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。# 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。H... 是用THandleIdentifier类进行封装。在OpenSession时,由Hive Server2生成并且返回,后续所有接口都会附带传递这个信息,此信息是一次Connection连接的唯一标志。但是,Hive Server2在FetchResults方法中存在bug。由于...
**并且可按需付费,减少非必要开销,降低成本。** ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2480e5d589654956bc72828c434ddb8d~tplv-tlddhu82om-image.image?... 由于Parquet文件是基于 RowGroup的方式分块存储的,并且Parquet Footer中存储了每个RowGroup的 min/max等索引信息,因此可以结合Data Filter进一步过滤出必要的RowGroup。例如下图中的过滤条件a=10,RowGroup2中的a列...
**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... 是用THandleIdentifier类进行封装。在OpenSession时,由Hive Server2生成并且返回,后续所有接口都会附带传递这个信息,此信息是一次Connection连接的唯一标志。但是,Hive Server2在FetchResults方法中存在bug。由...
sortByKey 和 Repartition 的操作都会使用到 Shuffle。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... 返回相应的数据。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...
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 ... 是用THandleIdentifier类进行封装。在OpenSession时,由Hive Server2生成并且返回,后续所有接口都会附带传递这个信息,此信息是一次Connection连接的唯一标志。但是,Hive Server2在FetchResults方法中存在bug。由于...
(https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/13f1f0e811294a2da6a4034f2eedb8d4~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790098&x-signature=y5PQa7LTLk5C9T%2FkG70sDc... **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...
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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790062&x-signature=3TF0%2FSVCFdBpSEax12xx5MM4zq4%3D)上文提到,每一个 Fetch-Failure 都可能意味着一定时间的超时等待和计算资源空跑,同时还可能意味着触发 Stage 重算,甚至作...
主要在测试环境使用的比较多,这种方式的优势在于资源使用率较高。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b2563b50e0b743478fa36d60c0d4db3a~tplv-tlddhu82om-image... 并进行交互操作,将用户的代码提交给 TM 后返回结果,这种方式和 Session 模式的区别是集群资源固定,即 JM、TM 的数目和所使用的资源是固定的,无法根据 TM 代码的执行情况动态调整,用户也无法指定资源。![pictur...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/75c6442c54574528b2540c49a1f061db~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790044&x-signature=fhu2Nv5%2... 右边的饼图是维护方式的占比统计,占比最大的是 Others,占比高达 60%,Others 的意思是不被字节跳动内部任何一个平台管理的作业,这也非常符合 MapReduce 的特定,它是一个历史悠久的框架,很多的 MapReduce 作业在第一...
并发下的 Checkpoint 成功率。单点任务恢复和节点黑名单机制功能,保障了对故障节点的快速响应,避免业务整体重启。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d0716db5... **业内最大规模实时计算集群最佳实践**#### 在字节跳动内部,**抖音****/****头条****/****穿山甲****等业务的广告推荐以及****模型训练**都深度使用了流式计算 Flink 版提供的流式计算引擎能力。...
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目录下,这样用户只需要指定catalog即可,无需再手动... 提供标准的JDBC访问接口,Spark SQL引擎同样实现了Thrift 接口,Spark SQL引擎在服务启动的时候便已经被提交至Yarn,处于等待状态。当业务任务到达的时候,由SQL服务器实现引擎的筛选,匹配一个已经存在的引擎,或者重新...
iceberg格式的表可以不显示的指定表分区字段,但是要求在写入分区表之前根据每个任务(Spark 分区)的分区规范对分区字段进行排序,上述sql中cleandate,etldate是分区字段。等待几分钟,报错:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4ef3ca79ffe54b64bd0343db569f840c~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790073&x-signature=ktKdbKmLpFL1edoO31%2FefqJPWm4%3...
Spark 云原生技术方案目前主流的使用方式包括 Spark Native 和 Google 开源的 Spark Operator 两种方式。两种方式殊途同归,最终都是调用 Spark-submit 命令行工具。不同的是,Google 的 Spark Operator 支持了更加丰... (https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/57cf99a84d504e828707e889806db5cc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790055&x-signature=45NCct7hSuUY12OGU3t7N2Ee...