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
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2024-09-11 07:37:49
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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
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，
Spark 大会上，所有的演讲嘉宾都认为 shuffle 是最影响性能的地方，但是又无可奈何。之前去百度面试 hadoop 的时候，也被问到了这个问题，直接回答了不知道。这篇文章主要是沿着下面几个问题来开展：1、shuffle 过程的划分？2、shuffle 的中间结果如何存储？3、shuffle 的数据如何拉取过来？Shuffle 过程的划分Spark 的操作模型是基于 RDD 的，当调用 RD
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2024-06-11 13:03:30
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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
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2024-01-01 20:33:12
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# 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
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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
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
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2024-09-29 13:46:00
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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，Spark概述 1.1 什么是Spark 1.2 Spark的产生背景 1.3 Spark的特点二，Spark集群安装 2.1 集群部署 2.2 Spark下载 2.3 Spark配置 2.4 启动三，执行Spark程序 3.1 执行第一个Spark程序 3.2 启动Spark shell 3.3 在ID
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2024-06-13 21:01:56
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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。1、Shuffle一般包含两阶段任务； 第一部分，产生Shuffle数据的阶段（map阶段）getWriter,需要实现ShuffleManager中getWriter来写数据（数据 可以BlockManager写到Memory、DIsk
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2023-11-25 13:20:33
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大数据之路系列之spark（08） SPARK大数据之路系列之spark（08）一、spark是什么？二、spark包含什么？三、测试spark on yarn1.spark测试执行四、Spark的工作原理2.RDD的特点五、Spark的架构六、WordCount程序1.创建maven项目2.添加Scala3.xml 依赖4.Scala代码5.Java代码6.任务提交1.idea2.使用spark
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2023-12-03 09:08:16
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一，Spark概述 1.1 什么是Spark 1.2 Spark的产生背景 1.3 Spark的特点二，Spark集群安装 2.1 集群部署 2.2 Spark下载 2.3 Spark配置 2.4 启动三，执行Spark程序 3.1 执行第一个Spark程序 3.2 启动Spark shell 3.3 在ID
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2023-10-28 12:38:59
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LKCD(Linux Kernel Crash Dump) 是 Linux 下第一个内核崩溃内存转储项目，它最初由 SGI 的工程师开发和维护。它提供了一种可靠的方法来发现、保存和检查系统的崩溃。LKCD 作为 Linux 内核的一个补丁，它一直以来都没有被接收进入内核的主线。目前该项目已经完全停止开发。Diskdump 是另外一个内核崩溃内存转储的内核补丁，它由塔高 (Takao Indoh
概要Spark被称作内存计算引擎，使得很多初学者认为Spark运行环境一定需要大量内存，更有甚者，认为Spark运行期会把原始数据一次性全部加载到内存。解开这些疑团，需要了解Spark运行时的机制，Spark的计算发生在Executor，因此，这里的运行时机制是指Executor的行为。对于Spark运行时机制，先从内存管理入手，了解这部分，对于Spark调优也大有裨益，Spark开发中很常见的问
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2024-04-17 10:37:52
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文章目录Spark内存计算框架Spark CoreSpark 是什么？四大特性1. 速度快2. 易用性3. 通用性4. 兼容性内置组件1. 集群资源管理2. Spark Core(核心库)3. Spark SQL(SQL解析)4. Spark Streaming(实时处理)5. Spark MLlib(机器学习)6. Spark GraphX(图计算)集群架构及核心概念1. 集群架构2. 核心概
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2023-11-27 16:19:33
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Shuffle原理剖析与源码分析 1、在Spark中，什么情况下，会发生shuffle？reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作。 2、默认的Shuffle操作的原理剖析 3、优化后的Shuffle操作的原理剖析 4、Shuffle相关源码分析 优化后的shuffle： spark shuffle操作的两
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2024-10-05 08:11:49
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shuffle 的核心要点shuffleMapStage 与 ResultStage在划分 stage 时，最后一个stage 成为 finalStage,它本质上是 resultstage 对象，前面的所有的 stage 被称为 shuffleMapStage。shuffleMapStage 的结束伴随着 shuffle 文件的写磁盘。 ResultStage 基本上对应着代码中的 action
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2023-12-07 09:24:17
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参考详细探究Spark的shuffle实现, 写的很清楚, 当前设计的来龙去脉 HadoopHadoop的思路是, 在mapper端每次当memory buffer中的数据快满的时候, 先将memory中的数据, 按partition进行划分, 然后各自存成小文件, 这样当buffer不断的spill的时候, 就会产生大量的小文件 所以Hadoop后面直到reduce之前做的所有的事情其
spark内存分析模型（<=1.5版本）-无原文版本背景分析spark的内存模型，把原文英文去除了，大家有疑问可以对照查看。Spark分布式系统架构 由Alexey Grishchenko编写该文章spark架构 在此文章中讲述的内存模型在spark1.6++后的版本中不再使用，新模型使用UnifiedMemoryManager类实现，在https://0x0fff.com/spark-m
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2024-08-19 16:15:05
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