Spark以集群模式提交时，线程“main”出现异常
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
就可以开始正式执行 spark 应用程序了。第一步是创建 RDD,读取数据源;> - HDFS 文件被读取到多个 Worker节点,形成内存中的分布式数据集,也就是初始RDD;> - Driver会根据程序对RDD的定义的操作,提交 Task 到 Exec... {SparkConf, SparkContext}object SparkWordCountWithScala { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() /** * 如果这个参数不设置,默认认为你运行的是集群模式 ...
字节跳动 Spark Shuffle 大规模云原生化演进实践
所以在大规模的 Spark 集群内,Spark Shuffle 经常会成为性能及稳定性的瓶颈;Shuffle 的计算也会涉及到频繁的磁盘和网络 IO 操作,解决办法是需要把所有节点的数据进行重新分区并组合。下文将详细介绍字节跳动在 Spa... 在社区版 ESS 模式下默认使用的 Shuffle 模式的基本原理中,刚才提到 Shuffle 的计算会把数据进行重新分区,这里就是把 Map 的数据重新组合到所有的 Reducers 上。如果有 M 个 Mappers 和 R 个 Reducers,就会把 M Ma...
火山引擎基于 Zeppelin 的 Flink/Spark 云原生实践
> 本文整理自火山引擎基础架构研发工程师陶克路、王正在 ApacheCon Asia 2022 上的演讲。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... 可以用于数据摄入、发现、转换及分析,也能够实现数据的可视化,如饼图、柱状图、折线图等。典型使用场景是通过开发 Zeppelin 的代码片段或者 SQL,通过提交到后端实现实时交互,并通过编写 Notebook 的 Paragraph 集...
干货|字节跳动EMR产品在Spark SQL的优化实践
用户在使用Spark SQL过程中,需要手动输入很多指令,并且需要找到对应的spark-iceberg 依赖包,这个也是目前集成Iceberg最常用的方案。**我们的解决方式是在预先安装的过程中,提前把iceberg的相关jar包放到spark jar... 在业务请求到达前提前在YARN上提交Spark任务,初始化资源信息,让整个引擎处于等待的状态,可以减少任务提交消耗的时间,在用户较多的情况下可以提示整体的任务执行时间。* **跨Yarn队列的任务提交:**用户可以指定Ya...
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Spark以集群模式提交时，线程“main”出现异常
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Spark以集群模式提交时，线程“main”出现异常
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Cloud Shuffle Service 在字节跳动 Spark 场景的应用实践
在字节跳动 Spark 场景下的设计与实现。作者|字节跳动基础架构的大数据开发工程师-魏中佳# 背景介绍在大数据场景下,数据 Shuffle 表示了不同分区数据交换的过程,Shuffle 的性能往往会成为作业甚至整个集群的... 上述方式带来的问题是显而易见的:- 由于每次读取的都是这个 Shuffle 文件的 1/R,通常情况下这个数据量是非常非常小的,大概是 KB 级别(从几百 KB 到几 KB 不等),这样会给磁盘(尤其是 HDD )带来大量随机的读请求...
喜讯!火山引擎 Flink、Spark 产品通过信通院可信大数据能力评测
1月4日,在第五届“数据资产管理大会”上,中国信息通信研究院(中国信通院)公布了第十五批“可信大数据”产品能力评测结果。 **火山引擎** **流式计算 Flink 版**和 **火山引擎** **批式计算 Spark 版** **凭借... 火山引擎流式计算 Flink 版依托于字节跳动在 **业内最大规模实时计算集群实践** 。火山引擎流式计算 Flink 版基于火山引擎容器服务(VKE/VCI),提供 Serverless 极致弹性,是开箱即用的全托管流式计算引擎。在100%兼...
基于 Zeppelin 的 Flink/Spark 云原生实践
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 ... 可以用于数据摄入、发现、转换及分析,也能够实现数据的可视化,如饼图、柱状图、折线图等。典型使用场景是通过开发 Zeppelin 的代码片段或者 SQL,通过提交到后端实现实时交互,并通过编写 Notebook 的 Paragrap...
字节跳动 MapReduce - Spark 平滑迁移实践
我们首先统计了 MapReduce 类型作业的业务方和任务维护方式。左边的饼图是业务方的占比统计,占比最大的是 Hadoop Streaming 作业,差不多占到了所有作业的 45%,占比第二名的是 Druid 作业 24%,第三是 Distcopy... 以连接到 YARN 集群的物理机上直接提交的。 **为什么要推动****MapReduce 迁移 Spark**推动 MapReduce 下线有以下三个原因:第一个原因是 **MapReduce 的运行模式对计算调度引擎吞吐的要...
字节跳动 EMR 产品在 Spark SQL 的优化实践
用户在使用Spark SQL过程中,需要手动输入很多指令,并且需要找到对应的spark-iceberg 依赖包,这个也是目前集成Iceberg最常用的方案。**我们的解决方式是在预先安装的过程中,提前把iceberg的相关jar包放到spark jars... **提前初始化Spark SQL引擎:** 在业务请求到达前提前在YARN上提交Spark任务,初始化资源信息,让整个引擎处于等待的状态,可以减少任务提交消耗的时间,在用户较多的情况下可以提示整体的任务执行时间。- **跨Y...
字节跳动 MapReduce - Spark 平滑迁移实践
我们首先统计了 MapReduce 类型作业的业务方和任务维护方式。左边的饼图是业务方的占比统计,占比最大的是 Hadoop Streaming 作业,差不多占到了所有作业的 45%,占比第二名的是 Druid 作业 24%,第三是 Distcopy... 以连接到 YARN 集群的物理机上直接提交的。 **为什么要推动****MapReduce 迁移 Spark**推动 MapReduce 下线有以下三个原因:第一个原因是 **MapReduce 的运行模式对计算调度引擎吞吐的要求...
Cloud Shuffle Service 在字节跳动 Spark 场景的应用实践
上述方式带来的问题是显而易见的:* 由于每次读取的都是这个 Shuffle 文件的 1/R,通常情况下这个数据量是非常非常小的,大概是 KB 级别(从几百 KB 到几 KB 不等),这样会给磁盘(尤其是 HDD )带来大量随机的读请求... 再看一个混部集群中 Spark 作业的 Shuffle Fetch-Failure 的实时监控。下图监控中每个点的含义是——在这个时刻处于 Running 状态的 Application 的 Fetch-Failure 次数的总和。
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.SparkConfimport org.apache.spark.sql.SparkSessionimport org.apache.spark.sql.streaming.Triggerobject IcebergSpark2StreamingScalaExample { def main(args: Array[String]): Unit = { // 配置使用...
揭秘|UIService:字节跳动云原生 Spark History 服务
都有对应的 `SparkListenerEvent` 实现。所有的 event 会发送到`ListenerBus`中,被注册在`ListenerBus`中的所有 listener 监听。其中`EventLoggingListener`是专门用于生成 event log 的监听器。它会将 event 序列化为 Json 格式的 event log 文件,写到文件系统中(如 HDFS)。通常一个机房的任务的文件都存储在一个路径下。在 History Server 侧,核心逻辑在 `FsHistoryProvider`中。`FsHistoryProvider` 会维持一个线程间歇扫描...
