文章会为大家讲解字节跳动 **在Spark技术上的实践** ——LAS Spark的基本原理,分析该技术相较于社区版本如何实现性能更高、功能更多,为大家揭秘该技术做到极致优化的内幕,同时,还会为大家带来团队关于LAS Spark技... 但在实际场景中分区表会遇到一个比较大的问题,即分区数据分布不均匀,对元数据服务和文件系统造成比较大的压力。 从下图可以看到,业务场景可能会按date和app做分区,但不同app的数据量是不一样的,同时app的...
# 1. 概述本文将首先介绍 Spark AQE SkewedJoin 的基本原理以及字节跳动在使用 AQE SkewedJoin 的实践中遇到的一些问题;其次介绍针对遇到的问题所做的相关优化和功能增强,以及相关优化在字节跳动的收益;此外,我们... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753292&x-signature=PVawvIDlOa6FXr%2BdmFCNR2AWsmw%3D)经过我们的优化后,该 Stage 的 ShuffleReadSize 的中位数和最大值分别为 149M 和 1427M,倾斜分区的切分更加均匀,该 Stage ...
很多B端客户在使用Spark SQL的时候也存在需要使用数据湖引擎的需求,因此字节EMR产品需要将数据湖引擎集成到Spark SQL中,在这个过程碰到非常多的问题。---------------------------------------------------------... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012444&x-signature=%2BX7yY49rrL%2B8wTG8D6BWAidJ0V4%3D)在Hive任务执行过程中,HiveServer2服务承担了提供SQL服务器进行用户身份认证,权限判断,以及解析SQL生成最终的执行计...
文章主要介绍了 Apache Zeppelin 支持 Flink 和 Spark 云原生实践。作者|火山引擎云原生计算研发工程师-陶克路 火山引擎云原生计算研发工程师-王正**01** **Apache Zeppelin ... CPU 资源不足等问题,所以 1.11 版本 Flink 推出了 Application Mode 的方式,主要将 Main 的 Job 生成操作放到 JobManager 中,由此 Flink Client 所需承担的操作就变得相对简单,不需要再承担上述额外的操作,即 Appl...
地域的 S3 协议域名分别为 tos-s3-cn-beijing.ivolces.com 和 tos-s3-cn-beijing.volces.com。 TOS 支持的域名详情,请参见访问域名。 TOS 仅支持 S3 协议的 V4 签名算法,不支持 V2 签名算法。 域名区域差异不同于 AWS S3 等云厂商支持全局域名(即 s3.amazonaws.com,任何区域的桶都可以通过该全局域名访问),TOS 仅支持区域域名(即 Region 域名),对于桶的访问必须使用对应的 Region 域名。例如,bucket-test1 和 bucket-test2 分别...
公司内部每天线上约运行 100万+ Spark 作业,与之相对比的是,线上每天依然约有两万到三万个 MapReduce 任务,从大数据研发和用户角度来看,MapReduce 引擎的运维和使用也都存在着一系列问题。在此背景下,字节跳动 Bat... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839654&x-signature=of4Q6oJwxllv4i3w7D0N53LspCk%3D)为了用户体验,我们希望用户提交的脚本是完全不需要修改的,依然用 Hadoop 的方式提交作业,不需要改成 Spark Submit。因此在...
如此大规模的 Spark 负载意味着要实现 Spark 彻底原生化不是一件容易的事情。以下是我们在实践中思考的问题。Spark 作业部署是 Standalone 的静态部署还是 K8s Native 动态部署,是否使用 Operator?在 K8s 上如何实... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012441&x-signature=95RIX8Im3%2FRSCjEYcXmAYMWV4qU%3D)首先是离线集群内的低优任务,这部分整体在离线集群内,延迟都是不敏感,我们就通过低优先级来使用这部分空闲资源,有空闲的...
如此大规模的 Spark 负载意味着要实现 Spark 彻底原生化不是一件容易的事情。以下是我们在实践中思考的问题。Spark 作业部署,是 Standalone 的静态部署还是 K8s Native 动态部署,是否使用 Operator?在 K8s 上如何实... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714839654&x-signature=En1EgEW2kGjVZ1iv4pIj%2B0cXjtk%3D)另一部分就是在线到离线的常态混部资源,这部分其实是我们把在线集群内利用率比较低的 GPU 一部分算力出借到离线集群,主要...
在测试文件导入或导入文件不大的场景,您可以使用 clickhouse-client 进行直接的文件导入。相比批式导入,对象存储导入方式因其需要调度 Spark 资源而会比较慢(即便几 kb 的文件也需要分钟级导入),而直接通过 Insert into导入会很快。在参考此示例前,需注意以下事项: 每次 Insert into 都会占用 ByteHouse 集群的 CPU 资源,会抢占正在进行的查询;而批式导入功能则采用旁路写入,使用 Spark 集群的 CPU 资源,因此不会发生抢占。 示例...
步骤六:请求 AssumeRole 接口获取临时访问凭证注意 临时密钥的实际权限是角色具有的权限和 IAM 策略的交集。 如果不指定 IAM 策略,则临时密钥拥有指定角色的预关联策略的权限。 如果角色没有预关联策略,即使指定了 IAM 策略,实际权限也为无。 火山引擎 API 请求的签名算法,和 AWS V4 基本一致(部分 Header 不同),详情请参见签名机制。您可以调用 STS 服务接口 AssumeRole 来获取临时访问凭证。您可以通过以下 SDK 调用该接口:...
大家会想到 Spark;提到训练,会想到 Torch DDP、MPI;提到推理,会想到 deployment、service;而 Ray 能够给予你足够的自由度和想象力,可以将 AI 的 pipeline 糅合在一个框架甚至一串代码中实现,其强大异构调度能力以及... 直接在物理机来托管 Ray 集群会有什么问题呢?![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8b75434a1e8b4899b2b1e32d2f5460fa~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=80...
大家应该也大致清楚了当前数据质量需要解决的问题。可能有人会说,数据质量平台我也做过,问题归总起来也不复杂,总而言之就是对数据进行各种计算,对比计算来的阈值即可,一般直接依赖于 Spark 引擎或者 Hive 引擎计算... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012445&x-signature=J4oKrEhxnU4kY70szI724YggaWs%3D)离线数据的监控、探查、对比的执行流程一致,主要分为 4 步:1. 监控触发:调度系统调用质量模块 Backend API;2. 作业提交...
Spark。当计算语义不一样时,两套引擎会导致流式结果和批式结果不一致。而且,流批一体数据计算完成之后,还需导入数仓或者离线存储,此时还要引入一套新的 OLAP 引擎去探查、分析,这就更加无法保证正确性和一致性。而且,优化及维护也颇为麻烦。三套系统就意味着,要建三个团队去分别维护。一旦遇到需要优化或者解决 bug 等情况,还要分别到三个社区提 issue 讨论。Flink 社区提出了 Streaming Warehouse 解决这个问题,字节调...