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

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.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

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

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/

数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景.在 Spark 的物理计划阶段,Spark 的 Join Selection 类会根 据 Join hints 策略.Join 表的大小. Join 是等值 Join 还是不等值以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最 终的 Join 策略,最后 Spark 会利用选择好的 Join 策略执行最终的计算.当前 Spark 一共支持五种 Join 策略: Broadcast hash join (BHJ) Shuffle

#!/usr/bin/env python #有如下值集合[11,22,33,44,55,66,77,88,99,90...],将所有大于66值保存至字典的一个key中,将小于66的值保存至大二个key的值 li = [11,22,33,44,55,66,77,88,99,90] person = {">66":[],"<=66":[]} for i,j in enumerate(li,0) : if int(j) > 66 : person[&q

Spark小课堂Week7 从Spark中一个例子看面向对象设计 今天我们讨论了个问题,来设计一个Spark中的常用功能. 功能描述:数据源是一切处理的源头,这次要实现下加载数据源的方法load() 初始需求 需求:支持Json数据源加载 具体:输入一个path,需要返回一个Relation, Relation中提供scan()和write()两个方法 示意代码: class Context{ public Relation json(String path){ return new Relat

内容简介 今天介绍一个新的UI元素,就是当我们改变设备的方向时,我们可以看到照片的不同部分,有一种身临其境的感觉,类似于360全景视图在移动设备上的应用. 倾斜照片浏览 Ionic 2 实例开发 新增章节将为你介绍: Ionic 2 中创建一个照片倾斜浏览组件. 同期新增和修改的章节还有: Ionic 2 中的创建一个闪视卡片组件 Ionic 2 中添加图表 使用VS Code在Chrome中调试Ionic 2 在Ionic 2 Native中使用Cordova插件 Ionic 2中使用百度地图

本文主要介绍spark join相关操作,Java描述. 讲述三个方法spark join,left-outer-join,right-outer-join 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders hive (gulfstream_test)> select * from orders

本文同时发表在https://github.com/zhangyachen/zhangyachen.github.io/issues/95 redis的hash结构中存储了如下的数据: $input = array( "key" => $key, //唯一的key值 "qid" => $qid, //问题id "value" => $startTime_$endTime, //开始时间_结束时间 ) 需求:每天凌晨跑定时脚本,跑

问题说明: 当用到dictionary<key,value>来储存数据的时候,有时候需要在界面上绑定一个key来显示value,这时候有两种思路: 一种是写一个自定义的扩展类,类似Binding,这里取名为“MyBinding”,在binding类内部实现key的绑定. 另一种更简洁,更通用的方法是用索引实现绑定.属性能够绑定到界面,同样的索引也能绑定到界面. 实现代码如下: 1.自定义MarkupExtension, using System; using System.Windows.Da

[Spark][Python]获得 key,value形式的 RDD [training@localhost ~]$ cat users.txtuser001 Fred Flintstoneuser090 Bugs Bunnyuser111 Harry Potter[training@localhost ~]$ hdfs dfs -put users.txt[training@localhost ~]$ [training@localhost ~]$ [training@localhost ~]

一说到map都想到key-value键值队存在.key可以为最多一个null的key. 今天开发中一个业务需求,在map中一个key中存多个对象. 我首先想到Map<String,List>造型来解决.尤其是那种一对多的可以这么设计. Map<String,List> map = new HashMap<String,List>();//模型就是这么个. for(int i=0;i<listObj.size();i++){ key = listObj.getId(

一.MultiValueMap介绍,与map,HashMap相差不多 添加一个Key对应一个Value的:void add(K, V); 添加一个Key对应多个Value的:void add(K, List); 设置一个Key对应一个Value的:void set(K, V); 设置一个Key对应多个Value的:void set(K, List); 移除一个Key和它对应的Value:List remove(K); 清除所有Value的:void clear(); 拿到所有Key的集合:Set

需求:任意指定一个key获取该key所处在哪个node节点上. 说明:redis自带的命令可以知道一个key所属的slot,可以知道node master对应哪些slot,但没有key和node的对应关系,使用该脚本,再也不需要猜了,可以在规划key的时候参考一下. #获取指定的key在哪个slot上,该key可以是存在的或者不存在的均可. key_slot=`redis-cli -h -a abc123 -c cluster keyslot $` #获取node和slot的分布,输出格式如下,

spark join 广告特征做广播

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

PairRDDFunctions类提供了以下两个join接口,只提供一个参数,不指定分区函数时默认使用HashPartitioner;提供numPartitions参数时,其内部的分区函数是HashPartitioner(numPartitions) def join[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, W))] = self.withScope { //这里的defaultPartitioner 就是HashPartitioner,如果指定了HashPart

概述 什么是Spark ◆ Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更 好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法.其架构如下图所示: Spark与Hadoop的对比 ◆ Spark的中

一:hive中的三种join 1.map join 应用场景:小表join大表 一:设置mapjoin的方式: )如果有一张表是小表,小表将自动执行map join. 默认是true. <property> <name>hive.auto.convert.join</name> <value>true</value> </property> )判断小表 <property> <name>hive.mapjoin