背景最近在遇到了一个非常奇怪的现象： 程序修改了配置文件中的参数，程序退出之后。cat 配置文件，发现文件内容修改成功。但是断电重启之后，概率性出现配置文件为空或者是配置未修改（概率较大）。 通过简单的思考，判断方向大致如下：1. 和之前mount 顺序有关，可参考之前的一篇博客mount顺序导致读写不一致问题。通过简单的排查，确定不是这个问题，如果是mount顺序的问题，应该是必现才对。2. 重
转载
2024-06-04 05:38:22
35阅读
sparkshuffle1.绪论0.8版本之前是 hashbasedshufflewrite0.8到1.2是 优化的hashbasedshuffle1.3开始时sortbasedshuffle1.1 基础shuffle载入shuffle时其实数据会自动调用 persist方法落盘，有两方面原因。数据中途丢失的话，因为rdd机制。所有数据需要从第一个依赖开始计算如果数据链过长，一直占用内存可能会oo
转载
2023-12-14 12:46:14
155阅读
作者：吴业亮 一、IO落盘原理一个I/O请求，从应用层到底层块设备，路径如下图所示：从上图可以看出IO路径是很复杂的。我们将IO路径简化一下：一个I/O请求进入block layer之后，可能会经历下面的过程： • Remap: 可能被DM(Device Mapper)或MD(Multiple Device, Software RAID) remap到其它设备• Split: 可能会因为I/O请求
# 如何实现 Spark 数据落盘
在大数据处理的过程中，数据的持久化（即“落盘”）是非常重要的一步。Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，提供了多种方式将处理结果持久化到磁盘上。下面，我们将详细介绍如何实现 Spark 数据的落盘，包括步骤和代码示例。
## 流程概述
下面是将 Spark 数据落盘的基本流程：
| 步骤 | 操作
原创
2024-09-21 04:11:26
62阅读
# Spark Shuffle落盘实现指南
在大数据处理框架Apache Spark中，Shuffle是一个非常重要的过程，用于按照某种键对数据进行重组。当我们的数据量非常大，且需要进行复杂的运算时，Shuffle可能会导致性能下降。因此，有时将Shuffle数据落盘能够减少内存压力并提升性能。本文将详细介绍如何实现Spark的Shuffle落盘，包括具体的步骤、必要的代码实现和相关解释。
#
# Spark 落盘 CSV
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常受欢迎的分布式计算框架。它提供了强大的数据处理能力，可以处理大规模数据集。本文将介绍如何使用 Spark 将数据保存到 CSV 文件中。
## Spark 简介
Spark 是一个基于内存的分布式计算框架，它提供了高效的数据处理能力。Spark 可以使用多种编程语言进行开发，包括 Scala、Java、Pyt
原创
2023-11-08 04:54:46
116阅读
2.4 RDD 持久化2.4.1 RDD 的缓存 Spark 速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存个数据集。当持久化某个 RDD 后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此 RDD 或衍生出的 RDD 进行的其他动作中重用。这使得后续的动作变得更加迅速。RDD 相关的持久化和缓存，是 Spark 最重要的特征之一。可以说，缓存是 Spark 构建迭代式算法
<!-- @page { margin: 2cm } P { margin-bottom: 0.21cm } --> 所谓“落盘”就是落在硬盘上面的意思。也就是说， Linux 是否应当安装在计算机硬盘上？怎么会产生这种想法？是不是头脑发疯了？ 此刻，我利用安装在硬盘上的 Linux 桌面（ Ubu
转载
2023-10-23 21:42:28
156阅读
业务背景在建立数仓体系过程中，采用ORC+SNAPPY存储，单分区文件大小TB级别，对比前后依赖表以及同样体量的表，只有GB级别，故对这种情况产生怀疑，进行验证 验证一、确定数据量、以及具体字段数据正常 验证二、
转载
2024-05-30 17:17:27
69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
Shuffle 的核心要点1.ShuffleMapStage 与 ResultStage在划分 stage 时，最后一个 stage 称为 finalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面的所有 stage 被称为ShuffleMapStage。ShuffleMapStage 的结束伴随着 shuffle 文件的写磁盘，每个Stage的开始伴随着从磁盘中读取shuffle文件R
（一） 什么情况下发生shuffle在MapReduce框架中，Shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce；而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并进行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘和网络I/O。所以shuffle性能的高低也直接决定了整个程序的性能高低。Spark也会有自己的shuffle实现过程。
转载
2024-01-12 18:54:44
170阅读
Shuffle机制所谓shuffle就是把不同节点上的数据按相同key值拉取到一个节点上,在这过程中会涉及到IO,所以执行速度会受到影响.shuffle发生在map 和reduce之前(也可以说是两个stage之间)分为shuffleWrite 和shuffleRead两个过程 shuffle 过程: 前一个stage进行shuffle write 把数据存在blockManage, 下一个sta
# Spark Action操作会落盘吗？
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行且强大的分布式计算框架。理解 Spark 的基本操作是成为一名合格开发者的必备技能之一。今天，我们将探讨与 Spark 相关的一个重要问题：Spark 的 Action 操作是否会落盘。
## 1. 整体流程
在开始探讨之前，我们需要理解 Spark 程序的执行流程。下面是 Spark 中操
Shuffle //洗牌1.在Spark中，到底什么是Shuffle？需要Shuffle的关键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，就行计算。2.Shuffle可能面对的问题？运行task的时候，才会产生Shuffle（Shuffle已经融合在Spark的算子中）。 (1) 数据量非常大(2) 数据如何分类，即如何Partition，Hash、Sort、钨丝计算(3) 负载均衡
# Redis AOF落盘策略详解
## 1. 引言
Redis作为一个高性能的键值存储数据库，拥有多种数据持久化策略，其中AOF（Append Only File）是最受欢迎的一种。AOF记录了所有对Redis服务器的写操作，按照顺序追加到文件中，实现了数据的持久化。本文将详细介绍Redis AOF的落盘策略，同时通过代码示例和图表说明其工作原理。
## 2. AOF落盘策略
在Redi
原创
2024-08-11 04:13:28
94阅读
什么是生产端的可靠性投递？保障消息的成功发出。保障MQ节点的成功接收。发送端收到MQ节点（Broker）确认应答。完善的消息进行补偿机制。互联网大厂的解决方案：消息落库，对消息状态进行打标。消息的延迟投递，做二次确认，回调检查。1.生产端-可靠性投递：消息落库，对消息进行打标Step1：业务数据落库（BIZ DB）（如订单数据），消息落库（MSG DB）。Step2：分布式定时任务查询待发送消息发
转载
2024-06-05 10:38:17
45阅读
Redis持久化 redis所有数据全部存在内存中，如果突然宕机了，数据就会全部丢失，那么数据必须要持久化到磁盘中。那redis提供了几种持久化机制呢？ redis根据实际业务情况分为二种持久化机制。一种是rdb快照，另外一种是AOF文件RDB快照 rdb快照是一种全量数据备份机制。每次备份数据都是全部内存的数据持久化到磁盘上。大家知道redis是单进程，单线程的程序。这个线程既要负责多个客户端s
转载
2024-06-30 17:25:30
47阅读
概述redis是一个缓存数据库，数据通常存放在内存中，以此做到快速读写功能。这样做的弊端就是每次机器重启或者掉线数据都会消失。通常为了解决内存数据再下次重启消失问题，主要方式就是把数据持久化到磁盘中，每次启动的时候就是磁盘数据载入内存，redis也是支持这种模式。持久化方式redis持久化数据到磁盘主要有两种方式：RDB和AOF。RDB方式是根据策略（配置文件）定时把数据持久化到磁盘；AOF方式是
转载
2024-05-31 16:48:22
315阅读
Redis为什么慢了文件系统AOF模式AOF持久化模式主要注重点有两个，第一追加日志写入文件的时机也就是写回策略，第二个就是AOF文件的重写操作。日志追加写入一般分为两个步骤Redis执行写命令后，将这个命令写入到文件内存中，系统调用write完成。Redis根据不同的刷盘时机，将内存中的数据刷到磁盘，系统调用fsync完成。不同的刷盘时机其实就是写回策略有三种no：主线程每次写入到内存中就返回，
转载
2024-04-09 10:35:14
61阅读
