起因写这篇博客的起因我在跑一个spark job时，有时能跑通，有时跑不通。程序的需求是对比两个hbase表。程序逻辑很简单，分别从两个hbase表读取全量数据，然后以cogroup二者，对比同一个rowkey下每个列是否一致。跑不通的错误日志如下：17/02/25 21:24:20 INFO collection.ExternalAppendOnlyMap: Thread 1896 spilli
一、先看简单理解对于hadoop的map端配置项"mapreduce.task.io.sort.mb"和"mapreduce.map.sort.spill.percent"应该都比较熟悉了，如图解释(http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/MapReduce
转载
2023-07-03 15:31:21
102阅读
MapReduce确保每个reducer的输入都是按键排序的，系统执行排序的过程称为shuffle。 在map端，map函数开始产生输出时，并不是直接写入到磁盘，而是利用缓冲的方式写到内存并出于效率的考虑进行预排序，具体过程：每个map任务都有一个环形内存缓冲区用于存储任务输出，该缓冲区默认大小为100m，可以通过io.sort.m
转载
2023-07-20 17:10:48
30阅读
4.1 Hadoop生态系统狭义的Hadoop VS 广义的Hadoop广义的Hadoop：指的是Hadoop生态系统，Hadoop生态系统是一个很庞大的概念，hadoop是其中最重要最基础的一个部分，生态系统中每一子系统只解决某一个特定的问题域（甚至可能更窄），不搞统一型的全能系统，而是小而精的多个小系统；Hive:数据仓库R:数据分析Mahout:机器学习库pig：脚本语言，跟Hive类似Oo
转载
2023-11-18 23:26:55
39阅读
随着人们逐渐认识到 “大数据”的价值，互联网、电商到金融业、政企等各行业开始处理海量数据。如何低成本、敏捷高效地搭建大数据处理平台，成为影响大数据创新效率的关键。为了让用户以最简便地方式享用阿里云全球资源，在云端构建敏捷弹性、高可靠和高性价比的大数据平台，近日，阿里云在成都云栖大会上发布了一款Hadoop/Spark场景专用的ECS存储优化型实例D1规格族，单实例提供最高56核CPU，224GB内
转载
2024-09-11 07:37:49
33阅读
须知大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。因此大家务必把握住调优的基本原则，
一、Spark它主要包含以下几个方面： Spark Core – 用于通用分布式数据处理的引擎。它不依赖于任何其他组件，可以运行在任何商用服务器集群上。 Spark Sql – 运行在Spark上的SQL查询语句，支持一系列SQL函数和HiveQL。但是还不是很成熟，所以不要在生产系统中使用；而HiveQL集成了需要的hive元数据和Hive相关的jar包。 Spark Streaming – 基
转载
2023-07-14 15:36:35
30阅读
实现mysql中的split功能mysql是没有split函数可以使用的，所以为了实现按照某一个符合把一长串字符串按照要求一列一列取出来需要其他的操作。1.先把数据按照所需的要求进行修改我们需要把依据的符号，修改成“,”// 把";"转换成"," table 为表名 field为要修改的字段名
update table a
set field=replace(field,';',',')
wh
转载
2023-10-15 23:23:30
106阅读
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
Spark从1.6.0版本开始，内存管理模块就发生了改变，旧版本的内存管理模块是实现了StaticMemoryManager 类，现在被称为"legacy"。"Legacy"模式默认被置为不可用，这就意味着当你用Spark1.5.x和Spark1.6.x运行相同的代码会有不同的结果，应当多加注意。考虑的兼容性，可以通过设置spark.memory.useLegacyMode为可用，默
转载
2024-01-01 20:33:12
809阅读
目录一、问题分析二、MapReduce的优化方法1.数据输入2.Map阶段3.Reduce阶段4.I/O传输5.数据倾斜三、常用的调优参数1.资源相关参数2.容错相关参数（MapReduce性能优化）四、小文件优化方法1.小文件带来的问题2.Hadoop小文件解决方案一、问题分析为何MapReduce运行速度越来越慢分析1：硬件角度，如CPU、内存、网络、磁盘等分析2：从编码角度（IO操作）1.数
转载
2023-08-24 12:54:33
56阅读
Impala 认证现在可以通过 LDAP 和 Kerberos 联合使用来解决Impala 是基于 Apache Hadoop 的一个开源的分析数据库，使用 Kerberos 和 LDAP 来支持认证 。Kerberos 在1.0版本中就已经被支持了，而 LDAP 是最近才被支持，在 CDH 5.2 中，你能够同时使用两者。Kerberos Kerberos 仍然是 Apache Hadoop 的
转载
2023-09-20 17:23:45
85阅读
# Spark Shuffle Spill Compress的实现流程
## 1. 了解Spark Shuffle Spill Compress的概念
在Spark中，Shuffle是指将数据从一个RDD的分区传输到另一个RDD的分区的过程。当数据在Shuffle过程中需要溢写到磁盘时，为了节省磁盘空间和提高性能，可以开启Shuffle Spill Compress选项，将溢写的数据进行压缩。
原创
2023-08-01 01:38:28
167阅读
Map端的shuffleMap端会处理输入数据并产生中间结果，这个中间结果会写到本地磁盘，而不是HDFS。每个Map的输出会先写到内存缓冲区中，当写入的数据达到设定的阈值时，系统将会启动一个线程将缓冲区的数据写到磁盘，这个过程叫做spill。在spill写入之前，会先进行二次排序，首先根据数据所属的partition进行排序，然后每个partition中的数据再按key来排序。partition的
转载
2023-09-20 07:15:27
51阅读
一、shuffle的过程shuffle是必须要落盘的，在shuffleRDD肯定会读取文件。shuffle的过程，多个task先去读索引文件找到位置之后，再去读数据文件。多个任务也能往同一个文件中写入数据。写数据的过程：case stage: ShuffleMapStage =>
...
// 创建shuffleTask，去落盘数据
new ShuffleMapTask(stag
mappermapper的个数 默认mapper个数与split个数比例是1:1，split个数，由splitSize决定，splitSize=max(minSize,max(blockSize,maxSize))，即，取这三个参数的中间值。shuffle过程mapper端会处理输入数据产生中间结果，这个中间结果会写入到本地磁盘，而不是HDFS。每个mapper的输出会先写到一个环形的内存缓冲区（
转载
2023-07-12 12:02:06
41阅读
文章目录Shuffle对性能消耗的原理详解Spark Shuffle过程中影响性能的操作：Spark 压缩算法的比较Shuffle调优指南系统架构无法避免Shuffle序列化底层释放能力JVM层Spark层面 Shuffle对性能消耗的原理详解Spark Shuffle过程中影响性能的操作：磁盘I/O网络I/O压缩解压缩序列化反序列化调优是一个动态的过程，需要根据业务数据的特性和硬件设备来综合调
转载
2024-09-29 13:46:00
101阅读
1. SparkShuffle1. SparkShuffle概念reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value，然后生成一个新的RDD，元素类型是<key,value>对的形式，这样每一个key对应一个聚合起来的value。问题：聚合之前，每一个key对应的value不一定都是在一个
一、Mapper的ShuffleMapTask在接收到FileSplit之后进行按行读取每读取一行调用一次map方法执行完一次map之后会将输出的数据写到缓冲区中缓冲区的大小默认是100M，可以通过io.sort.mb来进行调节在缓冲区中，会对数据进行分区-partition，排序 - sort，合并 - combine操作当缓冲区的容量利用率达到阈值0.8的时候，会启动给一个后台线程将缓冲区中的
转载
2023-07-30 21:01:56
66阅读
MapReduce的Shuffle过程2019年4月19日11:35MapTask执行阶段过程 知识点1.一个切片(InputSplit)会启动一个MapTask2.每一个MapTask会拥有一个溢写缓冲区3.MapTask输出的key和输出value最开始是进入到溢写缓冲区中,然后针对数据进行处理:分区以及排序4.溢写缓冲区默认100MB,溢写80%. 即当溢写缓冲区数据达到80MB的
转载
2023-09-01 08:18:30
42阅读
