《尼恩 大数据 面试宝典》 是 《尼恩Java面试宝典》 姊妹篇。
这里特别说明一下:《尼恩Java面试宝典》41个专题 PDF 自首次发布以来, 已经收集了 好几千题, 足足4000多页,帮助很多小伙伴进了大厂,拿了高薪。 已经变成Java 学习和面试的必读书籍。
为啥尼恩团队推出 《尼恩 大数据 面试宝典》?
最近尼恩团队一直在指导大家简历, 指导大家职业升级, 主要是架构师的升级。
而在架构升级过程中,需要大量的 既懂云原生、又懂大数据的架构师,用尼恩的话来说,就是 “双栖架构师”。
所以,尼恩架构团队先给大家梳理一个《尼恩 大数据 面试宝典》,后面再给大家录制一个 《大数据架构》专题视频、并指导大家写入简历,帮忙大家实现左手云原生、右手大数据,成为未来超级架构师。
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《尼恩 大数据 面试宝典》已经发布的两个专题:
专题1:史上最全Hadoop面试题:尼恩大数据面试宝典专题1
专题2: 史上最全Spark面试题,熟背100遍,猛拿高薪
尼恩提升:
《尼恩 大数据 面试宝典》后面会不断升级,不断 迭代, 变成大数据领域 学习和面试的必读书籍。帮助大家实现左手云原生、右手大数据,成为未来超级架构师。
一作:Mark, 资深大数据架构师、Java架构师,近20年Java、大数据架构和开发经验。资深架构导师,成功指导了多个中级Java、高级Java转型架构师岗位。
二作: 尼恩,资深系统架构师、IT领域资深作家、著名博主。近20年高性能Web平台、高性能通信、高性能搜索、数据挖掘等领域的3高架构研究、系统架构、系统分析、核心代码开发工作。资深架构导师,成功指导了多个中级Java、高级Java转型架构师岗位。
常见的大的稳定版本有Spark 1.3,Spark1.6, Spark 2.0 ,Spark1.6.0的数字含义
spark在1.6之前使用的是Akka进行通信,1.6及以后是基于netty。
现阶段的Flink是基于Akka+Netty
Spark 技术栈包含以下几个核心组件:
这些组件可以根据具体的应用场景进行组合和使用,例如:
总的来说,Spark 技术栈提供了一套强大的工具和组件,可以满足不同场景下的大规模数据处理和分析需求。
Spark计算比MapReduce快的根本原因在于DAG计算模型。一般而言,DAG相比Hadoop的MapReduce在大多数情况下可以减少shuffle次数
具体来说:
Spark vs MapReduce ≠ 内存 vs 磁盘
具体解答:
其实Spark和MapReduce的计算都发生在内存中,区别在于:
MapReduce和Spark都是用于并行计算的框架。
总体而言,Spark相对于MapReduce来说更加灵活和高效,尤其适用于需要实时计算和复杂数据处理的场景。但对于一些传统的离线批处理任务,MapReduce仍然是一个可靠的选择。
Spark SQL 相对于 Hive 具有以下几个方面的优势,使其在性能上更快:
需要注意的是,Spark SQL 适用于大规模数据分析和处理,特别是在需要实时计算和迭代计算的场景下表现出色。而 Hive 更适合于批处理和离线计算,特别是在大规模数据仓库中使用较多。
Spark为什么快? 主要答案:
极端反例:
Select month_id, sum(sales) from T group by month_id;
这个查询只有一次 shuffle 操作,此时,也许 Hive HQL 的运行时间也许比 Spark 还快,反正 shuffle 完了都会落一次盘,或者都不落盘
var x = 3 // x是Int类型
x = 4 //
x = "error" // 类型变化,编译器报错'error: type mismatch'
val y = 3
y = 4 //常量值不可更改,报错 'error: reassignment to val'
def fun(name: String) = "Hey! My name is: " + name
fun("Scala") // "Hey! My name is: Scala"
//注意scala中函数式编程一切都是表达式
lazy val x = {
println("computing x")
3
}
val y = {
println("computing y")
10
}
x+x //
y+y // x 没有计算, 打印结果"computing y"
伴生对象和伴生类:单例对象与类同名时,这个单例对象被称为这个类的伴生对象,而这个类被称之为这个单例对象的伴生类
伴生类和伴生对象要在同一个源文件中定义,伴生对象和伴生类可以互相访问其私有成员,不与伴生类同名的单例对象称之为孤立对象
1. 当在同一个文件中,有 class ScalaPerson 和 object ScalaPerson
2. class ScalaPerson 称为伴生类,将非静态的内容写到该类中
3. object ScalaPerson 称为伴生对象,将静态的内容写入到该对象(类)
case class:样例类,样例类用case关键字申明;样例类是为模式匹配而优化的类;
构造器中的每一个参数都成为val-除非被显式的申明为var;将自动生成toString、equals、hashCode 和 copy 方法11、描述一下你对RDD的理解
reduceByKey:可以在每个分区移动数据之前将输出数据与一个共用的key
结合,适用于大数据集计算
groupByKey:所有的键值对(key-value pair) 都会被移动,在网络上传输这些数据非常没必要,因此避免使用 groupByKey
aggreageByKey:
都用于将RDD进行缓存
cache:只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY
presist:persist有一个 StorageLevel 类型的参数,总共有12种缓存级别
都是RDD的分区进行重新划分
repartition:repartition只是coalesce接口中shuffle为true的实现
coalesce:如果shuff为false时,如果传入的参数大于现有的分区数目,RDD的分区数不变,也就是说不经过shuffle,是无法将RDD的分区数变多的
map:将函数用于RDD中的每个元素,将返回值构成新的RDD
flatMap:将函数应用于RDD中的每个元素,将返回的迭代器的所有内容构成新的RDD
两者都是做RDD持久化的
RDD通过cache方法或者persist方法可以将前面的计算结果缓存,但并不是立即缓存,而是在接下来调用Action类的算子的时候,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中,并供后面使用。它既不是transformation也不是action类的算子。
注意:缓存结束后,不会产生新的RDD
缓存有可能丢失,或者存储存储于内存的数据由于内存不足而被删除,RDD的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于RDD的一系列转换,丢失的数据会被重算,由于RDD的各个Partition是相对独立的,因此只需要计算丢失的部分即可,并不需要重算全部Partition。
使用缓存的条件:(或者说什么时候进行缓存)
在使用完数据之后,要释放缓存,否则会一直在内存中占用资源
RDD的缓存容错机制能保证数据丢失也能正常的运行,是因为在每一个RDD中,都存有上一个RDD的信息,当RDD丢失以后,可以追溯到元数据,再进行计算
检查点(本质是通过将RDD写入高可用的地方(例如 hdfs)做检查点)是为了通过lineage(血统)做容错的辅助,lineage过长会造成容错成本过高,这样就不如在中间阶段做检查点容错,如果之后有节点出现问题而丢失分区,从做检查点的RDD开始重做Lineage,就会减少开销
设置checkpoint的目录,可以是本地的文件夹、也可以是HDFS。一般是在具有容错能力,高可靠的文件系统上(比如HDFS, S3等)设置一个检查点路径,用于保存检查点数据
在设置检查点之后,该RDD之前的有依赖关系的父RDD都会被销毁,下次调用的时候直接从检查点开始计算。
checkPoint和cache一样,都是通过调用一个Action类的算子才能运行
checkPoint减少运行时间的原因:第一次调用检查点的时候,会产生两个executor,两个进程分别是从hdfs读文件和计算(调用的Action类的算子),在第二次调用的时候会发现,运行的时间大大减少,是由于第二次调用算子的时候,不会再从hdfs读文件,而读取的是缓存到的数据,同样是从hdfs上读取
RDD叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据处理模型。代码中是一个抽象类,它代表了一个弹性的、不可变的、可分区、里面的元素可进行计算的集合
RDD封装了计算逻辑,并不保存数据;RDD是一个抽象类,需要子类具体实现;RDD封装了计算逻辑,是不可以改变的,想要改变,只能产生新的RDD,在新的RDD里面封装计算逻辑;可分区、并行计算
DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格
两者均为懒执行
DataSet是分布式数据集,是DataFrame的一个扩展。提供了RDD的优势(强类型)以及Spark SQL优化执行引擎的优点
DataFrame是DataSet的特例:DataFrame=DataSet[Row]
,
Spark是一个快速、通用的大数据处理框架,它提供了丰富的核心组件和功能,用于处理和分析大规模数据集。下面是Spark的核心组件及其功能的详细介绍:
除了以上核心组件,Spark还提供了一些其他功能和工具,如:
总之,Spark的核心组件和功能使其成为处理和分析大规模数据的强大工具,可以满足各种数据处理和机器学习任务的需求。
40岁老架构师尼恩提示:Spark核心组件及功能,既是大数据面试的绝对重点,也是面试的绝对难点,建议大家有一个深入和详细的掌握。
由于篇幅有限,具体的内容请参见尼恩后续的《大数据架构》专题视频,对该专题有一个系统化、体系化、全面化的介绍。
如果要把Spark核心组件实战写入简历,可以找尼恩指导。
Client模式一般用于测试
迭代计算的基本思想是逐次逼近,先取一个粗糙的近似值,然后用同一个递推公式,反复校正此初值,直至达到预定精度要求为止;也可以说是将输出作为输入,再次进行处理。如KMeans对中心点的计算就是迭代
循环:是最基础的概念,凡是重复执行一段代码,都可以称之为循环
迭代:一定是循环,但循环不一定是迭代
两者都是使用 MapReduce 模型来进行并行计算的。
Spark的算子可以分为两类:Transformation、Action
Transformation 最重要的特点:延迟执行、返回 RDD
Action最重要的特点:触发 Job ,返回的结果一定不是 RDD
有Shuffle的 Transformation 包括:
通常情况下,一个传递给 RDD 操作(如map、reduceByKey)的 func 是在远程节点上执行的。函数 func 在多个节点执行过程中使用的变量,是Driver上同一个变量的多个副本。这些变量以副本的方式拷贝到每个task中,并且各task中变量的更新并不会返回 Driver
为了解决以上问题,Spark 提供了两种特定类型的共享变量 : 广播变量 和 累加器。广播变量主要用于高效分发较大的数据对象,累加器主要用于对信息进行聚合
广播变量的好处,不需要每个task带上一份变量副本,而是变成每个节点的executor才一份副本。这样的话, 就可以让变量产生的副本大大减少。而且 Spark 使用高效广播算法(BT协议)分发广播变量以降低通信成本
累加器是 Spark 中提供的一种分布式的变量机制,在Driver端进行初始化,task中对变量进行累加操作
广播变量典型的使用案例是Map Side Join;累加器经典的应用场景是用来在 Spark 应用中记录某些事件/信息的数量
提交作业时的重要参数:
增加每个executor的内存量,增加了内存量以后,对性能的提升,有三点:
RDD之间的依赖关系分为窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(Wide Depencency,也称为Shuffle Depencency)
相比于依赖,窄依赖对优化很有利,主要基于以下几点:
Stage:根据RDD之间的依赖关系将Job划分成不同的Stage,遇到一个宽依赖则划分一个Stage。
Task:Stage是一个TaskSet,将Stage根据分区数划分成一个个的Task
首先要明确一下 Spark 中 RDD 的容错机制。每一个 RDD 都是一个不可变的分布式可重算的数据集,其记录着确定性的操作继承关系( lineage ),所以只要输入数据是可容错的,那么任意一个 RDD 的分区( Partition )出错或不可用,都是可以利用原始输入数据通过转换操作而重新算出的。如果一个分区出错了:
所以在长“血统”链特别是有宽依赖的时候,需要在适当的时机设置数据检查点
在Scala类型系统中,Null、Nothing、Nil、None和Unit是不同的概念。
List[Nothing]
的实例。在Scala中,List是一个不可变的链表,而Nil表示一个空的链表。总结一下:
Spark分区器是用于将数据集划分为多个分区的组件。分区器决定了数据在集群中的分布方式,对于数据处理和计算的效率具有重要影响。
Spark提供了多种分区器,其中常见的有哈希分区器(HashPartitioner)和范围分区器(RangePartitioner)。
哈希分区器根据键的哈希值将数据均匀地分布到不同的分区中。它适用于键的分布相对均匀的情况,可以保证相同键的数据被分配到同一个分区,从而方便后续的聚合操作。
范围分区器根据键的大小范围将数据划分到不同的分区中。它适用于键的分布有序的情况,可以保证相邻键的数据被划分到相邻的分区,从而提高了数据的局部性,有利于后续的数据处理操作。
除了这两种常见的分区器,Spark还提供了自定义分区器的接口,用户可以根据自己的需求实现自己的分区策略。
分区器的选择对于Spark作业的性能至关重要。一个合适的分区策略可以使得数据在集群中的负载均衡,减少数据的传输和重组开销,提高作业的并行度和执行效率。因此,在使用Spark时,需要根据数据的特点和作业的需求选择合适的分区器来优化作业的性能。
在Spark Streaming中,有两种主要的方式可以消费Kafka数据:直接方式(Direct Approach)和接收器方式(Receiver Approach)。
createDirectStream
方法从Kafka直接读取数据。createStream
方法创建一个接收器(Receiver)来接收Kafka数据。两种方式之间的区别主要在于数据的接收和处理方式,以及语义保证的能力。
直接方式具有更低的延迟和更高的吞吐量,因为它直接连接到Kafka分区,避免了接收器线程的开销。同时,直接方式可以实现端到端的一次性语义,确保数据的精确处理。
接收器方式相对简单,适用于较低的数据吞吐量和较高的延迟容忍度。它使用接收器线程将数据存储在Spark的内存中,并由Spark Streaming进行处理。但是,由于接收器的存在,可能会引入一些额外的延迟,并且无法提供端到端的一次性语义。
根据具体的需求和应用场景,可以选择适合的方式来消费Kafka数据。如果对延迟和一次性语义有较高的要求,直接方式是更好的选择;如果对延迟和一次性语义要求较低,接收器方式可能更简单方便。
在Spark中,YARN是一种用于集群资源管理的框架,可以将Spark应用程序提交到YARN集群上进行执行。YARN提供了两种模式供Spark应用程序提交:yarn-cluster和yarn-client。
spark-submit
命令提交Spark应用程序时,指定了--deploy-mode cluster
参数,即使用yarn-cluster模式。总结:yarn-cluster模式下,Driver程序运行在集群中的一个Executor上,与ApplicationMaster是独立的进程;yarn-client模式下,Driver程序运行在本地机器上,与ApplicationMaster是同一个进程。
Spark SQL是Apache Spark中的一个模块,用于处理结构化数据。它提供了一个用于查询数据的统一编程接口,并支持SQL查询和DataFrame API。Spark SQL的解析过程包括以下几个步骤:
总结起来,Spark SQL的解析过程包括解析、语义分析、逻辑优化、物理优化、代码生成和执行等阶段。这些阶段的目标是将用户输入的查询或操作转换为高效的执行计划,并在集群上执行这些计划来处理结构化数据。
对于Spark应用来说,资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务,若分配给它多个Executor,可是却没有任何任务分配给它,而此时有其他的应用却资源紧张,这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。
Spark的资源分配主要包括以下几个方面:
动态资源调度就是根据当前应用任务的负载情况,实时的增减Executor个数,从而实现动态分配资源,使整个Spark系统更加健康。
在应用程序运行过程中,Spark可以根据应用程序的负载情况动态分配资源。它可以根据任务的需求来增加或减少Executor的数量,并可以根据任务的内存需求来调整每个Executor的内存分配
通过动态资源分配,Spark可以根据应用程序的需求来灵活分配和管理集群资源,以提高集群的利用率和应用程序的性能。它可以自动适应应用程序的负载变化,并根据需要增加或减少资源的分配,从而更好地满足应用程序的需求。
1、资源分配策略
开启动态分配策略后,application会在task因没有足够资源被挂起的时候去动态申请资源,这种情况意味着该application现有的executor无法满足所有task并行运行。spark一轮一轮的申请资源,当有task挂起或等待spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout
(默认1s)时间的时候,会开始动态资源分配;之后会每隔spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout
(默认1s)时间申请一次,直到申请到足够的资源。每次申请的资源量是指数增长的,即1,2,4,8等。
之所以采用指数增长,出于两方面考虑:其一,开始申请的少是考虑到可能application会马上得到满足;其次要成倍增加,是为了防止application需要很多资源,而该方式可以在很少次数的申请之后得到满足。
2、资源回收策略
当application的executor空闲时间超过spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout(默认60s)
后,就会被回收。
1、yarn的配置
首先需要对YARN进行配置,使其支持Spark的Shuffle Service。
修改每台集群上的yarn-site.xml:
- 修改
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-servicesname>
<value>mapreduce_shuffle,spark_shufflevalue>
property>
- 增加
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.classname>
<value>org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleServicevalue>
property>
<property>
<name>spark.shuffle.service.portname>
<value>7337value>
property>
将$SPARKHOME/lib/spark-X.X.X-yarn-shuffle.jar
拷贝到每台NodeManager的${HADOOPHOME}/share/hadoop/yarn/lib/
下, 重启所有修改配置的节点。
2、Spark的配置
配置$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf
,增加以下参数:
spark.shuffle.service.enabled true //启用External shuffle Service服务
spark.shuffle.service.port 7337 //Shuffle Service默认服务端口,必须和yarn-site中的一致
spark.dynamicAllocation.enabled true //开启动态资源分配
spark.dynamicAllocation.minExecutors 1 //每个Application最小分配的executor数
spark.dynamicAllocation.maxExecutors 30 //每个Application最大并发分配的executor数
spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout 1s
spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout 5s
使用spark-sql On Yarn执行SQL,动态分配资源。
以yarn-client模式启动ThriftServer:
cd $SPARK_HOME/sbin/
./start-thriftserver.sh \
--master yarn-client \
--conf spark.driver.memory=10G \
--conf spark.shuffle.service.enabled=true \
--conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \
--conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=1 \
--conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=300 \
--conf spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout=5s
启动后,ThriftServer会在Yarn上作为一个长服务来运行。
与数据频繁落盘的Mapreduce
引擎不同,Spark是基于内存
的分布式计算引擎,其内置强大的内存管理机制,保证数据优先内存
处理,并支持数据磁盘存储。Spark的内存管理是其高效执行任务的关键之一。
Spark通过将内存分为不同的区域来管理内存,包括堆内存、堆外内存和执行内存。
spark.executor.memory
来设置。堆内存主要用于存储RDD分区数据、Shuffle数据、用户代码和其他元数据。spark.executor.memoryOverhead
来设置。执行内存被划分为两个部分:用于存储数据的存储内存和用于计算的堆外内存。在任务执行期间,Spark将数据存储在执行内存中进行计算。当执行内存不足时,Spark会根据一定的策略将数据溢出到磁盘上的临时文件中,以释放内存空间。这个过程称为内存溢出(spill)。溢出的数据可以在需要时重新加载到内存中进行计算。
Spark还提供了一种动态内存管理机制,称为动态分配(Dynamic Allocation)。动态分配允许Spark根据任务的需求自动调整执行内存的大小。它可以根据当前任务的资源需求动态分配和回收执行内存,以提高集群资源的利用率。
总的来说,Spark的内存管理通过合理划分不同的内存区域,并提供动态分配机制,以最大化内存的利用和任务执行的效率。这使得Spark能够处理大规模的数据集并进行高效的计算。
首先简单的介绍一下Spark运行的基本流程。
Driver
端提交任务,初始化运行环境(SparkContext等)ResoureManager
申请资源(executors及内存资源)worker
节点创建executor进程Executor
向Driver注册,并等待其分配task
任务SparkContext
初始化,创建DAG,分配taskset到Executor上执行。Spark在任务运行过程中,会启动Driver
和Executor
两个进程。其中Driver进程除了作为Spark提交任务的执行节点外,还负责申请Executor资源、注册Executor和提交Task等,完成整个任务的协调调度工作。而Executor进程负责在工作节点上执行具体的task
任务,并与Driver保持通信,返回结果。
由上可见,Spark的数据计算主要在Executor
进程内完成,而Executor对于RDD的持久化
存储以及Shuffle
运行过程,均在Spark内存管理机制下统一进行,其内运行的task任务也共享
Executor内存,因此本文主要围绕Executor的内存管理进行展开描述。
Spark内存分为堆内内存
(On-heap Memory)和堆外内存
(Off-heap Memory)。其中堆内内存基于JVM内存
模型,而堆外内存则通过调用底层JDK Unsafe API
。两种内存类型统一由Spark内存管理模块接口实现。
def acquireStorageMemory(...): Boolean //申请存储内存
def acquireExecutionMemory(...): Long //申请执行内存
def releaseStorageMemory(...): Unit //释放执行内存
def releaseStorageMemory(...): Unit //释放存储内存
1.1 Spark的堆内内存
Executo作为一个JVM
进程,其内部基于JVM的内存管理模型。
Spark在其之上封装了统一的内存管理接口MemoryManager
,通过对JVM堆空间进行合理的规划(逻辑上),完成对象实例内存空间的申请
和释放
。保证满足Spark运行机制的前提下,最大化利用内存空间。
这里涉及到的
JVM堆
空间概念,简单描述就是在程序中,关于对象实例|数组的创建
、使用
和释放
的内存,都会在JVM中的一块被称作为"JVM堆"内存区域内进行管理分配。
Spark程序在创建对象后,JVM会在堆内内存中
分配
一定大小的空间,创建Class对象
并返回对象引用,Spark保存对象引用,同时记录占用的内存信息。
Spark中堆内内存参数有: -executor-memory
或-spark-executor-memory
。通常是任务提交时在参数中进行定义,且与-executor-cores
等相关配置一起被提交至ResourceManager中进行Executor的资源申请。
在Worker节点创建一定数目的Executor,每个Executor被分配
-executor-memory
大小的堆内内存。Executor的堆内内存被所有的Task线程任务共享,多线程在内存中进行数据交换。
Spark堆内内存主要分为Storage
(存储内存)、Execution
(执行内存)和Other
(其他) 几部分。
Spark支持多种内存管理模式,在不同的管理模式下,以上堆内内存划分区域的占比会有所不同,具体详情会在第2章节进行描述。
1.2 Spark的堆外内存
Spark1.6
在堆内内存的基础上引入了堆外内存,进一步优化了Spark内存的使用率。
其实如果你有过Java相关编程经历的话,相信对堆外内存的使用并不陌生。其底层调用
基于C
的JDK Unsafe类方法,通过指针
直接进行内存的操作,包括内存空间的申请、使用、删除释放等。
Spark在2.x之后,摒弃了之前版本的Tachyon
,采用Java中常见的基于JDK Unsafe API
来对堆外内存进行管理。此模式不在JVM中申请内存,而是直接操作系统内存,减少了JVM中内存空间切换
的开销,降低了GC回收
占用的消耗,实现对内存的精确管控。
堆外内存默认情况下是不开启的,需要在配置中将spark.memory.offHeap.enabled
设为True,同时配置spark.memory.offHeap.size
参数设置堆大小。
对于堆外内存的划分,仅包含Execution(执行内存)和Storage(存储内存)两块区域,且被所有task线程任务共享。
前文说到,不同模式下的Spark堆内、堆外内存区域划分占比是不同的。
在Spark1.6之前,Spark采用的是静态管理
(Static Memory Manager)模式,Execution内存和Storage内存的分配占比全部是静态
的,其值为系统预先设置的默认参数。
在Spark1.6后,为了考虑内存管理的动态灵活性,Spark的内存管理改为统一管理
(Unified Memory Manager)模式,支持Storage和Execution内存动态占用
。至于静态管理方式任然被保留,可通过spark.memory.useLegacyMode
参数启用。
2.1 静态内存管理(Static Memory Manager)
Spark最原始的内存管理模式,默认通过系统固定的内存配置参数,分配相应的Storage、Execution等内存空间,支持用户自定义修改配置。
1) 堆内内存分配
堆内内存空间整体被分为Storage
(存储内存)、Execution
(执行内存)、Other
(其他内存)三部分,默认按照6:2:2
的比率划分。其中Storage内存区域参数: spark.storage.memoryFraction
(默认为0.6),Execution内存区域参数: spark.shuffle.memoryFraction
(默认为0.2)。Other内存区域主要用来存储用户定义的数据结构、Spark内部元数据,占系统内存的20%。
在Storage内存区域中,10%的大小被用作Reserved
预留空间,防止内存溢出情况,由参数: spark.shuffle.safetyFraction
(默认0.1)控制。90%的空间当作可用的Storage内存,这里是Executor进行RDD数据缓存和broadcast数据的内存区域,参数和Reserved一致。还有一部分Unroll
区域,这一块主要存储Unroll过程的数据,占用20%的可用Storage空间。
Unroll过程:
RDD在缓存到内存之前,partition
中record对象实例在堆内other内存区域中的不连续
空间中存储。RDD的缓存过程中, 不连续存储空间内的partition被转换为连续存储空间
的Block对象,并在Storage内存区域存储,此过程被称作为Unroll(展开)。
Execution内存区域中,20%的大小被用作Reserved预留空间,防止OOM和其他内存不够的情况,由参数: spark.shuffle.safetyFraction
(默认0.2)控制。80%的空间当作可用的Execution内存,缓存shuffle过程的中间数据,参数: spark.shuffle.safetyFraction
(默认0.8)。
计算公式
可用的存储内存 =
systemMaxMemory
* spark.storage.memoryFraction
* spark.storage.safetyFraction
可用的执行内存 =
systemMaxMemory
* spark.shuffle.memoryFraction
* spark.shuffle.safetyFraction
2) 堆外内存
相较于堆内内存,堆外内存的分配较为简单。堆外内存默认为384M
,由系统参数spark.yarn.executor.memoryOverhead
设定。整体内存分为Storage和Execution两部分,此部分分配和堆内内存一致,由参数: spark.memory.storageFaction
决定。堆外内存一般存储序列化后的二进制数据(字节流),在存储空间中是一段连续的内存区域,其大小可精确计算,故此时无需设置预留空间。
3) 总结
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2.2 统一内存管理(Unified Memory Manager)
为了解决(Static Memory Manager)静态内存管理的内存失衡
等问题,Spark在1.6之后使用了一种新的内存管理模式—Unified Memory Manager(统一内存管理)。在新模式下,移除了旧模式下的Executor内存静态占比分配,启用了内存动态占比机制
,并将Storage和Execution划分为统一共享内存区域。
1) 堆内内存
堆内内存整体划分为Usable Memory
(可用内存)和Reversed Memory
(预留内存)两大部分。其中预留内存作为OOM等异常情况的内存使用区域,默认被分配300M的空间。可用内存可进一步分为(Unified Memory)统一内存和Other内存其他两部分,默认占比为6:4。
统一内存中的Storage(存储内存)和Execution(执行内存)以及Other内存,其参数及使用范围均与静态内存模式一致,不再重复赘述。只是此时的Storage、Execution之间启用了动态内存占用
机制。
动态内存占用机制
- 设置内存的初始值,即Execution和Storage均需设定各自的内存区域范围(默认参数0.5)
- 若存在一方内存不足,另一方内存空余时,可占用对方内存空间
- 双方内存均不足时,需落盘处理
- Execution内存被占用时,Storage需将此部分转存硬盘并归还空间
- Storage内存被占用时,Execution无需归还
2) 堆外内存
和静态管理模式分配一致,堆外内存默认值为384M。整体分为Storage和Execution两部分,且启用动态内存占用
机制,其中默认的初始化占比值均为0.5。
计算公式
可用的存储&执行内存 =
(systemMaxMemory -ReservedMemory)
* spark.memoryFraction
* spark.storage.storageFraction
(启用内存动态分配机制,己方内存不足时可占用对方)
3) 总结
由于Spark内存管理机制的健全,Executor能够高效的处理节点中RDD的内存运算和数据流转。而作为分配Executor内存的资源管理器Yarn,如何在过程中保证内存的最合理化分配,也是一个值得关注的问题。
首先看下Spark On Yarn的基本流程:
Driver
端提交程序,并向Yarn申请ApplicationContainer
(Executor进程)Yarn Client、Yarn Cluster模式在某些环节会有差异,但是基本流程类似。其中在整个过程中的涉及到的内存配置如下(源码默认配置):
var executorMemory = 1024
val MEMORY_OVERHEAD_FACTOR = 0.10
val MEMORY_OVERHEAD_MIN = 384
// Executo堆外内存
val executorMemoryOverhead =
sparkConf.getInt("spark.yarn.executor
.memoryOverhead",
math.max((MEMORY_OVERHEAD_FACTOR
* executorMemory).toInt
, MEMORY_OVERHEAD_MIN))
// Executor总分配内存
val executorMem= args.executorMemory
+ executorMemoryOverhead
因此假设当我们提交一个spark程序时,如果设置-executor-memory
=5g。
spark-submit
--master yarn-cluster
--name test
--executor-memory 5g
--driver-memory 5g
根据源码中的计算公式可得:
memoryMem=
args.executorMemory(5120) + executorMemoryOverhead(512)
= 5632M
然而事实上查看Yarn UI
上的内存却不是这个数值?这是因为Yarn默认开启了资源规整化
。
1) Yarn的资源规整化
Yarn会根据最小可申请资源数、最大可申请资源数和规整化因子综合判断当前申请的资源数,从而合理规整化应用程序资源。
程序申请的资源如果不是该因子的整数倍,则将被修改为最小的整数倍对应的值
公式: ceil(a/b)*b
(a是程序申请资源,b为规整化因子)
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb:
最小可申请内存量,默认是1024
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores:
最小可申请CPU数,默认是1
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb:
最大可申请内存量,默认是8096
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores:
最大可申请CPU数,默认是4
回到前面的内存计算:由于memoryMem计算完的值为5632
,不是规整因子(1024)的整数倍,因此需要重新计算:
memoryMem
= ceil(5632/1024)*1024=6144M
2) Yarn模式的Driver内存分配差异
Yarn Client 和 Cluster 两种方式提交,Executor和Driver的内存分配情况也是不同的。Yarn中的ApplicationMaster都启用一个Container
来运行;
Client模式下的Container默认有1G
内存,1个cpu核,Cluster模式的配置则由driver-memory
和driver-cpu
来指定,也就是说Client模式下的driver是默认的内存值;Cluster模式下的dirver则是自定义的配置。
- cluster模式(driver-memory:5g):
ceil(a/b)*b可得driver内存为6144M- client模式(driver-memory:5g):
ceil(a/b)*b可得driver内存为5120M
3) 总结
Apache Yarn作为分布式资源管理器,有自己内存管理优化机制。当在Yarn部署Spark程序时,需要同时考虑两者的内存处理机制,这是生产应用中最容易忽视的一个知识点。
Spark中的Shuffle是指在数据重分区(Data Redistribution)的过程中,将数据从一个或多个输入分区重新分布到新的输出分区的操作。Shuffle是Spark中一种非常重要的操作,它在许多转换操作(如groupByKey、reduceByKey和join等)中都会被使用到。
Shuffle的原理可以分为三个主要步骤:Map阶段、Shuffle阶段和Reduce阶段。
spark.sql.shuffle.partitions
进行设置,默认为200个分区。分区的数量决定了并行度和任务的负载均衡。Shuffle过程中的数据传输是通过网络进行的,因此Shuffle的性能对Spark的性能影响很大。为了提高Shuffle的性能,Spark引入了多种优化技术,包括:
通过合理配置Shuffle相关的参数,使用适当的优化技术,可以提高Shuffle的性能,从而提升Spark应用程序的整体性能和可扩展性。
Shuffle 就是对数据进行重组,是把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数 据。由于分布式计算的特性和要求,在实现细节上更加繁琐和复杂。
在 MapReduce 框架,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。下图为 Hadoop Shuffle 过程。
Spark 也有自己的 shuffle 实现过程。在 DAG 调度的过程中,Stage 阶段的划分是根据是否 有 shuffle 过程,也就是存在 ShuffleDependency 宽依赖的时候,需要进行 shuffle。 并且在划分 Stage 并构建 ShuffleDependency 的时候进 行 shuffle 注册,获取后续数据读取所需要的 ShuffleHandle, 最终每一个 job 提交后都会 生成一个 ResultStage 和若干个 ShuffleMapStage,其中 ResultStage 表示生成作业的最终 结果所在的 Stage。ResultStage 与 ShuffleMapStage 中的 task 分别对应着 ResultTask 与 ShuffleMapTask。一个作业,除了最终的 ResultStage 外,其他若干 ShuffleMapStage 中各 个 ShuffleMapTask 都需要将最终的数据根据相应的 Partitioner 对数据进行分组,然后持 久化分区的数据。
2.1)Hash Shuffle概述
在 spark-1.6 版本之前,一直使用 HashShuffle,在 spark-1.6 版本之后使用 Sort Shuffle,因为 HashShuffle 存在的不足所以就替换了 HashShuffle。
我们知道,Spark 的运行主要分为 2 部分:一部分是驱动程序,其核心是 SparkContext。另 一部分是 Worker 节点上 Task,它是运行实际任务的。程序运行的时候,Driver 和 Executor 进程相互交互,Driver 会分配 Task 到 Executor,也就是 Driver 跟 Executor 会进行网络 传输。另外,当前 Task 要抓取其他上游的 Task 的数据结果,所以这个过程中就不断的产 生网络结果。其中下一个 Stage 向上一个 Stage 要数据这个过程,我们就称之为 Shuffle。
2.2)没有优化之前的Hash Shuffle机制
HashShuffle没有优化之前的细节过程:
在 HashShuffle 没有优化之前,每一个 ShufflleMapTask 会为每一个 ReduceTask 创建一个bucket 缓存,并且会为每一个 bucket 创建一个文件。这个 bucket 存放的数据就是经过 Partitioner 操作(默认是 HashPartitioner)之后找到对应的 bucket 然后放进去,最后将数 据刷新 bucket 缓存的数据到磁盘上,即对应的 block file。
然 后 ShuffleMapTask 将 输 出 作 为 MapStatus 发 送 到 DAGScheduler 的 MapOutputTrackerMaster,每一个 MapStatus 包含了每一个 ResultTask 要拉取的数据的位 置和大小。
接下来 ResultTask 去利用 BlockStoreShuffleFetcher 向 MapOutputTrackerMaster 获取 MapStatus,看哪一份数据是属于自己的,然后底层通过 BlockManager 将数据拉取过来。
拉取过来的数据会组成一个内部的 ShuffleRDD,优先放入内存,内存不够用则放入磁盘, 然后 ResulTask 开始进行聚合,最后生成我们希望获取的那个 MapPartitionRDD。
自己的话总结:
每一个上游ShufflleMapTask 根据下游 ReduceTask数量,产生对应多个的bucket内存,这个bucket存放的数据是经过Partition操作(默认是Hashpartition)之后找到对应的 bucket 然后放进去,bucket内存大小默认是32k,最后将bucket缓存的数据溢写到磁盘,即为对应的block file。接下来Reduce Task底层通过 BlockManager 将数据拉取过来。拉取过来的数据会组成一个内部的 ShuffleRDD,优先放入内存,内存不够用则放入磁盘。
没有优化的Hash Shuffle的缺点
如上图所示:在这里有 1 个 worker, 2 个 executor, 每一个 executor 运行 2 个 ShuffleMapTask, 有三个 ReduceTask, 计算方式为:executor 数量 * 每个 executor 的 ShuffleMapTask 数量 * ReduceTask 数量。所以总共就有 2 * 2 * 3=12 个 bucket 以及对应 12 个 block file(分区文件)。
2.3)优化后的Hash Shuffle机制
HashShuffle优化之后的细节过程:
每一个 Executor 进程根据核数,决定 Task 的并发数量,比如 executor 核数是 2,那就可 以并发运行两个 task,如果是一个则只能运行一个 task。
假设 executor 核数是 1,ShuffleMapTask 数量是 M,那么它依然会根据 ResultTask 的数量 R, 创建 R 个 bucket 缓存,然后对 key 进行 hash,数据进入不同的 bucket 中,每一个 bucket 对应着一个 block file,用于刷新 bucket 缓存里的数据。
然后下一个 task 运行的时候,就不会再创建新的 bucket 和 block file,而是复用之前的 task 已经创建好的 bucket 和 block file。即所谓同一个 Executor 进程里所有 Task 都会把 相同的 key 放入相同的 bucket 缓冲区中。
这样的话, 生成文件的数量就是(本地 worker 的所有 executor 对应的 cores 的总数 *ResultTask
数量)如上图所示,即 2 * 3 = 6 个文件,每一个 Executor 的 shuffleMapTask 数量 100,ReduceTask 数量即为 100。
接下来举例比较一下,未优化的 HashShuffle 的文件数是 2 * 100 * 100 =20000,优化之后的 数量是 2 * 100 = 200 文件,相当于少了 100 倍。
自己的话总结:
每一个 Executor 进程根据核数,决定 Task 的并发数量,如果executor 核数是1,则只能运行一个task。ShuffleMapTask 会根据 ResultTask 的数量,产生对应多个的bucket内存,然后对 key 进行 hash分区,数据进入不同的 bucket 中,每一个 bucket 对应着一个 block file,用于刷新 bucket缓存里的数据。然后下一个 task 运行的时候,就不会再创建新的 bucket 和 block file,而是复用之前的 task 已经创建好的 bucket 和 block file。即所谓同一个 Executor 进程里所有 Task 都会把 相同的 key放入相同的 bucket 缓冲区中。
优化过的Hash Shuffle的缺点
如果 Reducer 端的并行任务或者是数据分片过多的话则 Core * Reducer Task 依旧 过大,也会产生很多小文件。
为了缓解 Shuffle 过程产生文件数过多和 Writer 缓存开销过大的问题,spark 引入了类似 于 hadoop Map-Reduce 的 shuffle 机制。该机制每一个 ShuffleMapTask 不会为后续的任务 创建单独的文件,而是会将所有的 Task 结果写入同一个文件,并且对应生成一个索引文件。 以前的数据是放在内存缓存中,等到缓存读取完数据后再刷到磁盘,现在为了减少内存的使 用,在内存不够用的时候,可以将输出溢写到磁盘。结束的时候,再将这些不同的文件联合 内存(缓存)的数据一起进行归并,从而减少内存的使用量。一方面文件数量显著减少,另 一方面减少 Writer 缓存所占用的内存大小,而且同时避免 GC 的风险和频率。
Sort Shuffle原理: 普通的SortShuffle
在普通模式下,数据会先写入一个内存数据结构中,此时根据不同的shuffle算子,可以选用不同的数据结构。如果是由聚合操作的shuffle算子,就是用map的数据结构(边聚合边写入内存),如果是join的算子,就使用array的数据结构(直接写入内存)。接着,每写一条数据进入内存数据结构之后,就会判断是否达到了某个临界值,如果达到了临界值的话,就会尝试的将内存数据结构中的数据溢写到磁盘,然后清空内存数据结构。
在溢写到磁盘文件之前,会先根据key对内存数据结构中已有的数据进行排序,排序之后,会分批将数据写入磁盘文件。默认的batch数量是10000条,也就是说,排序好的数据,会以每批次1万条数据的形式分批写入磁盘文件,写入磁盘文件是通过Java的BufferedOutputStream实现的。BufferedOutputStream是Java的缓冲输出流,首先会将数据缓冲在内存中,当内存缓冲满溢之后再一次写入磁盘文件中,这样可以减少磁盘IO次数,提升性能。
此时task将所有数据写入内存数据结构的过程中,会发生多次磁盘溢写,会产生多个临时文件,最后会将之前所有的临时文件都进行合并,最后会合并成为一个大文件。最终只剩下两个文件,一个是合并之后的数据文件,一个是索引文件(标识了下游各个task的数据在文件中的start offset与end offset)。最终再由下游的task根据索引文件读取相应的数据文件。
Sort Shuffle原理: bypass运行机制
此时上游stage的task会为每个下游stage的task都创建一个临时磁盘文件,并将数据按key进行hash然后根据key的hash值,将key写入对应的磁盘文件之中。当然,写入磁盘文件时也是先写入内存缓冲,缓冲写满之后再溢写到磁盘文件的。最后,同样会将所有临时磁盘文件都合并成一个磁盘文件,并创建一个单独的索引文件。
bypass机制与普通SortShuffleManager运行机制的不同在于:
a、磁盘写机制不同;
b、不会进行排序。
也就是说,启用该机制的最大好处在于,shuffle write过程中,不需要进行数据的排序操作,也就节省掉了这部分的性能开销。
自己的话总结:
普通的SortShuffle机制
在普通模式下,数据会先写入一个内存数据结构中,如果是由聚合操作的shuffle算子用map数据结构,如果是join算子就用Array数据结构。在写入的过程中如果达到了临界值,就会将内存数据结构中的数据溢写到磁盘,然后清空内存数据结构。在溢写磁盘之前,会先根据key对内存数据结构中的数据进行排序,排序好的数据,会以每批次1万条数据的形式分批写入磁盘文件。在task将所有数据写入内存数据结构的过程中,会发生多次磁盘溢写,会产生多个临时文件,最后会将之前所有的临时文件都进行合并,最后会合并成为一个大文件。最终只剩下两个文件,一个是合并之后的数据文件,一个是索引文件,最终再由下游的task根据索引文件读取相应的数据文件。
bypass运行机制
bypass的就是不排序,还是用hash去为key分磁盘文件,分完之后再合并,形成一个索引文件和一个合并后的key hash文件。省掉了排序的性能。
Sort Shuffle 有几种不同的策略:
对于 BypassMergeSortShuffleWriter,使用这个模式的特点为:
因为 BypassMergeSortShuffleWriter 这种方式比 SortShuffleWriter 更快,所以如果在 Reducer 数 量 不 大 , 又 不 需 要 在 map 端 聚 合 和 排 序 , 而 且 Reducer 的 数 目 小 于 spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold 指定的阀值(默认 200)时,就是用的是这种 方式(即启用条件)。
对于 SortShuffleWriter(普通机制),使用这个模式的特点为:
另外,这个 Sort-Based Shuffle 跟 Executor 核数没有关系,即跟并发度没有关系,它是每 一个 ShuffleMapTask 都会产生一个 data 文件和 index 文件, 所谓合并也只是将该 ShuffleMapTask 的各个 partition 对应的分区文件合并到 data 文件而已。所以这个就需要 和 Hash-BasedShuffle 的 consolidation 机制区别开来。
val conf = new SparkConf().set("spark.shuffle.file.buffer", "64")
val conf = new SparkConf().set("spark.reducer.maxSizeInFlight", "96")
val conf = new SparkConf().set("spark.shuffle.io.maxRetries", "6")
val conf = new SparkConf().set("spark.shuffle.io.retryWait", "60s")
val conf = new SparkConf().set("spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold", "400")
Spark是一个分布式计算框架,具备强大的容错机制,以确保在集群中发生故障时能够保持计算的正确性和可靠性。下面是Spark中的几个主要容错机制:
总的来说,Spark的容错机制主要依赖于RDD的血统信息、任务调度器、主从架构和数据持久化等技术手段,通过这些手段可以实现数据、任务、节点和数据丢失的容错处理,保证计算的正确性和可靠性。
Spark数据倾斜是指在数据处理过程中,某些数据分区的负载远远超过其他分区,导致计算资源不均衡,从而影响整体性能。数据倾斜可能导致任务执行时间延长,资源浪费,甚至导致任务失败。下面是一些常见的数据倾斜情况和解决方法:
Key数据倾斜:当使用某个字段作为数据集的Key时,如果该字段的分布不均匀,就会导致Key数据倾斜。解决方法包括:
数据倾斜的Join操作:在进行Join操作时,如果连接字段的分布不均匀,就会导致数据倾斜。解决方法包括:
数据倾斜的聚合操作:在进行聚合操作时,如果某些分组的数据量远远超过其他分组,就会导致数据倾斜。解决方法包括:
数据倾斜的排序操作:在进行排序操作时,如果数据分布不均匀,就会导致数据倾斜。解决方法包括:
除了上述方法,还可以通过动态资源分配、任务重试、数据重分区等方式来应对数据倾斜问题。数据倾斜是Spark中常见的性能瓶颈之一,需要根据具体情况选择合适的解决方法。
Spark是一个基于内存的分布式计算框架,为了提高计算性能和资源利用率,它采用了多种优化技术。下面是Spark的一些优化策略:
这些优化策略使得Spark能够高效地处理大规模数据,并提供快速的计算和查询能力。同时,Spark还提供了丰富的配置选项和调优参数,可以根据应用的需求进行定制化的优化。
Spark是一个开源的分布式计算框架,它提供了高效的数据处理和分析能力。Spark的工作机制可以分为以下几个关键步骤:
总的来说,Spark的工作机制包括任务划分、任务调度、任务执行和数据流动等过程。通过这些步骤,Spark能够高效地处理大规模数据,并提供快速的分布式计算能力。
Spark Job的执行流程可以简要描述为以下几个步骤:
Spark写数据的流程可以简要描述为以下几个步骤:
write
或save
,并传入写入选项。Spark会将数据按照指定的格式和方式写入到目标存储系统中。awaitTermination
等方法等待写入任务完成。需要注意的是,Spark的写入操作是幂等的,即可以多次执行相同的写入操作而不会导致数据重复写入。
Spark有两种运行模式:本地模式和集群模式。
WC(WordCount)是一个经典的示例程序,用于统计文本中每个单词的出现次数。在Spark中,可以使用以下步骤实现WordCount:
textFile
方法加载文本文件,并将其转换为RDD(弹性分布式数据集)。flatMap
方法将每行文本拆分为单词,使用map
方法将每个单词映射为(key, value)对,其中key是单词,value是1。reduceByKey
方法对(key, value)对进行聚合操作,将相同key的value相加。collect
方法将聚合结果收集到Driver程序,并输出结果。这就是Spark中简单的WordCount示例程序。通过并行处理和分布式计算,Spark能够高效地处理大规模数据集。
Spark应用程序的执行过程可以分为以下几个步骤:
总的来说,Spark应用程序的执行过程包括创建SparkContext、创建RDD、转换操作、行动操作、作业划分、任务划分、任务调度和执行、结果返回以及容错和恢复等步骤。通过这些步骤,Spark能够以高效、可靠的方式处理大规模数据和复杂计算任务。
在Standalone模式下,Spark的资源分配是粗粒度的,这意味着资源的分配单位是整个应用程序,而不是每个任务或每个操作。在Standalone模式下,Spark应用程序被划分为一个或多个独立的执行器(Executors),每个执行器运行在独立的JVM进程中,并且可以分配一定数量的CPU核心和内存资源。
当一个Spark应用程序提交到Standalone集群时,用户需要指定应用程序需要的总体资源需求,例如CPU核心数和内存大小。然后,Spark的资源管理器将根据这些需求来分配执行器,并将应用程序的任务分配给这些执行器。每个执行器被分配的资源是固定的,直到应用程序完成或释放资源。
由于资源分配是以整个应用程序为单位进行的,因此在Standalone模式下,无法根据任务的实际需求进行细粒度的资源分配。这可能导致资源的浪费或不足,影响应用程序的性能。为了更好地利用资源,可以考虑使用其他资源管理器,如YARN或Mesos,它们支持更细粒度的资源分配和共享,可以根据任务的需求进行动态的资源分配。
在Spark on Mesos中,粗粒度分配和细粒度分配是两种不同的资源分配策略。
选择粗粒度分配还是细粒度分配取决于应用程序的特点和需求。如果应用程序的资源需求相对稳定,粗粒度分配可以提供简单高效的资源管理。如果应用程序的资源需求变化较大或需要更高的资源利用率,细粒度分配可以更好地满足需求。在实际应用中,可以根据具体情况选择适合的资源分配策略。
在Spark的standalone模式中,以下是其主要特点、优点和缺点:
综上所述,Spark standalone模式在简单易用和高效性方面具有优势,但在资源利用和灵活性方面存在一些限制。选择使用该模式还需根据具体应用程序的特点和需求进行考虑。
Spark的优化可以从多个方面进行,包括数据存储和压缩、数据分区和分桶、Shuffle操作的优化、内存管理和缓存、并行度和资源配置等。以下是一些常见的Spark优化技术和原理:
Spark做出这些优化的目的是为了提高作业的执行效率和性能,减少资源的浪费和开销。这些优化的原理主要是通过减少磁盘IO、网络传输和计算开销,提高数据的局部性和并行度,充分利用内存和缓存等方式来优化Spark的执行过程,从而提高作业的整体性能。
Spark性能优化可以从多个方面入手,以下是一些常见的手段:
以上是一些常见的Spark性能优化手段,具体的优化策略需要根据具体的应用场景和需求进行选择和调整。
搭建Spark分布式集群的步骤如下:
./sbin/start-master.sh
启动集群管理器,./sbin/start-worker.sh
启动工作节点。http://:8080
)来验证集群是否正常运行。在Web界面上可以查看集群的状态、任务的执行情况等信息。./bin/spark-submit --class --master
。以上是Spark分布式集群搭建的一般步骤,具体的步骤和命令可能会因为使用的集群管理器和环境的不同而有所差异。在实际搭建过程中,还需要根据具体的需求和环境进行相应的配置和调整。
40岁老架构师尼恩提示:Spark分布式集群,既是大数据面试的绝对重点,也是面试的绝对难点,建议大家有一个深入和详细的掌握。
由于篇幅有限,具体的内容请参见尼恩后续的《大数据架构》专题视频,对该专题有一个系统化、体系化、全面化的介绍。
如果要把Spark分布式集群实战写入简历,可以找尼恩指导。
在使用spark-submit
提交Spark应用程序时,可以通过--jars
选项来引入外部的JAR包。具体的命令格式如下:
spark-submit --class <main-class> --master <master-url> --jars <comma-separated-jars> <application-jar> [application-arguments]
其中,
是你的应用程序的主类名,
是Spark集群的URL,
是用逗号分隔的外部JAR包的路径列表,
是你的应用程序的JAR包路径,[application-arguments]
是传递给应用程序的参数(可选)。
例如,如果你有一个名为myapp.jar
的应用程序JAR包,并且想要引入一个名为external.jar
的外部JAR包,你可以使用以下命令:
spark-submit --class com.example.MyApp --master spark://localhost:7077 --jars /path/to/external.jar /path/to/myapp.jar
这样,external.jar
就会被提交的Spark应用程序所引用。在应用程序中,你可以使用SparkContext
的addJar()
方法来加载这个外部JAR包:
val sc = new SparkContext(...)
sc.addJar("/path/to/external.jar")
这样,你就可以在应用程序中使用外部JAR包中的类和方法了。
当你使用spark-submit
命令提交Spark应用程序时,你需要提供一些参数来指定应用程序的配置和运行方式。下面是一个详细的命令示例:
spark-submit --class <main-class> \
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode> \
--executor-memory <executor-memory> \
--total-executor-cores <total-executor-cores> \
--jars <comma-separated-jars> \
--conf <key>=<value> \
<application-jar> [application-arguments]
下面是各个参数的解释:
: 你的应用程序的主类名。
: Spark集群的URL,可以是local、yarn、mesos、standalone等。
: 应用程序的部署模式,可以是client或cluster。client模式表示驱动程序运行在提交命令所在的节点上,cluster模式表示驱动程序运行在集群中的某个节点上。
: 每个Executor的内存大小,例如2g、4g等。
: 所有Executor的总核数。
: 用逗号分隔的外部JAR包的路径列表,可以通过--jars
选项引入外部JAR包。=
: 额外的配置项,可以通过--conf
选项指定,例如--conf spark.executor.extraJavaOptions="-XX:+PrintGCDetails"
。
: 你的应用程序的JAR包路径。[application-arguments]
: 传递给应用程序的参数,可选。例如,假设你有一个名为myapp.jar
的应用程序JAR包,主类为com.example.MyApp
,并且你想要在本地模式下运行应用程序,你可以使用以下命令:
spark-submit --class com.example.MyApp \
--master local[*] \
--deploy-mode client \
--executor-memory 2g \
--total-executor-cores 4 \
--jars /path/to/external.jar \
/path/to/myapp.jar arg1 arg2
这样,你就可以提交你的Spark应用程序并运行它了。请根据你的实际情况修改命令中的参数值。
要从Kafka中获取数据,你可以使用Apache Spark来实现。下面是详细的步骤:
build.sbt
文件中添加以下依赖:libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql-kafka-0-10" % "版本号"
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("KafkaConsumer")
.master("local[*]") // 这里的master可以根据你的需求进行修改
.getOrCreate()
readStream
方法来读取Kafka中的数据。你需要指定Kafka的服务器地址、主题和其他必要的配置。例如:val kafkaDF = spark.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "Kafka服务器地址")
.option("subscribe", "Kafka主题")
.load()
from_json
函数将其解析为DataFrame的列。示例代码如下:import org.apache.spark.sql.functions._
val parsedDF = kafkaDF.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")
.select(from_json(col("value"), yourSchema).as("data"))
.select("data.*")
这里的yourSchema
是你定义的JSON模式。
writeStream
方法将处理后的数据写入到目标位置,如文件系统、数据库等。你需要指定输出的格式和位置。例如,将数据写入到控制台:val query = parsedDF.writeStream
.format("console")
.start()
query.awaitTermination()
在实际生产环境中,你可以将数据写入到Kafka、HDFS、数据库等。
这样,你就可以使用Spark从Kafka中获取数据并进行处理了。记得根据你的实际情况修改代码中的参数和配置。
Spark Streaming(简称SS)对接Kafka的两种整合方式的区别。在Spark 2.0版本之后,Spark Streaming已经被整合到了Structured Streaming中,因此可以使用Structured Streaming对接Kafka。
总结起来,Direct方式是Spark Streaming和Structured Streaming对接Kafka的推荐方式,具有更好的性能和可靠性。而Receiver方式已经被官方废弃,不再推荐使用。
在Spark Streaming中,实现精确一次消费(exactly-once semantics)是通过以下步骤来实现的:
通过以上步骤,Spark Streaming能够实现精确一次消费,确保每条数据只被处理一次,从而保证数据处理的准确性和一致性。
在Spark中,实现Master的高可用性(HA)可以采用以下几种方式:
需要注意的是,无论是哪种模式下的HA,都需要使用外部组件(如ZooKeeper)来进行故障检测和自动故障转移。这些组件负责监控Master节点的状态,并在需要时进行故障转移。同时,还需要配置Spark的相关参数,以便Spark能够与这些外部组件进行通信和协调。
总结起来,Spark中实现Master的HA可以通过在Standalone、YARN或Mesos模式下配置多个Master节点,并结合外部组件(如ZooKeeper)进行故障检测和自动故障转移来实现。
在Spark中,使用ZooKeeper进行Master的高可用性(HA)时,以下元数据将保存在ZooKeeper中:
通过将这些元数据保存在ZooKeeper中,Spark的Master节点可以实现高可用性和故障转移。当一个Master节点发生故障时,其他备用节点可以通过监听ZooKeeper上的节点变化来感知到故障,并自动选举新的主节点。同时,其他Spark组件也可以通过查询ZooKeeper上的节点来获取Master节点和Worker节点的信息,从而实现与它们的通信和协调。
Spark的Master节点高可用性(HA)切换过程不会影响集群中已有的作业运行,这是因为Spark的Master节点只负责作业的调度和资源管理,并不直接参与作业的执行过程。下面是详细的说明:
综上所述,Spark的Master节点的故障转移过程不会影响已有的作业运行,因为作业的执行是由Worker节点独立完成的,并且作业的元数据和状态信息可以在故障转移后进行恢复和管理。这种设计使得Spark集群具有高可用性和容错性,能够保证作业的稳定运行。
Spark的Master节点可以通过ZooKeeper来实现高可用性(HA)。下面是Spark Master节点通过ZooKeeper实现HA的详细过程:
通过以上步骤,Spark的Master节点可以利用ZooKeeper来实现高可用性。当当前的Master节点发生故障时,ZooKeeper会自动选举出新的Master节点,并且已有的作业不会受到影响。这种方式可以确保Spark集群的稳定运行和容错性。
要配置Spark Master的高可用性(HA),可以使用ZooKeeper来实现。以下是配置Spark Master HA的步骤:
spark-env.sh
文件,设置以下参数:export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url="
其中,
是ZooKeeper集群的连接地址,例如zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181
。
spark-env.sh
文件,设置以下参数:export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url="
同样,
是ZooKeeper集群的连接地址。
--master
参数指定Spark Master的URL,例如:spark-submit --master spark://<Spark Master地址>:<Spark Master端口> ...
其中,
是Spark Master节点的地址,
是Spark Master节点的端口。
通过上述步骤,配置了Spark Master的高可用性。当Spark Master节点发生故障时,ZooKeeper将会感知到并触发故障转移,将Master角色转移到另一个可用的节点上。这样可以确保Spark应用程序的持续运行和高可用性。
在Spark中,数据倾斜是指在数据处理过程中,某些分区的数据量远远超过其他分区,导致任务执行时间延长或者任务失败。解决数据倾斜问题可以采取以下几种方案:
以上是一些常见的解决数据倾斜问题的方法,具体应该根据实际情况选择合适的方案。在实际应用中,可能需要结合多种方法来解决复杂的数据倾斜问题。
Spark使用Parquet文件存储格式可以带来以下几个好处:
综上所述,Spark使用Parquet文件存储格式可以提供高效的压缩和编码、列式存储和投影扫描、谓词下推和统计信息、列式压缩和编码,以及数据模式和架构演化等好处,从而提高数据存储和查询的性能。
Spark累加器是一种用于在分布式计算中进行累加操作的特殊变量。以下是Spark累加器的几个特点:
总之,Spark累加器是一种在分布式环境中进行累加操作的特殊变量,具有分布式计算、容错性和惰性计算等特点。它们在统计和聚合分布式计算中非常有用。
无论使用哪种方法,在不确定数据规模的情况下,都需要考虑内存和磁盘的限制,选择适当的算法和数据分割策略,以实现高效的排序操作。
在Spark中,可以通过自定义分区器(Partitioner)来控制数据在RDD或DataFrame中的分布方式。分区器决定了数据如何在集群中的不同节点上进行分片和分发。
要自定义分区器,需要创建一个继承自org.apache.spark.Partitioner
类的新类,并实现其中的方法。下面是一个简单的示例:
import org.apache.spark.Partitioner
class CustomPartitioner(numPartitions: Int) extends Partitioner {
override def numPartitions: Int = numPartitions
override def getPartition(key: Any): Int = {
// 自定义分区逻辑
// 返回一个整数,表示分区的索引
}
override def equals(other: Any): Boolean = other match {
case customPartitioner: CustomPartitioner =>
customPartitioner.numPartitions == numPartitions
case _ =>
false
}
override def hashCode(): Int = numPartitions
}
在上面的示例中,CustomPartitioner
类接受一个numPartitions
参数,用于指定分区的数量。然后,需要实现numPartitions
方法,返回分区的数量;getPartition
方法,根据数据的键(key)返回分区的索引;equals
方法和hashCode
方法,用于比较分区器的相等性。
自定义分区器的使用方式取决于你正在使用的Spark组件。例如,如果你使用的是RDD,可以在调用partitionBy
方法时指定自定义分区器,如下所示:
val rdd = ...
val customPartitioner = new CustomPartitioner(10)
val partitionedRDD = rdd.partitionBy(customPartitioner)
如果你使用的是DataFrame或Dataset,可以在调用repartition
或coalesce
方法时指定自定义分区器,如下所示:
val df = ...
val customPartitioner = new CustomPartitioner(10)
val partitionedDF = df.repartition(customPartitioner)
通过自定义分区器,你可以根据自己的需求控制数据的分布,以便更好地利用集群资源并提高计算性能。
Spark的HashPartitioner
是一种常用的分区器,它根据键的哈希值将数据分布到不同的分区中。虽然HashPartitioner
在许多情况下都能提供良好的性能,但它也存在一些弊端,具体如下:
HashPartitioner
使用键的哈希值来确定分区索引,如果数据中的某些键的哈希值分布不均匀,就会导致数据倾斜问题。这意味着一些分区可能会比其他分区更大,从而导致负载不平衡和计算性能下降。HashPartitioner
将数据根据哈希值分散到不同的分区中,这意味着相同键的数据可能会分散到不同的分区中,无法保证数据的有序性。在某些场景下,需要保持数据的有序性,这就需要使用其他类型的分区器。HashPartitioner
在创建时需要指定分区的数量,这意味着分区数量是固定的。在某些情况下,数据规模可能会发生变化,需要动态调整分区数量来更好地利用集群资源,但HashPartitioner
无法满足这种需求。总的来说,HashPartitioner
在一些常见场景下表现良好,但在数据倾斜、有序性和动态调整分区数量等方面存在一些限制。在这些情况下,可能需要考虑使用其他类型的自定义分区器来解决这些问题。
在Spark中,数据的分区数量取决于数据源和集群的配置。当使用Spark读取数据时,可以通过以下几个因素来确定数据的分区数量:
spark.sql.files.maxPartitionBytes
和spark.sql.files.openCostInBytes
等配置参数控制。这些参数可以调整以控制分区数量。需要注意的是,Spark并不保证每个数据分区都具有相同数量的数据。这取决于数据的分布情况和分区策略。有时候,数据可能会出现倾斜,导致某些分区比其他分区更大。
可以通过以下方式来查看数据的分区数量:
getNumPartitions()
方法获取RDD的分区数量。rdd.getNumPartitions()
方法获取底层RDD的分区数量。需要注意的是,分区数量在读取数据时是动态确定的,并且可以根据数据源、配置和集群资源的不同而变化。因此,实际的分区数量可能会有所不同。
RangePartitioner是Spark中的一种分区器,用于将数据按照一定的范围进行分区。它的原理是根据数据的键值范围将数据划分到不同的分区中。
RangePartitioner的工作流程如下:
RDD.sample
方法来实现。RDD.partitionBy
方法,并传入RangePartitioner来进行分区;在使用DataFrame时,可以通过调用DataFrame.repartition
方法,并传入RangePartitioner来进行分区。RangePartitioner的优点是可以根据数据的键值范围进行分区,可以保证相同范围内的数据被划分到同一个分区中,从而提高数据的局部性。这对于一些需要按照键值范围进行聚合或排序的操作非常有用。
然而,RangePartitioner也存在一些限制。首先,它要求数据的键值范围是已知的,这对于一些动态生成的数据集可能不适用。其次,如果数据的分布不均匀,可能会导致某些分区的数据量过大或过小,从而影响计算性能。因此,在实际使用中,需要根据数据的特点选择合适的分区策略。
RangePartitioner分区器具有以下特点:
RDD.sample
方法来实现。RDD.partitionBy
方法,并传入RangePartitioner来进行分区;在使用DataFrame时,可以通过调用DataFrame.repartition
方法,并传入RangePartitioner来进行分区。需要注意的是,RangePartitioner也存在一些限制。如果数据的分布不均匀,可能会导致某些分区的数据量过大或过小,从而影响计算性能。因此,在使用RangePartitioner时,需要根据数据的特点选择合适的分区策略。
在Spark中,Partition(分区)和Block(块)是两个不同的概念,但它们之间存在一定的关联关系。
Partition(分区)是将数据集拆分为较小、可并行处理的数据块的过程。在Spark中,数据集被划分为多个分区,每个分区包含数据的一个子集。每个分区都可以在集群中的不同节点上进行并行处理。
而Block(块)是Spark中数据存储和传输的基本单位。在Spark中,数据被划分为多个块,每个块的大小通常为128MB。每个块都会被存储在集群中的不同节点上,并且可以在节点之间进行传输和共享。
Partition和Block之间的关联关系在数据处理过程中体现出来。当Spark执行任务时,每个分区的数据会被加载到对应节点的内存中,并以块的形式进行存储。这样可以提高数据的读取和处理效率,因为每个节点只需要加载和处理自己负责的分区数据块。
此外,Spark还使用Partition和Block之间的关联关系来进行数据的本地性调度。Spark会尽量将任务调度到与数据所在的分区块相同的节点上执行,以减少数据传输的开销,并提高任务的执行效率。
总结起来,Partition和Block之间的关联关系可以简单描述为:Partition是数据集的逻辑划分,而Block是数据的物理存储和传输单位,二者配合使用可以提高数据处理的效率和性能。
二次排序(Secondary Sorting)是指在对数据进行排序时,除了主排序键(Primary Key)外,还需要对次要排序键(Secondary Key)进行排序。在Spark中,可以使用自定义排序函数和自定义分区器来实现二次排序。
要实现二次排序,首先需要定义一个包含主排序键和次要排序键的元组作为数据的键。然后,可以使用sortByKey()
函数对键值对进行排序。在排序时,可以通过自定义的排序函数来指定主排序键和次要排序键的排序规则。
下面是一个使用Spark实现二次排序的示例代码:
# 创建一个包含主排序键和次要排序键的键值对RDD
data = [(1, 4), (2, 2), (1, 2), (2, 1), (1, 3)]
rdd = sc.parallelize(data)
# 自定义排序函数,按照主排序键升序、次要排序键降序排序
def custom_sort(key):
primary_key, secondary_key = key
return (primary_key, -secondary_key)
# 使用sortByKey函数进行二次排序
sorted_rdd = rdd.sortByKey(keyfunc=custom_sort)
# 输出排序结果
sorted_data = sorted_rdd.collect()
for key, value in sorted_data:
print(key, value)
在上述代码中,我们创建了一个包含主排序键和次要排序键的键值对RDD。然后,定义了一个自定义排序函数custom_sort
,该函数按照主排序键升序、次要排序键降序的规则进行排序。最后,使用sortByKey()
函数对RDD进行排序,并输出排序结果。
通过自定义排序函数,我们可以实现对数据的二次排序,根据需要对主排序键和次要排序键进行灵活的排序规则定义。
在Spark中,解决TopN问题通常涉及以下几个步骤:
textFile
方法加载文本文件,或者使用其他适合你数据格式的方法加载数据。map
或者flatMap
方法来实现这个步骤。groupByKey
方法将数据按键进行分组。这将把具有相同键的数据分组到一起。mapValues
方法结合排序操作来实现这一步骤。例如,你可以使用takeOrdered
方法获取每个键的前N个元素。reduceByKey
方法来合并分区结果。下面是一个示例代码,演示了如何使用Spark解决TopN问题:
# 导入必要的模块
from pyspark import SparkContext
# 创建SparkContext
sc = SparkContext("local", "TopN Example")
# 加载数据
data = sc.textFile("data.txt")
# 数据预处理和转换
key_value_pairs = data.map(lambda line: (line.split(",")[0], line.split(",")[1]))
# 按键分组
grouped_data = key_value_pairs.groupByKey()
# 计算TopN
topN_results = grouped_data.mapValues(lambda values: sorted(values, reverse=True)[:N])
# 合并结果
global_topN_results = topN_results.reduceByKey(lambda x, y: x + y)
# 打印结果
print(global_topN_results.collect())
# 停止SparkContext
sc.stop()
在上面的示例代码中,我们假设数据文件data.txt
的每一行都是以逗号分隔的键值对。首先,我们加载数据并进行预处理和转换,然后按键分组。接下来,我们对每个键的数据进行排序,并使用takeOrdered
方法获取前N个元素。最后,我们使用reduceByKey
方法将每个分区的结果进行合并,得到全局的TopN结果。
请根据你的具体需求调整代码,并根据你的数据格式和数据处理逻辑进行相应的修改。
要使用Spark解决分组排序问题,可以按照以下步骤进行操作:
首先,需要创建一个SparkSession对象,作为与Spark交互的入口点。可以使用以下代码创建SparkSession:
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("GroupBy and Sort") \
.getOrCreate()
接下来,需要加载包含要排序的数据的DataFrame。可以使用spark.read
方法从不同的数据源(例如CSV、JSON、数据库等)加载数据。以下是一个加载CSV文件的示例:
df = spark.read.csv("path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)
使用Spark的DataFrame API,可以使用groupBy
和orderBy
方法来实现分组排序。首先,使用groupBy
方法按照要分组的列进行分组,然后使用orderBy
方法按照要排序的列进行排序。以下是一个示例:
from pyspark.sql.functions import desc
sorted_df = df.groupBy("group_column").orderBy(desc("sort_column"))
在上面的示例中,假设要按照"group_column"列进行分组,并按照"sort_column"列进行降序排序。
最后,可以使用show
方法来显示排序后的结果。以下是一个示例:
sorted_df.show()
这将在控制台上显示排序后的结果。
注意事项:
orderBy
方法中传递多个列名。asc
方法代替desc
方法。这是使用Spark解决分组排序问题的一般步骤。根据具体的需求,可以根据需要进行进一步的数据转换和操作。
在Hadoop中,MapReduce操作的Mapper和Reducer阶段可以与Spark中的多个算子进行对应。下面是对应关系的详细解释:
map
算子来实现类似的功能。map
算子会对输入RDD中的每个元素应用一个函数,生成一个新的RDD。reduceByKey
或groupByKey
算子来实现类似的功能。reduceByKey
算子会将具有相同键的值进行合并,而groupByKey
算子会将具有相同键的值进行分组。需要注意的是,Spark的数据处理模型与Hadoop的MapReduce模型不同。Spark的数据处理模型是基于弹性分布式数据集(RDD)的,而不是基于键值对的。因此,在Spark中,可以使用更多的算子来进行数据转换和操作,例如filter
、flatMap
、join
等。
总结起来,Mapper阶段可以使用Spark的map
算子,而Reducer阶段可以使用Spark的reduceByKey
或groupByKey
算子。但是,需要注意的是,Spark中的算子更加灵活,可以进行更多种类的数据操作和转换。
在Spark中,Derby是一个内置的关系型数据库,用于支持Spark的元数据存储和管理。当你启动Spark Shell时,它会自动启动Derby数据库作为元数据存储的后端。
Derby数据库是一个轻量级的Java数据库,它可以在本地模式下运行,不需要额外的配置或安装。Spark使用Derby数据库来存储关于Spark应用程序的元数据信息,包括表结构、数据源连接信息、执行计划等。
当你启动Spark Shell时,它会在本地启动一个Derby数据库实例,并将元数据存储在该实例中。这个Derby实例是与Spark Shell进程绑定的,当你退出Spark Shell时,Derby数据库也会随之关闭。
通过Derby数据库,Spark可以方便地管理和查询元数据信息,例如可以使用Spark的SQL语法来查询表结构、执行计划等。此外,Derby还支持事务处理和并发控制,确保对元数据的修改是安全和一致的。
总之,Spark Shell启动时会自动启动Derby数据库作为元数据存储的后端,这使得Spark能够方便地管理和查询应用程序的元数据信息。
Unified Memory Management(统一内存管理)是一种内存管理模型,它在计算机系统中统一了CPU和GPU之间的内存管理。传统上,CPU和GPU拥有各自独立的内存空间,数据需要在它们之间进行显式的复制。而在Unified Memory Management模型中,CPU和GPU共享同一块内存,数据可以在CPU和GPU之间自动进行迁移,无需显式的复制操作。
在Unified Memory Management模型中,程序员可以将内存分配给CPU和GPU使用,并通过简单的标记来指示数据在CPU和GPU之间的访问模式。当CPU或GPU需要访问数据时,系统会自动将数据从一个设备迁移到另一个设备。这种自动的数据迁移使得程序员可以更方便地编写跨设备的并行代码,而无需手动管理数据的复制和迁移。
使用Unified Memory Management模型可以简化并行编程,并提高代码的可移植性和性能。程序员可以更容易地利用GPU的并行计算能力,而无需关注数据的复制和迁移。同时,系统可以根据数据的访问模式进行智能的数据迁移,以提高访问数据的效率。
总之,Unified Memory Management模型通过统一CPU和GPU之间的内存管理,简化了并行编程,并提高了代码的可移植性和性能。
HBase的预分区个数和Spark过程中的reduce个数不一定相同。它们是两个不同的概念,分别用于不同的目的。
repartition
、coalesce
等操作来进行控制。reduce的个数影响了并行计算的程度,可以根据数据量和计算资源进行调整。虽然HBase的预分区个数和Spark过程中的reduce个数可以相互关联,但它们并不是一一对应的关系。HBase的预分区个数主要用于数据的存储和负载均衡,而Spark的reduce个数主要用于计算的并行度控制。在实际应用中,可以根据数据的特点和计算需求来调整它们的个数,以达到最佳的性能和效果。
SparkSQL是Spark的一个模块,它提供了一套用于处理结构化数据的高级API。以下是SparkSQL中常用的一些算子:
这些算子可以通过DataFrame API或SQL语句来使用。使用这些算子,可以方便地进行数据的筛选、转换、聚合等操作,以满足不同的数据处理需求。
Spark有两种主要的算子:转换算子(Transformation)和动作算子(Action)。
map
、filter
、flatMap
、reduceByKey
等。这些算子可以用于对RDD进行各种操作和变换,例如对每个元素进行映射、过滤、扁平化等。count
、collect
、reduce
、saveAsTextFile
等。这些算子会触发Spark的执行过程,对RDD进行计算并返回结果。通过转换算子和动作算子的组合,可以构建复杂的数据处理流程,并在需要时触发计算并获取结果。这种延迟计算的特性使得Spark能够进行高效的数据处理和分布式计算。
在Spark中,Lineage(血统)是一种记录RDD(弹性分布式数据集)之间依赖关系的机制。它是Spark实现容错性和数据恢复的关键。当我们对RDD进行转换操作时,Spark并不会立即执行这些操作,而是将操作添加到RDD的Lineage中。这样做的好处是,当某个RDD分区数据丢失或节点失败时,Spark可以根据Lineage重新计算丢失的分区,而无需重新计算整个RDD。
Lineage的基本原理如下:
通过使用Lineage,Spark可以实现容错性和数据恢复。当节点失败或数据丢失时,Spark可以根据Lineage重新计算丢失的数据,而无需重新计算整个RDD,从而提高了计算效率和可靠性。
使用Shell和Scala代码都可以实现WordCount。下面我将为您详细介绍如何使用Shell和Scala分别实现WordCount。
使用Shell实现WordCount:
input.txt
,其中包含要进行WordCount的文本数据。bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.JavaWordCount \
--master local \
examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.2.jar \
input.txt output
其中,input.txt
是输入文件的路径,output
是输出结果的目录。
使用Scala实现WordCount:
bin/spark-shell
val textFile = spark.read.textFile("input.txt")
val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.groupBy(_._1)
.mapValues(_.size)
counts.show()
其中,input.txt
是输入文件的路径。
以上就是使用Shell和Scala代码实现WordCount的方法。无论您选择哪种方式,都可以得到相同的结果。
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持续迭代、持续升级 是 尼恩团队的宗旨,
持续迭代、持续升级 也是 《尼恩 大数据 面试宝典》、《尼恩Java面试宝典》的灵魂。
后面会收集更多的大数据真题,同时,遇到大数据的面试难题,可以来尼恩的社区《技术自由圈(原疯狂创客圈)》中交流和求助。
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