spark循环读取hbase
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
### 3.1 通过读取文件生成的由外部存储系统的数据集创建,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")```### 3.2 通过并行化的方式创建RDD由一个已经存在的Scala集合创建。```cppscala> val array = Array(1,2,3,4,5)array: Array[Int] = Array(...
干货|字节跳动数据技术实战:Spark性能调优与功能升级
Spark计算过程中,读取的数据量越少,整体的计算也会越快。大多数情况下,可以直接跳过一些没必要的数据, **即Data Skipping。** **Data Skipping核心思路主要分为三个层面:** **●****Partiti... ** 例如同一个字段发生连续join。不管是AQE SkewedJoin不生效,或者倾斜处理效果不理想,都会导致作业整体耗时异常甚至失败。 **为此,我们做了以下四方面的优化,**极大提升覆盖范围,在字节内部90%+存在数...
Cloud Shuffle Service 在字节跳动 Spark 场景的应用实践
Spark 3.3 中,External Shuffle Service(以下简称 ESS)是如何完成 Shuffle 任务的?如下图,每一个 Map Task,从 Mapper 1 到 Mapper M 都会在本地生成属于自己的 Shuffle 文件。这个 Shuffle 文件内部由 R 个连续的数据片段组成。每一个 Reduce Task 运行时都会分别连接所有的 Task,从 Mapper 1 一直到 Mapper M 。连接成功后,Reduce Task 会读取每个文件中属于自己的数据片段。![]()上述方式带来的问题是显而易见的:- 由...
Cloud Shuffle Service 在字节跳动 Spark 场景的应用实践
Spark 3.3 中,External Shuffle Service(以下简称 ESS)是如何完成 Shuffle 任务的?如下图,每一个 Map Task,从 Mapper 1 到 Mapper M 都会在本地生成属于自己的 Shuffle 文件。这个 Shuffle 文件内部由 R 个连续的数据片段组成。每一个 Reduce Task 运行时都会分别连接所有的 Task,从 Mapper 1 一直到 Mapper M 。连接成功后,Reduce Task 会读取每个文件中属于自己的数据片段。
特惠活动
spark循环读取hbase-优选内容
spark循环读取hbase-相关内容
字节跳动 Spark Shuffle 大规模云原生化演进实践
## 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... 这个时候每个 Reducer 会访问所有包含它的 Reducer Partition 的 ESS并读取对应 Reduce Partition 的数据。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...
干货 | 提速 10 倍!源自字节跳动的新型云原生 Spark History Server正式发布
当用户访问 UI,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...
揭秘|UIService:字节跳动云原生 Spark History 服务
当用户访问 UI,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...
揭秘字节跳动云原生 Spark History 服务 UIService
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... 当用户访问 UI,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...
干货 | 看 SparkSQL 如何支撑企业级数仓
支持标准 JDBC 接口访问的 HiveServer2 服务器,管理元数据服务的 Hive Metastore,以及任务以 MapReduce 分布式任务运行在 YARN 上。标准的 JDBC 接口,标准的 SQL 服务器,分布式任务执行,以及元数据中心,这一系列... Spark 这类计算引擎依托于 Yarn 做资源管理,对于分布式任务的重试,调度,切换有着非常可靠的保证。Hive,Spark 等组件自身基于可重算的数据落盘机制,确保某个节点出现故障或者部分任务失败后可以快速进行恢复。数据保...
揭秘|UIService:字节跳动云原生Spark History 服务
当用户访问 UI,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...
干货|字节跳动EMR产品在Spark SQL的优化实践
提前把iceberg的相关jar包放到spark jars目录下,这样用户只需要指定catalog即可,无需再手动输出很多指令。** **其次在Spark与Hive跨引擎分析场景下** 使用Iceberg,Spark正常创建表,Presto/Trono可以正常读写,... 解决方案是需要修改Spark的配置文件或者修改Hive的hive-site-spark override配置,确保初始化出来的Spark Session中的配置项iceberg.engine.hive.enable的值为true,Hive才能正常的读取Spark创建的表。 