1.Sparkå¼å¸¸å¤çââShuffle FetchFailedException
2.Spark 的源码 shuffle 流程以及寻址流程
3.Spark对shuffle阶段的优化以及调优
4.Spark Shuffle概念及shuffle机制
5.SparkShuffle及Spark SQL图解执行流程语法
6.Spark Shuffle的原理
Sparkå¼å¸¸å¤çââShuffle FetchFailedException
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Spark 的 shuffle 流程以及寻址流程
Spark的shuffle过程是分布式计算中关键的一环,它在数据重组时涉及复杂的源码细节。与MapReduce类似,源码shuffle连接Map和Reduce阶段,源码但Spark采用DAG调度,源码将宽依赖(shuffle)划分成不同的源码eclipse 打开源码Stage。在这个过程中,源码Map任务产生小文件并由MapOutPutTrackerMaster记录地址,源码Reduce任务在执行前通过MapOutputTracker获取这些地址,源码然后BlockManager通过ConnectionManager和BlockTransferService进行数据传输。源码
具体寻址流程如下:map任务执行后,源码将文件地址封装在MapStatus中,源码汇报给Driver的源码MapOutputTrackerMaster。所有map任务完成后,源码Driver掌握了所有文件地址。源码reduce任务在开始时,通过MapOutputTracker获取这些地址,并通过BlockManager连接数据节点进行数据传输。默认情况下,数据会被分批拉取到Executor的shuffle聚合内存中,以避免内存溢出(OOM)。可通过减少数据量、增加shuffle聚合内存或Executor内存来避免这个问题。
Spark的内存管理策略在1.6版本后有所改变,从静态管理转向统一管理,允许Storage和Execution共享内存,以实现更灵活的资源分配。关于shuffle的更多优化技巧,将在后续文章中深入探讨。
Spark对shuffle阶段的优化以及调优
在大数据处理框架Apache Spark中,shuffle阶段是关键的性能瓶颈。传统MapReduce框架在shuffle阶段需要将Map任务的输出数据整理、合并,再传递给Reduce任务。Spark对此进行了优化,以提高效率。
Map任务中,Spark使用内存缓冲区(默认MB)暂存输出数据。装饰公司单项源码当缓冲区接近满时,数据会溢写至磁盘,这称为“溢写”(Spill)。Spark有一个溢写阀值(spill.percent,默认0.8),当缓冲区使用率超过该阈值,Map任务会继续将数据写入剩余内存,同时执行排序和局部聚合(如果启用了Combiner)。所有溢写文件在Map任务结束时合并成一个文件。
Reduce任务接收Map任务的输出文件,通过网络获取数据,然后在内存缓冲区中合并数据,如果内存缓冲区不足,数据同样可能溢写到磁盘。合并操作后,数据被写入最终的文件,这个过程称为“合并”(Merge)。
优化后的Spark引入了SortShuffleManager,它有两种运行模式:普通模式和bypass模式。在普通模式下,数据先存储于内存数据结构中,根据shuffle算子类型(聚合或普通)选择不同的数据结构。当达到阈值时,数据被溢写到磁盘,并进行排序,分批写入文件,最后合并成一个文件。bypass模式下,每个下游任务对应一个磁盘文件,数据直接写入磁盘,无需内存缓冲,节省了排序步骤,提高了性能。
调优方面,Spark提供了多个参数来优化shuffle阶段性能。如`spark.shuffle.file.buffer`、`spark.reducer.maxSizeInFlight`、在线文档共享源码`spark.shuffle.io.maxRetries`、`spark.shuffle.io.retryWait`、`spark.shuffle.memoryFraction`、`spark.shuffle.manager`、`spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold`、`spark.shuffle.consolidateFiles`等。开发者需要根据实际情况调整这些参数,以获得最佳性能。
简而言之,Spark通过改进shuffle机制,优化了数据传输过程,减少了文件数量,提高了读写效率,从而显著提升了整体处理速度。调优参数时,应结合实际工作负载、硬件资源和性能需求进行调整,以实现最佳性能表现。
Spark Shuffle概念及shuffle机制
Spark Shuffle是连接Map与Reduce操作的关键步骤,它的性能直接影响到整个Spark程序的效率。在MapReduce中,shuffle涉及大量磁盘和网络I/O,而在Spark中,这个过程同样复杂,尤其是在DAG Scheduler的任务划分中,遇到宽依赖(shuffle)时,会划分一个新的Stage。
Spark的shuffle过程涉及到几个核心组件,如MapOutPutTracker(主从架构的模块管理磁盘小文件地址)、BlockManager(主从架构的块管理,包括内存和磁盘管理)等。在Driver端和Executor端,BlockManager包含DiskStore、MemoryStore、ConnectionManager和BlockTransferService,它们负责数据的存储、管理与传输。钻石查询系统源码
Spark的shuffle主要在reduceByKey等操作中发生,它将一个RDD中的数据按key聚合,即使key的值分布在不同分区和节点上。Shuffle Write阶段,map任务将相同key的值写入多个分区文件,而Shuffle Read阶段,reduce任务从所有map任务所在节点寻找相关分区文件进行聚合。
Spark有HashShuffleManager和SortShuffleManager两种shuffle管理类型。HashShuffleManager在早期版本中采用普通(M * R)或优化(C * R)机制,而SortShuffleManager引入了排序和bypass机制。HashShuffle可能导致小文件过多和内存消耗问题,而SortShuffleManager则通过内存管理和排序优化,减少磁盘小文件数量。
在执行流程中,map任务将结果写入缓冲,然后形成磁盘小文件,reduce task负责拉取并聚合这些小文件。然而,过多的小文件可能导致内存对象过多引发GC,甚至引发OOM。如果网络通信出现问题,可能导致shuffle过程中的数据丢失,此时由DAGScheduler负责重试Stage。
HashShuffleManager的优化机制将磁盘小文件数量减少到C * R,而SortShuffleManager的普通和bypass机制分别产生2 * M和2 * M个磁盘小文件。SortShuffleManager的byPass机制只有在特定条件下才触发,以减少磁盘写入操作。
总的来说,Spark的shuffle过程是一个复杂的操作,涉及数据的分布、聚合和传输,通过合理的shuffle策略和组件管理,以优化性能和避免潜在问题。
SparkShuffle及Spark SQL图解执行流程语法
SparkShuffle是Apache Spark中的一个核心概念,主要涉及数据分片、聚合与分发的过程。在使用reduceByKey等操作时,商盟系统 源码数据会被划分到不同的partition中,但每个key可能分布在不同的节点上。为了解决这一问题,Spark引入了Shuffle机制,主要分为两种类型:HashShuffleManager与SortShuffleManager。
HashShuffleManager在Spark 1.2之前是默认选项,它通过分区器(默认是hashPartitioner)决定数据写入的磁盘小文件。在Shuffle Write阶段,每个map task将结果写入到不同的文件中。Shuffle Read阶段,reduce task从所有map task所在的机器上寻找属于自己的文件,确保了数据的聚合。然而,这种方法会产生大量的磁盘小文件,导致频繁的磁盘I/O操作、内存对象过多、频繁的垃圾回收(GC)以及网络通信故障,从而影响性能。
SortShuffleManager在Spark 1.2引入,它改进了数据的处理流程。在Shuffle阶段,数据写入内存结构,当内存结构达到一定大小时(默认5M),内存结构会自动进行排序分区并溢写磁盘。这种方式在Shuffle阶段减少了磁盘小文件的数量,同时在Shuffle Read阶段通过解析索引文件来拉取数据,提高了数据读取的效率。
Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理。静态内存管理中内存大小在应用运行期间固定,统一内存管理则允许内存空间共享,提高了资源的利用率。Spark1.6版本默认采用统一内存管理,可通过配置参数spark.memory.useLegacyMode来切换。
Shuffle优化涉及多个参数的调整。例如,`spark.shuffle.file.buffer`参数用于设置缓冲区大小,适当增加此值可以减少磁盘溢写次数。`spark.reducer.maxSizeInFlight`参数则影响数据拉取的次数,增加此值可以减少网络传输,提升性能。`spark.shuffle.io.maxRetries`参数控制重试次数,增加重试次数可以提高稳定性。
Shark是一个基于Spark的SQL执行引擎,兼容Hive语法,性能显著优于MapReduce的Hive。Shark支持交互式查询应用服务,其设计架构对Hive的依赖性强,限制了其长期发展,但提供了与Spark其他组件更好的集成性。SparkSQL则是Spark平台的SQL接口,支持查询原生的RDD和执行Hive语句,提供了Scala中写SQL的能力。
DataFrame作为Spark中的分布式数据容器,类似于传统数据库的二维表格,不仅存储数据,还包含数据结构信息(schema)。DataFrame支持嵌套数据类型,提供了一套更加用户友好的API,简化了数据处理的复杂性。通过注册为临时表,DataFrame的列默认按ASCII顺序显示。
SparkSQL的数据源丰富,包括JSON、JDBC、Parquet、HDFS等。其底层架构包括解析、分析、优化、生成物理计划以及任务执行。谓词下推(predicate Pushdown)是优化策略之一,能够提前执行条件过滤,减少数据的处理量。
创建DataFrame的方式多样,可以从JSON、非JSON格式的RDD、Parquet文件以及JDBC中的数据导入。DataFrame的转换与操作提供了灵活性和效率,支持通过反射方式转换非JSON格式的RDD,但不推荐使用。动态创建Schema是将非JSON格式的RDD转换成DataFrame的一种方法。读取Parquet文件和Hive中的数据均支持DataFrame的创建和数据的持久化存储。
总之,SparkShuffle及Spark SQL通过高效的内存管理、优化的Shuffle机制以及灵活的数据源支持,为大数据处理提供了强大而高效的能力。通过合理配置参数和优化流程,能够显著提升Spark应用程序的性能。
Spark Shuffle的原理
Spark Shuffle是数据处理中的关键环节,负责在Map和Reduce操作之间进行数据传输和排序。Hadoop Shuffle与Spark Shuffle有显著差异,Hadoop采用的是Push类型,流程包括map、spill、merge、shuffle和sort等步骤,而Spark提供两种主要的实现:Hash based Shuffle和Sort based Shuffle。
Spark的Hash Shuffle在未优化时,数据可能会跨节点移动,但通过优化,如BypassMergeSortShuffleWriter,可以减少数据移动。相比之下,Sort Shuffle在Map端使用归并排序,输出索引文件指导Reduce端,但排序性能较低。Shuffle的性能受多种因素影响,如选择的Shuffle管理器(如hash、sort或tungsten-sort)、缓冲区大小(如shuffle.file.buffer和reducer.maxSizeInFlight)、重试策略(如maxRetries和retryWait)以及内存配置(如shuffle.memoryFraction)。
Shuffle的选择和优化是提高Spark性能的关键,通过调整这些参数,可以平衡内存使用、磁盘I/O和网络通信,以实现更高效的中间结果传输和最终的聚合操作。
Spark Shuffleç解
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SparkSpark Shuffle 原理
探索 Spark Shuffle 的奥秘,今天继续深入学习 Spark Shuffle 原理。
在 Spark 的执行流程中,划分 stage 时,根据是否涉及数据交换,可分为 ShuffleMapStage 和 ResultStage。深入理解这两种阶段有助于更好地掌握 Spark 的数据处理逻辑。
接下来,我们将详细探讨 Spark Shuffle 的两种主要形式:HashShuffle 和 SortShuffle。
HashShuffle 包括未优化和优化两个阶段。在未优化状态下,每个 Executor 线程仅执行一个 Task,而优化版本则通过复用缓冲区实现数据合并,此功能通过配置 spark.shuffle.consolidateFiles 开启。优化后的 HashShuffle 可大幅提高数据处理效率。
SortShuffle 则采用不同的数据组织策略。普通 SortShuffle 中,数据首先以特定结构存储,然后通过溢写磁盘的方式进一步组织。最终,所有 Task 的数据聚集在一个文件内,并附带一份索引文件,标识每条数据的起始和结束 offset。
在某些情况下,Spark 会启用 bypass SortShuffle,条件通常涉及特定的计算场景。此机制下,数据处理流程更为直接,减少了不必要的数据转移,从而提升性能。
比较 HashShuffle 和 SortShuffle,前者在数据组织上更为灵活,而后者则在处理大容量数据时展现出色性能。此外,bypass SortShuffle 在特定条件下能提供更高效的处理方式。
掌握 Spark Shuffle 的不同机制,对于优化 Spark 应用程序的性能至关重要。实践过程中,合理选择 Shuffle 方法能有效提升数据处理效率。
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Spark之Shuffle调优
大多数Spark作业的性能关键在于shuffle环节,涉及大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输。为了提升作业性能,shuffle调优至关重要。然而,性能优化整体而言,代码开发、资源参数配置和数据倾斜是关键因素,shuffle调优只占一小部分。因此,把握基本优化原则至关重要,避免本末倒置。下面将详细阐述shuffle原理、参数说明及调优建议。
Spark运行分为两部分:驱动程序(SparkContext核心)和Worker节点上的Task。程序运行时,Driver与Executor间进行交互,包括任务分配、数据获取等,产生大量网络传输。Shuffle发生在下一个Stage向上游Stage请求数据时,即Stage间数据流动。
ShuffleManager是负责shuffle过程执行、计算和处理的关键组件。在Spark 1.2版本后,从HashShuffleManager迭代为SortShuffleManager,显著减少了磁盘文件数量,提升性能。
HashShuffleManager在shuffle write阶段,每个Task为下游Task创建大量磁盘文件,导致性能下降。SortShuffleManager则通过合并磁盘文件,每个Task拥有一个磁盘文件,减少磁盘IO操作,提升性能。
优化HashShuffleManager的关键在于启用spark.shuffle.consolidateFiles参数,允许task复用磁盘文件,降低磁盘文件总数。
SortShuffleManager运行机制分为普通和bypass两种。普通运行机制利用内存进行数据结构排序、批量写入磁盘,最后合并磁盘文件。bypass运行机制则直接将数据写入磁盘文件,简化过程,减少排序开销。
在shuffle过程中,有多个关键参数需要优化,包括spark.shuffle.file.buffer、spark.reducer.maxSizeInFlight、spark.shuffle.io.maxRetries、spark.shuffle.io.retryWait、spark.shuffle.memoryFraction等。具体调优建议需根据实际作业性能测试和资源分配策略进行。
Shuffle优化的目标在于减少磁盘IO操作,降低网络传输延迟,提升数据处理效率。合理配置上述参数,结合任务特性,能够显著提升Spark作业性能。