在Spark 0.6和0.7时,Shuffle的结果都需要先存储到内存中(有可能要写入磁盘),因此对于大数据量的情况下,发生GC和OOM的概率非常大.因此在Spark 0.8的时候,Shuffle的每个record都会直接写入磁盘,并且为下游的每个Task都生成一个单独的文件.这样解决了Shuffle解决都需要存入内存的问题,但是又引入了另外一个问题:生成的小文件过多,尤其在每个文件的数据量不大而文件特别多的时候,大量的随机读会非常影响性能.Spark 0.8.1为了解决0.8中引入的问题,引入

SQL Server 维护着一个叫做buffer cache的东西, 在buffer cache中SQL Server 读取必须被取回的data pages. 数据在修改时并不是直接写到磁盘上的, 而是写在buffer cache中原本在磁盘上的对应数据页的拷贝中. 修改什么时候落盘呢? 答案是在checkpoint发生的时候, 或者是当修改必须被写回到磁盘上之后buffer cache才可以腾出空间用来放新的页面的时候. 把buffer cache中被修改了的数据写回到盘上的过程叫做flush

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

Hi,大家好!我是白日梦! 今天我要跟你分享的MySQL话题是:"了解Flush-List吗?顺便说一下脏页的落盘机制!(文末送书)" 本文是MySQL专题的第 8 篇,共110篇. 一.回顾 现在稍微回顾一下:前面几篇文章介绍了LRU List.Free List. MySQL启动后Buffer Pool会初始化.Buffer Pool也会初始化好N多个空白的缓存页,以及它们的描述数据会被组织成LRU链表以及FreeList 双向链表. 这时你从磁盘中读取一个数据页,会先从Free

本文转载自Java如何保证文件落盘? 导语 在之前的文章Linux/UNIX编程如何保证文件落盘中,我们聊了从应用到操作系统,我们要如何保证文件落盘,来确保掉电等故障不会导致数据丢失.JDK也封装了对应的功能,并且为我们做好了跨平台的保证. JDK中有三种方式可以强制文件数据落盘: 调用FileDescriptor#sync函数 调用FileChannel#force函数 使用RandomAccessFile以rws或者rwd模式打开文件 FileDescriptor#sync FileDesc

本文转载自Linux/UNIX编程如何保证文件落盘 导语 我们编写程序write数据到文件中时,其实数据不会立马写入磁盘,而是会经过层层缓存.每层缓存都有自己的刷新时机,每层缓存都刷新后才会写入磁盘.这些缓存的存在是为了加速读写操作,因为如果每次读写都对应真实磁盘操作,那么读写的效率会大大降低.带来的坏处是如果期间发生掉电或者别的故障,还未写入磁盘的数据就丢失了.对于数据安全敏感的应用,比如数据库,比如交易程序,这是无法忍受的.所以操作系统提供了保证文件落盘的机制.我们来看下这些机制的原理和使用

官方文档的地址在:https://thanos.io/tip/components/receive.md/ 一开始以为落盘的时间间隔是:--tsdb.retention=15d 实际测试中发现,thanos receiver的落盘时间是2小时,上面的配置看起来只是tsdb文件在本地磁盘保留的时间. 最后发现以下配置有效: tsdb.min-block-duration=10m tsdb.max-block-duration=10m 如何知道tsdb落盘的时间间隔是多少呢?通过10909端口的数据

一.数仓分层介绍 1.实时计算与实时数仓 实时计算实时性高,但无中间结果,导致复用性差 实时数仓基于数据仓库,对数据处理规划.分层,目的是提高数据的复用性 2.电商数仓的分层 ODS:原始日志数据和业务数据 DWD:以数据对象为单位进行分流,如订单.页面访问等 DIM:维度数据 DWM:数据对象进一步加工,形成宽表&明细数据[明细宽表] DWS:根据主题对数据聚合,形成主题宽表[主题宽表] ADS:将CLickHouse中的数据根据需求进行筛选聚合 二.实时需求概览 1.离线计算与实时计算 离线

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H

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

原文:.net core 微服务之日志落盘设计 目录 1.设计目标 2.日志流程 3.串联请求事务 3.1 请求ID 3.2 处理服务器.服务 3.3 处理接口名 3.4 日志的发生时间 3.5 接口返回状态码 4.记录结构 5.RabbitMq队列 6.落盘 7.性能优化 8.简单统计 引用链接 1.设计目标 对各个微服务的访问进行请求追踪,注重排查开发.线上问题 消息队列发送.多服务落盘,事后分析 日志分析 性能优化 2.日志流程 前端Api网关MQXX微服务api请求1条代理层访问时间日志

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

1.数据倾斜的原理 2.数据倾斜的现象 3.数据倾斜的产生原因与定位 在执行shuffle操作的时候,大家都知道,我们之前讲解过shuffle的原理. 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,总共是90万. 但是问题是,可能某个key对应了88万数据,key-88万values,分配到一个task上去面去执行. 另外两个task,可能各分配到了1万数据,可能是数百个

spark是一个高性能的并发的计算平台,而netflow是一种一般来说数量级很大的数据.本文记录初步使用spark 计算netflow数据的大致过程. 本文包括以下过程: 1. spark环境的搭建 2. netflow数据的生成与处理 3. 通过spark 计算netflow数据 spark环境的搭建 spark环境的搭建主要分2部分. hadoop的环境的搭建 spark的安装 hadoop的安装 hadoop的安装包括,hdfs的安装和yarn的安装.  读本部分之前要先去查阅hdfs和y

Spark学习之数据读取与保存(4) 1. 文件格式 Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单. 如文本文件的非结构化的文件,如JSON的半结构化文件,如SequenceFile结构化文件.通过扩展名进行处理. 2. 读取/保存文本文件 Python中读取一个文本文件 input = sc.textfile("file:///home/holen/repos/spark/README.md") Scala中读取一个文本文件 val input = sc.textFile(&q

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,数据倾斜是指少数task被分配了

1.KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark executors中,然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据,默认会丢失,可启用WAL日志,该日志存储在HDF

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/

原文地址https://devblogs.microsoft.com/azure-sql/partitioning-on-spark-fast-loading-clustered-columnstore-index/#comments 介绍 SQL Server的批量加载方法默认为串行,这意味着例如,一个BULK INSERT语句将生成一个线程将数据插入表中.但是,对于并发负载,您可以使用多个批量插入语句插入同一张表,前提是需要阅读多个文件. 考虑要求所在的情景: 从大文件加载数据(比如,超过

  本文节选自这里,原文以mysql innodb系统为例,介绍了数据经过的各层级的buffer和cache,其它系统也有相似的原理,摘录于此. 3.  VFS层 该层的缓冲都放在主机内存中,它的目的主要是在操作系统层缓冲数据,避免慢速块设备读写操作影响了IO的响应时间. 3.1.  细究O_DIRECT/O_SYNC标签 在前面redo log buffer和innodb buffer pool的讨论中涉及到很多数据刷新和数据安全的问题,我们在本节中,专门讨论O_DIRECT/O_SYNC标签