> 近期火山引擎正式发布 UIMeta,一款致力于监控、分析和优化的新型云原生 Spark History Server,相比于传统的事件日志文件,**它在缩小了近乎 10 倍体积的基础上,居然还实现了提速 10 倍!**> > 目前,UIMeta Servi... 会给历史服务器带来沉重的负担。接下来,火山引擎 LAS 团队将向大家详细介绍字节跳动内部是怎么基于 UIMeta 实现海量数据业务的平稳和高效运转,让技术驱动业务不断发展。# **1. 业务背景**## 1.1 开源 Spark Hi...
我们实现了一套全新的云原生 Spark History 服务—— UIService,相比开源的 SHS,UIService 存储占用和访问延迟均降低 90% 以上,目前 UIService 服务已经在字节跳动内部广泛使用,并且作为火山引擎湖仓一体分析服务 ... 不需要随着任务数量增加提高服务器配置,方便了水平扩展。**优化**1. **避免重复写** 由于每个 stage 完成都会触发写 UIMeta 文件,这样对于 UIMeta 的很多元素,可能会出现重复持久化的情况,增加写入耗时...
> > > 近期火山引擎正式发布UIMeta,一款致力于监控、分析和优化的新型云原生 Spark History Server,相比于传统的事件日志文件, **它在缩小了近乎 10倍体积的基础上,居然还实现了提速 10倍!**> > > > > 目前... 会给历史服务器带来沉重的负担。接下来,火山引擎 LAS 团队将向大家详细介绍字节跳动内部是怎么基于 UIMeta 实现海量数据业务的平稳和高效运转,让技术驱动业务不断发展。 ![picture.image](https...
字节跳动数据平台—数据引擎—SparkSQL 团队*在字节跳动内部,我们实现了一套全新的云原生 Spark History 服务—— UIService,相比开源的 SHS,UIService 存储占用和访问延迟均降低 90% 以上,目前 UIService 服务... 2. 去掉了`FsHistoryProvider`的路径扫描逻辑;每次 UI 访问,根据 appid 和路径规则,直接去读取 UIMetaFile 解析。这使得 UIService 无需预加载所有文件元信息,不需要随着任务数量增加提高服务器配置,方便了水平扩...
> > > 近期火山引擎正式发布UIMeta,一款致力于监控、分析和优化的新型云原生 Spark History Server,相比于传统的事件日志文件, **它在缩小了近乎 10倍体积的基础上,居然还实现了提速 10倍!**> > > > > 目前... 会给历史服务器带来沉重的负担。接下来,火山引擎 LAS 团队将向大家详细介绍字节跳动内部是怎么基于 UIMeta 实现海量数据业务的平稳和高效运转,让技术驱动业务不断发展。 ![picture.image](https...
字节跳动数据平台—数据引擎—SparkSQL 团队*在字节跳动内部,我们实现了一套全新的云原生 Spark History 服务—— UIService,相比开源的 SHS,UIService 存储占用和访问延迟均降低 90% 以上,目前 UIService 服务... 2. 去掉了`FsHistoryProvider`的路径扫描逻辑;每次 UI 访问,根据 appid 和路径规则,直接去读取 UIMetaFile 解析。这使得 UIService 无需预加载所有文件元信息,不需要随着任务数量增加提高服务器配置,方便了水平扩...
字节跳动数据平台—数据引擎—SparkSQL团队在字节跳动内部,我们实现了一套全新的云原生 Spark History 服务—— UIService,相比开源的 SHS,UIService 存储占用和访问延迟均降低 90% 以上,目前 UIService 服务已... 不需要随着任务数量增加提高服务器配置,方便了水平扩展。**优化**### **1.避免重复写**由于每个 stage 完成都会触发写 UIMeta 文件,这样对于 UIMeta 的很多元素,可能会出现重复持久化的情况,增...
字节跳动数据平台—数据引擎—SparkSQL 团队在字节跳动内部,我们实现了一套全新的云原生 Spark History 服务—— UIService,相比开源的 SHS,UIService 存储占用和访问延迟均降低 90% 以上,目前 UIService 服务已... 不需要随着任务数量增加提高服务器配置,方便了水平扩展。 ## 2.3 **优化**### **2.3.1 避免重复写**由于每个 stage 完成都会触发写 UIMeta 文件,这样对于 UIMeta 的很多元素,可能会出现重复持久化的情况,增加...
> SparkSQL是Spark生态系统中非常重要的组件。面向企业级服务时,SparkSQL存在易用性较差的问题,导致难满足日常的业务开发需求。**本文将详细解读,如何通过构建SparkSQL服务器实现使用效率提升和使用门槛降低。**# 前言Spark 组件由于其较好的容错与故障恢复机制,在企业的长时作业中使用的非常广泛,而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。 相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,SparkSQL...
> SparkSQL是Spark生态系统中非常重要的组件。面向企业级服务时,SparkSQL存在易用性较差的问题,导致难满足日常的业务开发需求。**本文将详细解读,如何通过构建SparkSQL服务器实现使用效率提升和使用门槛降低。**# **1. 前言**Spark 组件由于其较好的容错与故障恢复机制,在企业的长时作业中使用的非常广泛,而SparkSQL又是使用Spark组件中最为常用的一种方式。相比直接使用编程式的方式操作Spark的RDD或者DataFrame的API,Sp...
> > > SparkSQL是Spark生态系统中非常重要的组件。面向企业级服务时,SparkSQL存在易用性较差的问题,导致> 难满足日常的业务开发需求。> **本文将详细解读,如何通过构建SparkSQL服务器实现使用效率提升和使用门槛降低。**> > > > ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/89335c1fbfd24463bde1bd0fa05df946~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expir...
概述本文所列实例规格已停止售卖,后续您可以选择购买下表推荐使用的实例,在新实例上部署您的业务。 停售影响请参见: 【停售公告】停止售卖火山引擎云服务器g2i、c2i、r2i、ebmg2i规格族 【停售公告】停止售卖火山引... Spark集群以及其他企业大内存需求应用 规格 实例规格 vCPU 内存(GiB) (出+入)网络带宽能力基础/突发(Gbit/s) (出+入)网络收发包总能力(万PPS) 连接数(万) 网卡队列数 弹性网卡(包括一张主网卡) 单网卡私有IP 云盘I...
6 Spark SQL(thrift) 1.x、2.x Spark SQL(RESTful) 1.x、2.x SSDB 所有版本 ArangoDB 3.4.9 Neo4j 4.2.0 OrientDB 3.1.6 Percona MongoDB 4.x、5.x 大数据 HBase(protobuf) 所有版本 HBase(thri... 服务器版 兆芯cpu+中标麒麟系统 X64 7 兆芯cpu+统信UOS X86 V20 海光cpu+统信UOS X64 V20 鲲鹏cpu+统信UOS aarch64 V20 火山引擎上云数据库Agent应该安装在什么位置?云服务器自建数据库:Agent程序需...