引起shuffle的算子所谓shuffle就是指把数据打乱重新组合。指数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。引起shuffle的算子有:repartition类的操作:repartition, coaleasce等ByKey类的操作:reduceByKey, groupByKey,  SortByKey等。相同的Key会到同一个节点上进行处理。join类的操作
转载 2023-05-18 15:17:12
273阅读
1. kafka分区数如何设置?默认情况下 1 指定分区,按你指定的分区 2 未指定分区,但是指定了key,依据key的hashCode计算分区 3 未指定分区,且没有指定key,依据轮询算法计算分区2. kafka中消息传输一致中的最多一次、最少一次、恰好一次,是如何实现的?恰好一次:acks=-1 ,幂等机制 最多一次:acks=0 最少一次:acks=-1 or acks=13. Spark
转载 2024-02-17 09:35:04
93阅读
# Spark Shuffle 科普 ## 引言 Spark ShuffleSpark 中一个重要的概念,它在 Spark 程序中扮演着非常重要的角色。在面试中,一些关于 Spark Shuffle 的问题也经常被问到。本文将从什么是 Spark Shuffle 开始介绍,然后深入讨论 Spark Shuffle 的原理和实现。最后,我们将通过一个代码示例来演示 Spark Shuffl
原创 2023-09-02 14:33:37
57阅读
根据个人面试经历总结: 1、简单说一下hadoop和sparkshuffle相同和差异?联系: Apache SparkShuffle 过程与 Apache Hadoop 的 Shuffle 过程有着诸多类似,一些概念可直接套用,例如,Shuffle 过程中,提供数据的一端,被称作 Map 端,Map 端每个生成数据的任务称为 Mapper,对应的,接收数据的一端,被称
转载 2023-07-11 17:47:45
95阅读
文章目录一、Spark 概念、模块1.相关概念:2.基本模块:二、Spark作业提交流程是怎么样的三、Spark on YARN两种方式的区别以及工作流程1.Yarn组件简介:2.Spark On Yarn的优势:3.Spark on yarn cluster 模式:4.Spark on yarn client 模式:5.这两种模式的区别:四、Spark内存管理1.堆内内存(On-heap Me
# 深入理解Spark Shuffle:从原理到实现 在数据工程及数据处理领域,Apache Spark 是一种非常流行的分布式计算框架。Shuffle 过程是 Spark 中进行数据重分布的方式,这个过程能够显著影响您的应用程序性能。因此,理解 Shuffle 是非常重要的,尤其是在面试中。 本文将帮助初学者了解 Spark Shuffle 的概念、流程,并通过代码示例教会你如何实现 Shu
原创 2024-09-19 06:12:53
17阅读
由于shuffle阶段涉及磁盘的读写和网络IO,因此shuffle性能的高低直接影响整个程序的性能和吞吐量。 【注:毕竟有些东西我没有实际应用、经历,所以文中难免有错,还请各路大神多多指正!】1. sparkshuffle 是什么?过程? 怎么调优?在MapReduce过程中需要将各个节点上的同一类数据汇集到一个节点进行计算。把这些分布在不同节点的数据按照一定规则聚集到一起的过程,就称之为sh
spark 问题总结另可参见:spark 的MapReduce运行过程将文件读入,并split,每个split对于一个map task由input format将其转化为一个个的key/value对,然后对其调用Mapper里面的map函数分区,每个分区对应一个reduce task输入输出均为hdfs,内部为map本地磁盘spark-submit的时候如何引入外部jar包把外部包打进spark
文章目录Spark核心——RDD概念特点创建方式RDD的分区依赖关系Sparkshuffle介绍Spark的 Partitioner 分区器都有哪些?Spark中的算子都有哪些RDD工作流?Spark运行模式(资源调度框架的使用,了解)?讲一下Spark 的运行架构一个spark程序的执行流程spark的stage是如何划分的Spark的 RDD容错机制。checkpoint 检查点机制?Sp
Hadoop ShufferHadoop 的shuffer主要分为两个阶段:Map、Reduce。Map-Shuffer:这个阶段发生在map阶段之后,数据写入内存之前,在数据写入内存的过程就已经开始shuffer,通过设置mapreduce.task.io.sort.mb的参数,可改变内存的大小,默认为100M。数据在写入内存大于80%时,会发生溢写spill)过程,将数据整体落地到磁盘,这个过
SortShuffle1 mapTask将map(聚合算子)或array(join算子)写入内存2 达到阀值发生溢写,溢写前根据key排序,分批写入磁盘,最终将所有临时文件合并成一个最终文件,并建立一份索引记录分区信息。一个mapTask最终形成一个文件。3 reduceTask拉取各个task中自己的分区数据去计算。和hadoop shuffle的区别1 MR没有所谓的DAG划分,一次MR任务就
转载 2023-07-17 22:41:34
85阅读
 Spark应用转换流程1、 spark应用提交后,经历了一系列的转换,最后成为task在每个节点上执行2、 RDD的Action算子触发Job的提交,生成RDD DAG3、 由DAGScheduler将RDD DAG转化为Stage DAG,每个Stage中产生相应的Task集合4、 TaskScheduler将任务分发到Executor执行5、
转载 2024-08-16 13:27:22
225阅读
为了保证效率和质量,每篇文章发布6个知识点,由简单及难,我们开始spark+kafka:一般情况下面试的时候只要涉及到实时计算或者大批量计算,都会涉及到kafka和spark面试问题,两者一般是综合起来的的,因此我把他们放在一起进行总结,这一块的问题会比较多,将分不同纬度多次总结。 1)spark的执行流程?1.构建Spark Application的
转载 2023-10-20 22:13:54
71阅读
一、什么是宽依赖,什么是窄依赖,哪些算子是宽依赖,哪些是窄依赖1、宽依赖:一个分区对应多个分区,这就表明有shuffle过程,父分区数据经过shuffle过程的hash分区器划分子rdd。例如:groupbykey   reducebykey   sortbykey等操作,shuffle可以理解为数据从原分区打乱重组到新分区2、窄依赖:一个分区对应一个分区,
转载 2023-08-11 17:17:03
136阅读
写文章 Spark面试题(一) runzhliu 丁香园 大数据研发工程师 42 人 赞同了该文章这部分的关于 Spark面试题是我
Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能。前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增《Spark面试2000题》专刊,题集包含基础概念、原理、编码开发、性能调优、运维、源代码以及Spark周边生态系统等。部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题
转载 2024-05-14 15:38:40
86阅读
1、spark的有几种部署模式,每种模式特点?(☆☆☆☆☆) 1)本地模式 Spark不一定非要跑在hadoop集群,可以在本地,起多个线程的方式来指定。将Spark应用以多线程的方式直接运行在本地,一般都是为了方便调试,本地模式分三类 local:只启动一个executor local[k]:启动 ...
转载 2021-10-26 23:39:00
115阅读
2评论
# Spark面试题解析及示例 ## 简介 Apache Spark是一个开源的分布式计算框架,用于高效处理大规模数据集的计算任务。它提供了简单易用的API,并支持多种编程语言,如Python、Java和Scala。在大数据处理和机器学习等领域,Spark已经成为非常受欢迎的工具。 本文将介绍一些常见的Spark面试题,并提供相应的代码示例。 ## 1. Spark的特点及优势 - **速度
原创 2023-07-23 08:42:49
82阅读
# Spark面试题解析与示例 Apache Spark是一种开源的分布式计算框架,提供了高速、强大的数据处理和分析能力。在Spark的使用过程中,我们可能会遇到一些常见的面试题。本文将以解析面试题的形式,介绍一些常见的Spark面试题,并提供相应的代码示例。 ## 1. 什么是Spark?为什么要使用SparkSpark是一种用于大规模数据处理的开源集群计算框架。与传统的MapRedu
原创 2023-08-01 15:40:06
84阅读
Spark Core面试篇01一、简答题1.Spark master使用zookeeper进行HA的,有哪些元数据保存在Zookeeper?答:spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置,包括Worker,Driver和Application以及Executors。standby节点要从zk中获得元数据信息,恢复
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5