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

package Spark_GraphX import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.graphx.util.GraphGenerators /** * 计算每一个用户的追随者数量和追随者的平均年龄 */ object Graphx_聚合操作 { def main(args: Array[String]): Unit = { v

一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入spark sql内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json")

一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json"

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6

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

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

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

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/bin/spark-submit \ --

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

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.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

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/

Spark相关问题 Spark比MR快的原因? 1) Spark的计算结果可以放入内存,支持基于内存的迭代,MR不支持. 2) Spark有DAG有向无环图,可以实现pipeline的计算模式. 3) 资源调度模式:Spark粗粒度资源调度,MR是细粒度资源调度. 资源复用:Spark中的task可以复用同一批Executor的资源. MR里面每一个map task对应一个jvm,不能复用资源. Spark中主要进程的作用? Driver进程:负责任务的分发和结果的回收. Executor进程:

资源调优 (1). 在部署 spark 集群中指定资源分配的默认参数 在 spark 安装包的 conf 下的 spark-env.sh SPARK_WORKER_CORES SPARK_WORKER_MEMORY SPARK_WORKER_INSTANCES 每台机器启动 worker 数 (2). 在提交 Application 的时候给当前的 Application 分配更多的资源 提交命令选项: (在提交 Application 的时候使用选项) --executor-cores --e

Spark数据倾斜 产生原因 首先RDD的逻辑其实时表示一个对象集合.在物理执行期间,RDD会被分为一系列的分区,每个分区都是整个数据集的子集.当spark调度并运行任务的时候,Spark会为每一个分区中的数据创建一个任务.大部分的任务处理的数据量差不多,但是有少部分的任务处理的数据量很大,因而Spark作业会看起来运行的十分的慢,从而产生数据倾斜(进行shuffle的时候). 数据倾斜只会发生在shuffle过程中.这里给大家罗列一些常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinc

Spark Core 第1章 Spark 概述 Spark是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 Spark和Hadoop 的根本差异是多个作业之间的数据通信问题: Spark多个作业之间数据通信基于内存,而Hadoop基于磁盘 Spark是基于内存的,所以在实际的生产环境中,由于内存的限制,可能会由于内存资源不够导致Job 执行失败,此时MapReduce其实是一个更好的选择,所以Spark并不能完全替代MR Spark核心模块 Spark Core:提供Spark最基础与最核

一.Spark性能调优 1.常规性能调优 (1)最优资源配置:Executor数量.Executor内存大小.CPU核心数量&Driver内存 (2)RDD优化:RDD复用.RDD持久化(序列化.副本机制).尽早地过滤 (3)并行度调节:各个stage的task的数量,应该设置为Spark作业总CPUcore数量的2~3倍 (4)广播大变量:每个Executor保存一个副本.初始只有一个副本,需要则从BlockManager上拉取,此Executor的所有task共用此广播变量,这让变量产生的副

Spark详解(09) - Spark调优 Spark 性能调优 常规性能调优 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任务提交脚本如下所示: bin/spark-submit \ --class com.zhangjk.spark.Analysis \ --mast