数据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. 数据倾斜的危害当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,…

Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…