在使用 Spark 进行计算时,我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况,而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段.那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢? 为此,本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识:然后,简要分析下在 Spark Shuffle 中有可能导致 OOM 的原因. 一.Spark 内存管理和消费模型 在分析 Spark Shuf…

本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所…

一.前述 Spark内存管理 Spark执行应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程,Driver负责创建SparkContext上下文,提交任务,task的分发等.Executor负责task的计算任务,并将结果返回给Driver.同时需要为需要持久化的RDD提供储存.Driver端的内存管理比较简单,这里所说的Spark内存管理针对Executor端的内存管理. Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理,Spark1.6之前使用的是静态内存管理,S…

转载:http://www.cnblogs.com/jcchoiling/p/6494652.html 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所以掌握Spark对JVM的内存使用内幕是至关重要的.很多人对 Spark 的印象是:它是基于内存的,而且可以缓存一大堆数据…

  本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢…

分布式系统里的Shuffle 阶段往往是非常复杂的,而且分支条件也多,我只能按着我关注的线去描述.肯定会有不少谬误之处,我会根据自己理解的深入,不断更新这篇文章. 前言 借用和董神的一段对话说下背景: shuffle共有三种,别人讨论的是hash shuffle,这是最原始的实现,曾经有两个版本,第一版是每个map产生r个文件,一共产生mr个文件,由于产生的中间文件太大影响扩展性,社区提出了第二个优化版本,让一个core上map共用文件,减少文件数目,这样共产生corer个文件,好多了,但中间文…

Spark Shuffle 堆外内存溢出问题与解决(Shuffle通信原理) http://xiguada.org/spark-shuffle-direct-buffer-oom/ 问题描述 Spark-1.6.0已经在一月份release,为了验证一下它的性能,我使用了一些大的SQL验证其性能,其中部分SQL出现了Shuffle失败问题,详细的堆栈信息如下所示: 16/02/17 15:36:36 WARN server.TransportChannelHandler: Exception i…

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…

shuffle...相当重要,为什么咩,因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式,对shuffle过程进行了优化. 那么我们从RDD的iterator方法开始: 我们可以看到,它调用了cacheManager的getOrCompute方法,如果分区任务第一次执行还没有缓存,那么会调用computeOrReadCheckpoint.如果某个partition任务执行失败,可以利用DAG重新调…

有许多场景下,我们需要进行跨服务器的数据整合,比如两个表之间,通过Id进行join操作,你必须确保所有具有相同id的数据整合到相同的块文件中.那么我们先说一下mapreduce的shuffle过程. Mapreduce的shuffle的计算过程是在executor中划分mapper与reducer.Spark的Shuffling中有两个重要的压缩参数.spark.shuffle.compress true---是否将会将shuffle中outputs的过程进行压缩.将spark.io.compr…

MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌.混洗,把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据,越随机越好.MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据. 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程?我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段:Map是映射,负责数据的过滤分发:Reduce是规约,负责数据的计算归并.Reduce的数据来源于Map,Map的输出即是Reduce…

Spark 作为一个以擅长内存计算为优势的计算引擎,内存管理方案是其非常重要的模块: Spark的内存可以大体归为两类:execution和storage,前者包括shuffles.joins.sorts和aggregations所需内存,后者包括cache和节点间数据传输所需内存:在Spark 1.5和之前版本里,两者是静态配置的,不支持借用,spark1.6 对内存管理模块进行了优化,通过内存空间的融合,消除以上限制,提供更好的性能.官方网站只是要求内存在8GB之上即可(Impala推荐要求…

Apache Spark探秘:Spark Shuffle实现 http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-shuffle-details/ 对于大数据计算框架而言,Shuffle阶段的设计优劣是决定性能好坏的关键因素之一.本文将介绍目前Spark的shuffle实现,并将之与MapReduce进行简单对比.本文的介绍顺序是:shuffle基本概念,MapReduce Shuffle发展史以及Spark Shuffle发展史. (1)…

市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性.请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说.那么spark的真正特点是什么?抛开spark的执行模型的方式,它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存,大大提高了程序的执行效率.…

在阅读本文之前.请先阅读Spark Sort Based Shuffle内存分析 Spark Shuffle Read调用栈例如以下: 1. org.apache.spark.rdd.ShuffledRDD#compute() 2. org.apache.spark.shuffle.ShuffleManager#getReader() 3. org.apache.spark.shuffle.hash.HashShuffleReader#read() 4. org.apache.spark.sto…

Spark Shuffle 1. Shuffle相关 当Map的输出结果要被Reduce使用时,输出结果需要按key哈希,并且分发到每一个Reducer上去,这个过程就是shuffle.由于shuffle涉及到了磁盘的读写和网络的传输,因此shuffle性能的高低直接影响到了整个程序的运行效率.概念上shuffle就是一个沟通数据连接(map和reduce)的桥梁.每个ReduceTask从每个Map Task产生数的据中读取一片数据,极限情况下可能触发M*R个数据拷贝通道(M是MapTask数…

Spark Shuffle 一.HashShuffle 普通机制:产生磁盘小文件的数量为:M(map task number)*R(reduce task number) 过程: 1.map task处理完数据之后,写到buffer缓冲区,buffer的大小为32k,个数与reduce task个数一致 2. 每个buffer缓存区满32k后会溢写磁盘,每个buffer最终对应一个磁盘小文件 3.reduce task拉取数据 问题: 1.shuffle write,read 频繁 2.占用内存…

Spark Shuffle原理解析 一:到底什么是Shuffle? Shuffle中文翻译为“洗牌”,需要Shuffle的关键性原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算. 二:Shuffle可能面临的问题?运行Task的时候才会产生Shuffle(Shuffle已经融化在Spark的算子中了). 1, 数据量非常大: 2, 数据如何分类,即如何Partition,Hash.Sort.钨丝计算: 3, 负载均衡(数据倾斜): 4, 网络传输效率,需要在压缩和解压缩之间做出权…

Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程.shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量.因为在分布式情况下,reduce task需要跨节点去拉取其它节点上的map task结果.这一过程将会产生网络资源消耗和内存,磁盘IO的消耗.通常shuffle分为两部分:Map阶段的数据准备和Reduce阶段的数据拷…

这篇文章会详细介绍,Sort Based Shuffle Write 阶段是如何进行落磁盘的 流程分析 入口处: org.apache.spark.scheduler.ShuffleMapTask.runTask runTask对应的代码为: val manager = SparkEnv.get.shuffleManager writer = manager.getWriter[Any, Any]( dep.shuffleHandle, partitionId, context) writer.…

spark shuffle流程分析 回到ShuffleMapTask.runTask函数 如今回到ShuffleMapTask.runTask函数中: overridedef runTask(context:TaskContext): MapStatus = { 首先得到要reduce的task的个数. valnumOutputSplits= dep.partitioner.numPartitions metrics= Some(context.taskMetrics) valblockMana…

转载自:https://blog.csdn.net/raintungli/article/details/70807376 当Executor进行reduce运算的时候,生成运算结果的临时Shuffle数据,并保存在磁盘中,被最后的Action算子调用,而这个阶段就是在ShuffleMapTask里执行的. 前面博客中也提到了,用什么ShuffleWrite是由ShuffleHandler来决定的,在这篇博客里主要介绍最常见的SortShuffleWrite的核心算法ExternalSorter…

1.Shuffle流程 spark的shuffle过程如下图所示,和mapreduce中的类似,但在spark2.0及之后的版本中只存在SortShuffleManager而将原来的HashShuffleManager废弃掉(但是shuffleWriter的子类BypassMergeSortShuffleWriter和已经被废弃掉的HashShuffleWriter类似).这样,每个mapTask在shuffle的sort阶段只会生成一个结果文件,单个文件按照partitionId分成多个reg…

对性能消耗的原理详解 在分布式系统中,数据分布在不同的节点上,每一个节点计算一部份数据,如果不对各个节点上独立的部份进行汇聚的话,我们计算不到最终的结果.我们需要利用分布式来发挥Spark本身并行计算的能力,而后续又需要计算各节点上最终的结果,所以需要把数据汇聚集中,这就会导致Shuffle,这也是说为什么Shuffle 是分布式不可避免的命运.因为Shuffle 的过程中会产生大量的磁盘 IO.网络 IO.以及压缩.解压缩.序列化和反序列化的操作,这一系列的操作对性能都是一个很大的负担. 调优…

1:sparkconf.set("spark.shuffle.file.buffer","64K") --不建议使用,因为这么写相当于硬编码2:在conf/spark-default.conf ---不建议使用,相当于硬编码3:./spark-submit --conf spark.shuffle.file.buffer=64 --conf spark.reducer.maxSizeInFlight=96 --建议使用 spark.shuffle.file.buff…

源文件放在github,随着理解的深入,不断更新,如有谬误之处,欢迎指正.原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/sort-shuffle.md 正如你所知,spark实现了多种shuffle方法,通过 spark.shuffle.manager来确定.暂时总共有三种:hash shuffle.sort shuffle和tungsten-sort shuffle,从1.2.0开始默认为sort sh…

源文件放在github,如有谬误之处,欢迎指正.原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/hash-shuffle.md 正如你所知,spark实现了多种shuffle方法,通过 spark.shuffle.manager来确定.暂时总共有三种:hash shuffle.sort shuffle和tungsten-sort shuffle,从1.2.0开始默认为sort shuffle.本节主要介绍h…

  在Spark或Hadoop MapReduce的分布式计算框架中,数据被按照key分成一块一块的分区,打散分布在集群中各个节点的物理存储或内存空间中,每个计算任务一次处理一个分区,但map端和reduce端的计算任务并非按照一种方式对相同的分区进行计算,例如,当需要对数据进行排序时,就需要将key相同的数据分布到同一个分区中,原分区的数据需要被打乱重组,这个按照一定的规则对数据重新分区的过程就是Shuffle(洗牌). Spark Shuffle的两阶段 对于Spark来讲,一些Transf…

什么是Shuffle: Shuffle中文翻译为“洗牌”,需要Shuffle的关键原因是某种具有共同特征的数据需要最终汇聚到一个计算节点上进行计算. Shuffle面临的问题: 1. 数据量非常大: 2 数据如何分类,及如何Partition,Hash.Sort.钨丝计划 3. 负载均衡(数据倾斜) 4. 网络传输效率,需要在压缩和解压缩做出权衡,序列化和反序列化也是需要考虑的问题. Hash Shuffle: 1. Key不能是Array 2. Hash Shuffle不需要排序,从理论上就节…

原文:http://www.cnblogs.com/arachis/p/Spark_Shuffle.html spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明:该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小.将数据写到磁盘文件之前,会先写入buffer缓冲中,待缓冲写满之后,才会溢写到磁盘. 调优建议:如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小(比如64k),从而减少shuffle…