怎么在Spark中使用ScalaFuture不能增加并行性？处理parquet文件的任务数量最多只能增加50个。
社区干货
万字长文,Spark 架构原理和 RDD 算子详解一网打进! | 社区征文
每个分片都会被一个计算任务处理,并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数,如果没有指定,那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。(2)一个计算每个分区的函数。Spark中... 包括本地的文件系统,还有所有Hadoop支持的数据集,比如HDFS、Cassandra、HBase等```cppscala> val file = sc.textFile("/spark/hello.txt")```![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200103185...
干货|字节跳动数据技术实战:Spark性能调优与功能升级
任务由一个Driver和多个Executor构成,其中Driver负责管理Executor及其内部的Task,整个SQL的解析过程也都在Driver中完成。Spark会将解析后的执行计划拆分成多个Task,并调度到Executor上进行实际计算,多个Task并行执... Spark引擎会在数据写入Parquet文件之前基于指定字段做一次本地排序,这样能将数据分布更加紧凑,最大发挥出Parquet Footer中 min/max等索引的。如下右图,经过LocalSort处理之后,数据会基于a列进行排序,RowGroup1中的...
字节跳动基于 Parquet 格式的降本增效实践 | CommunityOverCode Asia 2023
文章介绍了字节跳动基于 Parquet 格式降本增效的技术原理和在具体业务中的实践,首先介绍了 Parquet 格式在字节跳动的应用,然后结合 2 个具体的应用场景:小文件合并和列级 TTL ,从问题产生的背景和解决问题的技术方... 任务天然地就会按照一定时间周期产出一些小文件。另外比较常见的是,用户在使用 Spark 等分布式引擎对数据进行处理的过程中使用了过高的并发,也会产出大量小文件,如果同时又用到了动态分区,还会进一步加剧文件数量的...
计算引擎在K8S上的实践|社区征文
使用OSS等对象存储替代了HDFS。其次就是计算,也是本篇文章将要介绍的,将Spark计算任务从Yarn迁移至K8S上运行。# 最初的尝试spark-thrift-server考虑到我们服务的客户数据量都不是很大,并且在数据相关的场景中都... apiVersion: "sparkoperator.k8s.io/v1beta2"kind: SparkApplicationmetadata: name: spark-pi namespace: defaultspec: type: Scala mode: cluster image: "gcr.io/spark-operator/spark:v3.1.1" ...
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怎么在Spark中使用ScalaFuture不能增加并行性？处理parquet文件的任务数量最多只能增加50个。
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怎么在Spark中使用ScalaFuture不能增加并行性？处理parquet文件的任务数量最多只能增加50个。
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干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
>火山引擎 EMR 作为一款云原生开源大数据平台产品,集成了包括 Hadoop、Spark、Flink 等引擎,并做到100%开源兼容。Doris 作为 OLAP 领域中一款极具代表性的开源组件,也被集成到了火山引擎 EMR 产品生态中。 > 本文... 如果存储在数仓等系统中会非常昂贵,因此需要存储在对象存储等较便宜的存储系统中。利用湖仓一体这种架构,实现存算分离模式。 **● 更好的开放性。** 支持 Parquet、ORC 等常见的大数据存储格式,也支持 Hudi、Ice...
干货|揭秘字节跳动对Apache Doris 数据湖联邦分析的升级和优化
数仓的主要特点是只能处理结构化数据。随着数据科学和人工智能的发展,产生了越来越多的非结构化数据,但非结构化数据在数仓中处理中相对麻烦,于是数据湖技术出现了。 数据湖可以被定义为一种存储各类原始... 数据湖中有海量数据,如果存储在数仓等系统中会非常昂贵,因此需要存储在对象存储等较便宜的存储系统中。利用湖仓一体这种架构,实现存算分离模式。 **● 更好的开放性。**支持 Parquet、ORC 等常见的大数...
干货 |揭秘字节跳动基于 Doris 的实时数仓探索
> 火山引擎 EMR 作为一款云原生开源大数据平台产品,集成了包括 Hadoop、Spark、Flink 等引擎,并做到100%开源兼容。Doris 作为 OLAP 领域中一款极具代表性的开源组件,也被集成到了火山引擎 EMR 产品生态中。> 本文... 也支持数据存放在 HDFS、S3 和 TOS 上,数据格式也支持最常见的 Parquet、ORC、TEXT等。**基于这些能力,我们在性能上也做了持续的优化。** 例如,我们做了 table scan 里面最常见的几类优化,包括并发读取、RunTime...
一文了解 DataLeap 中的 Notebook
基本上就不用管这个任务了:不需要每天手动检查上游数据是否就绪;不需要每天来点击运行,因为调度系统会自动帮你执行这个 Notebook;执行失败了有报警,可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统... 并提供一个默认的 Spark Session。用户可以通过在 Driver 上的 Kernel,直接发起运行 Spark 相关代码。同时,为了满足 Spark 用户的使用习惯,我们额外提供了在同一个 Kernel 内交叉运行 SQL 和 Scala 代码的能力。...
关于 DataLeap 中的 Notebook你想知道的都在这
基本上就不用管这个任务了:不需要每天手动检查上游数据是否就绪;不需要每天来点击运行,因为调度系统会自动帮你执行这个 Notebook;执行失败了有报警,可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统... 并提供一个默认的 Spark Session。用户可以通过在 Driver 上的 Kernel,直接发起运行 Spark 相关代码。同时,为了满足 Spark 用户的使用习惯,我们额外提供了在同一个 Kernel 内交叉运行 SQL 和 Scala 代码的能力。...
基于 Apache Calcite 的多引擎指标管理最佳实践|CommunityOverCode Asia 2023
字节内部如何使用一套 SQL 两种语法实现降本增效以及指标管理技术的具体实现方案。在正文之前,请先思考三个问题:第一个问题,你有注意过 Spark 和 Presto 中同义但不同名的函数吗,比如 instr 和 strpo... 反而增加管理的成本。(2)维护在内部的文档,但文档本身很容易落后甚至丢失。有充足能力的大厂可能会选第一种,否则只能选第二种。后文要介绍的虚拟链,会以远低于第一种的成本来达到更好的效果。 ...
Spark流式读写 Iceberg(适用于EMR 2.x版本)
本文以 Spark 2.x 操作 Iceberg 表为例介绍如何通过 Spark Structured Streaming 流式读写 Iceberg 表。 1 前提条件适合 E-MapReduce(EMR) 2.x 的版本 已创建 EMR 集群,且安装有 Iceberg 组件。有两种方式可以安装... Spark 接收数据后写入 Iceberg 表中。 编写Spark代码。 以Scala版代码为例,代码示例如下。 scala import org.apache.iceberg.Schemaimport org.apache.iceberg.catalog.TableIdentifierimport org.apache.iceberg....
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
GPT-3 的模型参数数量飙升至 1750 亿个。这一巨大的增长引发了广泛的关注,并且使得 GPT-3 在自然语言处理任务中取得了令人瞩目的成就。 然而随着模型参数的增长,模型的大小也成为一个问题。为了解决这个问题... 只能通过 PySpark 的方式对于算法工程师来说不太友好。- Apache Iceberg 是一种开放的表格式,记录了一张表的元数据:包括表的 Schema、文件、分区、统计信息等。这种元数据计算具备高拓展性,为数据湖管理提供了更...
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
Schema 演进是流处理中一个常见的问题,即通过在流作业过程中动态变更目的端的 Schema 保证数据的正确写入。Iceberg 本身对 Schema 变更有很好的支持。在 Iceberg 的存储架构中:Catalog 是不存储 Schema 的,只存储最新的 Metadata 文件位置。Metadata文件存储着所有 Schema id 到 Schema 信息的映射,以及最新的 Schema id——Current-Schema-id。底下的每个 Manifest 记录一个 Schema id,代表 Manifest 底下的 Parquet 文件用的都...
