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可直接... 例如增删改查。可以看到在Java定义的标准接口访问中,先创建一个connection完成存储介质,然后完成connection后续操作。性能问题导致单次请求实时创建connection的性能较差。因此我们往往通过维护一个存有多个conn...
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可直... 例如增删改查。可以看到在Java定义的标准接口访问中,先创建一个connection完成存储介质,然后完成connection后续操作。性能问题导致单次请求实时创建connection的性能较差。因此我们往往通过维护一个存有多个con...
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可直接输... 例如增删改查。可以看到在Java定义的标准接口访问中,先创建一个connection完成存储介质,然后完成connection后续操作。性能问题导致单次请求实时创建connection的性能较差。因此我们往往通过维护一个存有多个conn...
这里可能会请求到所有 Partition 所在的 ESS,直到这个 Reducer 获取到所有对应的 Reduce Partition 的数据。在Shuffle Fetch 阶段,每个 ESS 会收到所有 Reducer 的请求并返回相应的数据。这将产生 M 乘 R 级别的... 以一些临时查询、调试或者测试任务为主。这些集群的资源主要都部署在 HDD 磁盘上,有些是通过线上资源出让或与其他服务共用的或者其他线上服务共同部署的一些资源。这就会使集群的资源都不是独占的,整体的磁盘性能以...
这里可能会请求到所有 Partition 所在的 ESS,直到这个 Reducer 获取到所有对应的 Reduce Partition 的数据。在Shuffle Fetch 阶段,每个 ESS 会收到所有 Reducer 的请求并返回相应的数据。这将产生 M 乘 R 级别的... 以一些临时查询、调试或者测试任务为主。这些集群的资源主要都部署在 HDD 磁盘上,有些是通过线上资源出让或与其他服务共用的或者其他线上服务共同部署的一些资源。这就会使集群的资源都不是独占的,整体的磁盘性能以...
1. 概述 为满足用户更加定制化的数据查询分析需求,LAS 提供了 Spark Jar 任务的查询方式。用户可以通过编写自己的 Spark 应用程序来进行定制化的数据分析工作,同时 LAS 会管控用户对数据集访问的权限与平台现有权限... 单位 byte spark.sql.tunnel.cache.size 否 100 client 缓存的未发送 chunk 数量 spark.sql.tunnel.transfer.rpc.timeout 否 180 RPC 请求超时时间(s) spark.sql.extensions 是 需配置为 org.apache.spark.sql.LA...
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Yarn队列执行任务。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/58a777b6e2864b1b9b57730e0c9053be~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407627&...
同时,大家可以看到,Reduce 进行的 Shuffle Fetch 请求整体看是一个网状结构,也就是说会存在大量的网络请求,量级大概是 M 乘以 R,这个请求的数量级也是非常大的。这两个问题随着作业规模的扩大,会带来越来越严... 异常节点快速恢复,2min~5min 能恢复正常。> 结合第二点,因为我们让一部分发送大量 Fetch 请求的作业的客户端进行了等待休眠,所以异常节点会得到一个非常快速的恢复,大概 2~5 分钟就能恢复正常,恢复正常后,就...
而在上层提供交互式分析查询的时候,通常会使用 Presto,Doris,ClickHouse 等组件。归纳下来如下:- Presto,Doris,ClickHouse:更注重交互式分析,对单机资源配置要求很高,重度依赖内存,缺乏容错恢复,任务重试等机... 整个通过该 HiveServer2 的请求都会开启事务,整个事务成本过高。- 部署:如果企业的计算引擎部署是基于 K8S 等容器架构,Hive on K8S 将会带来非常大的部署成本。虽然 Hive 在以上局限层面也做了很多尝试,Hive ...
**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Yarn队列的任务提交:** 用户可以指定Yarn队列执行任务。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/773c0c0ffe974d508676a9848b918864~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk...
带来大量随机的读请求。* 同时,大家可以看到,Reduce 进行的 Shuffle Fetch 请求整体看是一个网状结构,也就是说会存在大量的网络请求,量级大概是 M 乘以 R,这个请求的数量级也是非常大的。这两个问题随着作业... 2min~5min 能恢复正常。> > > 结合第二点,因为我们让一部分发送大量 Fetch 请求的作业的客户端进行了等待休眠,所以异常节点会得到一个非常快速的恢复,大概 2~5 分钟就能恢复正常,恢复正常后,就可以给所有的 ...
会从列表中查找请求所需的任务,如果存在,就完整读取对应的 event log 文件,进行解析。解析的过程就是一个回放过程(replay)。Event log 文件中的每一行是一个序列化的 event,将它们逐行反序列化,并使用 ReplayListener 将其中信息反馈到 KVStore 中,还原任务的状态。无论运行时还是 History Server,任务状态都存储在有限几个类的实例中,而它们则存储在 KVStore 中,KVStore 是 Spark 中基于内存的 KV 存储,可以存储任意的类实例...
会从列表中查找请求所需的任务,如果存在,就完整读取对应的 event log 文件,进行解析。解析的过程就是一个回放过程(replay)。Event log 文件中的每一行是一个序列化的 event,将它们逐行反序列化,并使用 `ReplayListener`将其中信息反馈到 `KVStore` 中,还原任务的状态。无论运行时还是 History Server,任务状态都存储在有限几个类的实例中,而它们则存储在 `KVStore`中,`KVStore`是 Spark 中基于内存的KV存储,可以存储...