### 1.1 Spark架构核心组件![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200103141006910.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0... RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度。### 2.2 RDD具体包含了一些什么东西?RDD是一个类,它包含了**数据应该在哪算,具体该怎么算,算完了放...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012444&x-signature=BLRpqSx6jJNZahoC3rA8ily3%2B10%3D) LAS Spark紧跟技术前沿, **目前已经从Spark2.3全面升级到了Spark3.0,** 并且接下来会进一步升级到Spark3.2。从社... 以此提升查询性能。当然为了避免引入额外损耗,仅适用于部分Join场景。 如下图所示,两表Join,左表数据量较大,右表数据量较少,则可以提前将右表join key读取出来,在左表动态生成一个Filter算子,其效果相当...
SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来说,由于SparkSQL缺乏一个类似Hive Server2的SQL服务器,导致SparkSQL在易用性上比不上Hive。很多时候,SparkSQL只能将自身SQL作业打包成一个Jar,进行spark-submit命令提交,因而大大降低Spark的易用性。除此之外,还可使用周边工具,如Livy,但Livy更像一个Spark 服务器,而不是SparkSQL服务器,因此无法支持类似BI工具或者JDBC这样的标准接口进...
## 背景Spark 是字节跳动内部使用广泛的计算引擎,已广泛应用于各种大规模数据处理、机器学习和大数据场景。目前中国区域内每天的任务数已经超过 150 万,每天的 Shuffle 读写数据量超过 500 PB。同时某些单个任务... 这将产生 M 乘 R 级别的网络连接和随机的磁盘读写 IO,涉及到大量的磁盘读写和网络传输。这就是为什么 Shuffle 会对磁盘以及网络 IO 的请求都特别频繁的原因。由于 Shuffle 对资源的需求和消耗都非常高,所以 CPU、...
Spark 申请到的 Container 作为 Executor 不会在跑完一个 Task 后推出,而是由 Spark 框架调度新的 Task 上来继续使用。第二个原因是 **MapReduce 的 Shuffle 性能非常差** 。内部使用的 MapReduce 是基于社区的2.6版本,它的 Shuffle 实现依赖的 Netty 框架大概是十年前的版本,与当前的 Netty 相比差了一个大版本,在实际使用中也会发现它的性能比较差,而且也会在物理机创建过多的连接,影响物理机的稳定性。第三个原因是...
SparkSQL可直接输入SQL对数据进行ETL等工作的处理,极大提升了易用度。但是相比Hive等引擎来说,由于SparkSQL缺乏一个类似Hive Server2的SQL服务器,导致SparkSQL在易用性上比不上Hive。很多时候,SparkSQL只能将自身SQL作业打包成一个Jar,进行spark-submit命令提交,因而大大降低Spark的易用性。除此之外,还可使用周边工具,如Livy,但Livy更像一个Spark 服务器,而不是SparkSQL服务器,因此无法支持类似BI工具或者JDBC这样的标准接口...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012454&x-signature=hrieJyNPx3vVJ4IxD1lrjGMPag0%3D)作者|字节跳动计算引擎开发工程师-程航Spark 是字节跳动内部使用广泛的计算引擎,已广泛应用于各种**大规模数据处理**... 这将产生 M 乘 R 级别的网络连接和随机的磁盘读写 IO,涉及到大量的磁盘读写和网络传输。这就是为什么 Shuffle 会对磁盘以及网络 IO 的请求都特别频繁的原因。由于 Shuffle 对资源的需求和消耗都非常高,所以 ...
Spark 申请到的 Container 作为 Executor 不会在跑完一个 Task 后推出,而是由 Spark 框架调度新的 Task 上来继续使用。第二个原因是 **MapReduce 的 Shuffle 性能非常差** 。内部使用的 MapReduce 是基于社区的2.6版本,它的 Shuffle 实现依赖的 Netty 框架大概是十年前的版本,与当前的 Netty 相比差了一个大版本,在实际使用中也会发现它的性能比较差,而且也会在物理机创建过多的连接,影响物理机的稳定性。第三个原因是...
前端会从`KVStore`查询所需的对象,实现页面的渲染。 ## 1.2 **痛点**### **1.2.1 存储空间开销大**Spark 的事件体系非常详细,导致 event log 记录的事件数量非常大,对于 UI 显示来说,大部分 event 是无用的。并且 event log 一般使用 json 明文存储,空间占用较大。对于比较复杂或时间长的任务,event log 可以达到几十GB。**字节内部 7 天的 event log 占用约 3.2 PB 的 HDFS 存储空间。**### **1.2.2 回放效率差,延迟高*...
因此我们往往通过维护一个存有多个connection的连接池,将connection的创建与使用分开以提升性能,因而也衍生出很多数据库连接池,例如C3P0,DBCP等。# **3. Hive 的 JDBC 实现**构建SparkSQL服务器最好的方式是用如上Java接口,且大数据生态下行业已有标杆例子,即Hive Server2。Hive Server2在遵循Java JDBC接口规范上,通过对数据操作的方式,实现了访问Hive服务。除此之外,Hive Server2在实现上,与MySQL等关系型数据稍有不同。首...
KVStore是 Spark 中基于内存的KV存储,可以存储任意的类实例。前端会从KVStore查询所需的对象,实现页面的渲染。**痛点**1. **存储空间开销大** Spark 的事件体系非常详细,导致 event log 记录的事件数量非常大,对于UI显示来说,大部分 event 是无用的。并且 event log 一般使用 json 明文存储,空间占用较大。对于比较复杂或时间长的任务,event log 可以达到几十GB。 **字节内部7天的 event log 占用约 3.2 PB 的 HDF...
由于Iceberg 0.12版本不支持Spark 3.2,由于升级Spark的影响范围非常大,于是更新了Iceberg,**使用了社区的一个master的snapshot版本进行编译,与Spark 3.2进行集成。**EMR **Spark SQL服务器**------------------虽然行业针对Spark SQL 提供一个SQL 服务器已经有Spark Thrift Server或者Kyuubi这样的工具,但是在某些B端客户的业务的背景下,这些工具并不能完全满足要求,因此 **字节跳动EMR团队自己...
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... **字节内部 7 天的 event log 占用约 3.2** **PB** **的** **HDFS** **存储空间。**- #### **回放效率差,延迟高**History Server 采用回放解析 event log 的方式还原 Spark UI,有大量的计算开销,当任务较大就...