前言继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。数据倾斜调优调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证...
SparkStreaming整合Flume有俩种方式详细学习文档地址：https://spark.apache.org/docs/latest/streaming-fl
updateStateByKey算子需求：统计到目前为止累积出现的单词的个数(需要保持住以前的状态)java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: The che
------------------------------------------SparkStreaming第二种方式整合Flume-----------------------------------
Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processing of live
数据清洗一定是对Log4j熟悉操作用户行为访问日志：1.网站页面的访问量 2.网站的粘性
1，概述个人认为，如果把分布式系统（HDFS, HBASE，SPARK等）比作一个人，那么RPC可以认为是人体的血液循环系统。它将系统中各个不同的组件（如Hbase中的master， Regionserver， client）联系了起来。同样，在spark中，不同组件像driver，executor，worker，master（stanalone模式）之间的通信也是基于RPC来实现的。Sp...
本期内容： 1. Spark Streaming架构 2. Spark Streaming运行机制 3.解密Spark Streaming Job架构和运行机制
WindowOperations（窗口操作） Spark还提供了窗口的计算，它允许你使用一个滑动窗口应用在数据变换中。下图说明了该滑动窗口。如图所示，每个时间窗口在一个个DStream中划过，每个DSteam中的RDD进入Window中进行合并，操作时生成为窗口化DSteam的RDD。
皮尔森、斯皮尔曼（pearson spearman）： import spark.implicits._ import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics import spark.sql val df = sql(s"select * from xxxx ") val columns = List("...
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1.1 例子，美国 1880 － 2014 年新生婴儿数据统计目标：用美国 1880 － 2014 年新生婴儿的数据来做做简单的统计 数据源： https://catalog.data.gov 数据格式： 每年的新生婴儿数据在一个文件里面 每个文件的每一条数据格式：姓名,性别,新生人数 1.2 运行流程概览上面的 22 行代码，就已经把构建一个 spark app 的三大步骤...
一：Tungsten中到底什么是Page？ 1.在Spark其实不存在Page这个类的。Page是一种数据结构(类似于Stack，List等)，从OS层面上讲，Page代表了一个内存块，在Page里面可以存放数据，在OS中会存放很多不同的Page，当要获得数据的时候首先要定位具体是哪个Page中的数据，找到该Page之后从Page中根据特定的规则(例如说数据的offset和length
一：使用Tungsten功能 1， 如果想让您的程序使用Tungsten的功能，可以配置： Spark.Shuffle.Manager = tungsten-sort Spark在钨丝计划下要管理两种类型的内存存储方式：堆内和堆外。为了管理他们，所以搞了一个Page。 堆外：指针直接指向数据本身。 堆内：指针首先指向Object
一：“钨丝计划”产生的本质原因1，Spark作为一个一体化多元化的（大）数据处理通用平台，性能一直是其根本性的追求之一，Spark基于内存迭代（部分基于磁盘迭代）的模型极大的满足了人们对分布式系统处理性能的渴望，但是有Spark事采用Scala+Java语言编写的所以运行在JVM平台，当然JVM是一个绝对伟大的平台，因为JVM让整个离散的主机融为一体（网络即OS），但是JVM的死穴GC反过来限制了
一：Shuffle性能调优1，问题：Shuffle output file lost？真正的原因是GC导致的！！！如果GC尤其是Full GC产生通常会导致线程停止工作，这个时候下一个Stage的Task在默认情况下就会尝试重试来获取数据，一般重试3次每次重试的时间为5s，也就是说默认情况下15s内如果还是无法抓到数据的话，就会出现Shuffle output file lost等情况，进而会导致
一：性能优化之数据本地性1、数据本地]\数据本性有PROCESS_LOCAL和NODE_LOCAL之分， 所以，尽量让数据处于PROCESS_LOCAL级别。Spark作为分布式系统，更加注重数据本地性，在Spark中数据本地性...
本博文主要包含以下内容：DStream产生RDD的案例实战演示DStream作为RDD模板的原理机制常见DStream生产RDD源码解密这种常见的DStream包含三种类型，一种是输入的级别的InputDStream，第二种transformationDStream，第三种输出级别的ForeachDStream。博文主要代码如下：object NetworkWordCount { def mai
前言Spark Streaming 是基于Spark Core将流式计算分解成一系列的小批处理任务来执行。在Spark Streaming里，总体负责任务的动态调度是JobScheduler，而JobScheduler有两个很重要的成员：JobGenerator和 ReceiverTracker。JobGenerator 负责将每个 batch 生成具体的 RDD DAG ，而Receiv...
Spark streaming 程序需要不断接收新数据，然后进行业务逻辑处理，而用于接受数据的就是Recever。显然Receiver的正常运行对应整个Spark Streaming应用程序至关重要，如果Receiver出现异常，后面的业务逻辑就无从谈起。Spark Streaming 是如何实现Receiver以保证其可靠性的，本文将结合Spark Str
上篇文章详细解析了Receiver不断接收数据的过程，在Receiver接收数据的过程中会将数据的元信息发送给ReceiverTracker： 本文将详细解析ReceiverTracker的的架构设计和具体实现源码解释：This class manages the execution of the receivers of ReceiverInputDStreams. ...
Dstream的转化操作分为无状态的(stateless)和有状态的(stateful) 无状态转化：每个批次处理都不依赖于先前批次的数据，如map() filter() reduceByKey()等均属于无状态的 有状态转化：依赖之前的批次数据或者中间结果来计算当前批次的数据，包括updateStatebyKey()和window()有状态转换操作有状态操作是跨时间区间跟踪处理数据的操作。依
一、Receiver启动过程回顾如图，从ReceiverTracker的start方法开始，调用launchReceivers()方法，给endpoint发送消息，endpoint.send(StartAllReceivers(receivers))，endpoint就是ReceiverTrackerEndpoint，ReceiverTrackerEndpoint调用startReceiver方法
下载elasticsearch的spark相关包 https://www.elastic.co/downloads/hadooppom.xml<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi
主題通过 Spark-shell 窥探程序运行时的状况TaskScheduler 与 SchedulerBackend 之间的关系FIFO 与 FAIR 两种调度模式彻底解密Task 数据本地性资源分配源码实现 引言TaskScheduler 是 Spark 整个调度的底层调度器，底层调度器是负责具体 Task 本身的运行的，所以豪无疑问的是一个至关重要的内容。希望这篇文章能为读者带出以
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一：CacheManager分析：1， CacheManager管理的缓存，而缓存可以是基于内存的缓存，也可以是基于磁盘的缓存；2， CacheManager需要通过BlockManager来操作数据；3， 当Task运行的时候会调用RDD的compute方法进行计算，而compute方法会调用iterator方法：/** * Internal method to
一：Spark 1.6RPC解析1，Spark 1.6推出RpcEnv，RPCEndpoint，PRCEndpointRef为核心的新型架构下的RPC通信方式，就目前的实现而言，其底层依旧是Akka；2，Akka是基于Actor的分布式消息通信系统，而在Spark 1.6中封装了Akka，提供更高层的Rpc实现，目的是移除对Akka的依赖，为了扩展和自定义Rpc打下基础；二：RPCEnv解析1，R
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![[spark streaming]生成RDD并执行Spark Job源码内幕解密](https://s2.51cto.com/images/blog/202207/08135952_62c7c7d85ccee52616.jpg?x-oss-process=image/resize,m_fixed,w_116,h_70/ignore-error,1)
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![[spark streaming]Driver之ReceiverTracker技术内幕源码解密](https://s2.51cto.com/images/blog/202207/08135951_62c7c7d70786784362.png?x-oss-process=image/resize,m_fixed,w_116,h_70/ignore-error,1)
![[spark streaming]状态操作](https://s2.51cto.com/images/blog/202207/08135943_62c7c7cf71efe24630.webp?x-oss-process=image/resize,m_fixed,w_116,h_70/ignore-error,1)
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![[Spark性能调优] 第一章：性能调优的本质、Spark资源使用原理和调优要点分析](https://s2.51cto.com/images/blog/202207/08135956_62c7c7dc57b3d73020.png?x-oss-process=image/resize,m_fixed,w_116,h_70/ignore-error,1)
