Hadoop的block size一般是64MB，128MB或者256MB，现在一般趋向于设置的越来越大。后文要讨论的内容会基于128MB，这也是CDH中的默认值。...这些MapReduce作业运行同样需要集群资源，所以建议调度在生产系统非繁忙时间段执行。但是，应该定期执行这种合并的MapReduce作业，因为小文件随时或者几乎每天都可能产生。...增加batch大小 这种方法很容易理解，batch越大，从外部接收的event就越多，内存积累的数据也就越多，那么输出的文件数也就回变少，比如上边的时间从10s增加为100s，那么一个小时的文件数量就会减少到...大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性： 1.Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS，过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力，会影响整个集群的稳定运行...最后，Spark中一个task处理一个分区从而也会影响最终生成的文件数。 当然上述只是以Spark SQL中的一个场景阐述了小文件产生过多的原因之一（分区数过多）。
否则，Cleaner可能会删除该作业正在读取或可能被其读取的文件，并使该作业失败。通常，默认配置为10会允许每30分钟运行一次提取，以保留长达5（10 * 0.5）个小时的数据。...如果以繁进行摄取，或者为查询提供更多运行时间，可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。 2....就像数据库在磁盘上的直接/原始文件产生I/O开销一样，与读取/写入原始DFS文件或支持数据库之类的功能相比，Hudi可能会产生开销。...可以配置最大日志大小和一个因子，该因子表示当数据从avro转化到parquet文件时大小减小量。 HUDI-26将较小的文件组合并成较大的文件组，从而提升提升性能。 7....为什么必须进行两种不同的配置才能使Spark与Hudi配合使用 非Hive引擎倾向于自己列举DFS上的文件来查询数据集。例如，Spark直接从文件系统（HDFS或S3）读取路径。
这个作业需要运行 3 个小时，进而拉高了许多下游表的延迟 (Latency)，明显影响数据科学家、产品经理等用户的使用体验。因此我们需要对这些作业进行提速，让各个表能更早可用。...公司业务基本上都在 AWS 上，服务器的原始日志以文件形式上传至 S3，按日分区；目前的作业用 Airflow 调度到 EMR 上运行，生成 Hive 日表，数据存储在 S3。...有从 Hive 里面查询，有从 Presto 查询，有从 Jupyter 里面查询，有从 Spark 里面查询，我们甚至不能确定以上就是全部的访问途径。...流式读取 S3 文件 项目的输入是不断上传的 S3 文件，并非来自 MQ (message queue)。...优雅的感知输入文件 输入端，没有采用 Flink 的 FileStreamingSource，而是采用 S3 的 event notification 来感知新文件的产生，接受到这个通知后再主动去加载文件
Airflow DAG 脚本编排我们的流程，确保我们的 Python 脚本像时钟一样运行，持续流式传输数据并将其输入到我们的管道中。...数据转换问题：Python 脚本中的数据转换逻辑可能并不总是产生预期的结果，特别是在处理来自随机名称 API 的各种数据输入时。...Spark 依赖项：确保所有必需的 JAR 可用且兼容对于 Spark 的流作业至关重要。JAR 丢失或不兼容可能会导致作业失败。...S3 存储桶权限：写入 S3 时确保正确的权限至关重要。权限配置错误可能会阻止 Spark 将数据保存到存储桶。 弃用警告：提供的日志显示弃用警告，表明所使用的某些方法或配置在未来版本中可能会过时。...从收集随机用户数据开始，我们利用 Kafka、Spark 和 Airflow 的功能来管理、处理和自动化这些数据的流式传输。
单独的基准测试显示，S3 读取吞吐量提高了 12 倍（从 21MB/s 提高到 269MB/s）。吞吐量提高可以缩短生产作业的运行时间。...多次非必要重新打开：S3 输入流是不可寻址的。每次执行寻址或是遇到读取错误时，总是要重复打开“分割（split）”。分割越大，出现这种情况的可能性越高。每次重新打开都会进一步降低总体的吞吐量。...降低了作业运行时间 作业的总体运行时间减少了，因为 mapper 等待数据的时间减少了，可以更快地完成。...我们正在把这项优化推广到我们的多个集群中，结果将发表在以后的博文上。 鉴于 S3E 输入流的核心实现不依赖于任何 Hadoop 代码，我们可以在其他任何需要大量访问 S3 数据的系统中使用它。...目前，我们把这项优化用在 MapReduce、Cascading 和 Scalding 作业中。不过，经过初步评估，将其应用于 Spark 和 Spark SQL 的结果也非常令人鼓舞。
10个小时的作业运行时间中有3个小时用于将文件从staging director移动到HDFS中的最终目录。...配置任务数量：由于我们的输入大小为60 T，每个HDFS块大小为256 M，因此我们为该作业生成了超过250,000个任务。...虽然我们能够以如此多的任务运行Spark作业，但我们发现当任务数量太多时，性能会显着下降。...我们引入了一个配置参数来使map输入大小可配置，因此我们可以通过将输入分割大小设置为2 GB来将该数量减少8倍。...与旧的基于Hive的管道相比，基于Spark的管道产生了显着的性能改进（4.5-6x CPU，3-4x资源预留和~5x延迟），并且已经在生产中运行了几个月。
（MR里面的task是以java进程方式运行） 缺点：多个task之间由于是线程的形式会导致资源竞争，另外多个task并行的日志会比较混乱。...4个record var valSize = 1000 //每个Value大小1000byte var numReducers = 2 //由于随机产生的key会有重复，groupby...key-value形式的数组，key是随机给0~Int最大值，value是一个随机的byte。...MapTask个数=\frac{输入数据大小}{每个分片大小（HDFS默认是128MB）}这里需要注意，真正在写应用的时候一般不用自己指定map task的个数，通常自动计算为： 实际执行流程比自己的要复杂...简单来说可以分成三个步骤： 确定应用（Application）会产生哪些作业（Job）。 比如上面例子因为count()两次，就是两个Job。
Spark-ETL 是我们围绕 Spark 的内部包装器，提供高级 API 来运行 Spark 批处理作业并抽象出 Spark 的复杂性。...Spark-Lineage 概述 使用 Spark-ETL 运行 Spark 作业很简单；用户只需提供（1）通过 yaml 配置文件提供源和目标信息，以及（2）通过 python 代码从源到目标的数据转换逻辑...这避免了与多个团队进行多次对话以确定工作的所有者，并减少了可能对业务报告产生不利影响的任何延迟。...Spark-ETL 版本、服务版本和 Docker 标签：每次运行时也会跟踪此信息，并用于更多技术目的，例如调试。...添加元数据信息： Spark ETL 作业的详细信息（例如，存储库、源 yaml 等）附加到上面创建的相应链接。每个元数据信息都被赋予一个与相关作业相关的唯一 ID 和值。
了解如何将 Kudu 数据从 CDH 迁移到 CDP。 当您将 Kudu 数据从 CDH 迁移到 CDP 时，您必须使用 Kudu 备份工具来备份和恢复您的 Kudu 数据。...Kudu 备份工具运行 Spark 作业，该作业会根据您指定的内容构建备份数据文件并将其写入 HDFS 或 AWS S3。...请注意，如果您要备份到 S3，则必须提供 S3 凭据以进行 spark-submit，如指定凭据以从 Spark 访问 S3 中所述 Kudu 备份工具在第一次运行时为您的数据创建完整备份。...因此，如果您有活动的摄取过程，例如 Spark 作业、Impala SQL 批处理或 Nifi 在 Kudu 中插入或更新数据，您可能需要在开始完整备份之前暂停这些过程，以避免在开始 Kudu 备份过程后丢失数据更改...如果您更改了 的值tablet_history_max_age_sec并计划在目标集群上运行 Kudu 的增量备份，我们建议将其重置tablet_history_max_age_sec为默认值 1 周（
将自定义资源与自定义控制器结合在一起会产生一个声明性 API，在这个 API 中，操作器会协调集群声明状态与实际状态之间的差异。换句话说，操作器处理与其资源相关的自动化。...遵循我们的步骤，将 S3 与你的 Spark 作业和 Kubernetes 的 Spark 操作器进行集成。...S3 处理依赖项 mainApplicationFile 和 spark 作业使用的附加依赖项（包括文件或 jar）也可以从 S3 中存储和获取。...总结 我们介绍了启动并运行 Spark 操作器和 S3 所需的 4 个步骤：镜像更新、SparkApplication 的 sparkConf 中所需的选项、S3 凭据以及基于特定 S3 的其他选项。...我们希望这个关于 Spark 操作器和 S3 集成的演练将帮助你和/或你的团队启动并运行 Spark 操作器和 S3。
广播变量起初在 Driver 中，Task 在运行时会首先在自己本地的 Executor 上的 BlockManager 中尝试获取变量，如果本地没有，BlockManager 会从 Driver 中远程拉取变量的副本...注意，过犹不及，不要将本地化等待时长延长地过长，导致因为大量的等待时长，使得 Spark 作业的运行时间反而增加了。...调节 Executor 堆外内存 有时 Spark 作业处理的数据量非常大，达到几亿的数据量，此时运行 Spark 作业会时不时地报错，例如 shuffle output file cannot find...task执行的非常慢，此时可能出现了数据倾斜，作业可以运行，但是运行得非常慢； Spark 作业的大部分task都执行迅速，但是有的task在运行过程中会突然报出OOM，反复执行几次都在某一个task报出...，但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此 shuffle write 性能有待提高。
Driver：一个Spark作业有一个Spark Context，一个Spark Context对应一个Driver进程，作业的main函数运行在Driver中。...mapPartitions函数接收的参数为func函数，func接收参数为每个分区的迭代器，返回值为每个分区元素处理之后组成的新的迭代器，func会作用于分区中的每一个元素。...在较大的数据集中使用filer等过滤操作后可能会产生多个大小不等的中间结果数据文件，重新分区并减小分区可以提高作业的执行效率，是Spark中常用的一种优化手段 repartition (numPartitions...数 ---jars \ # 作业程序依赖的外部jar包，这些jar包会从本地上传到Driver然后分发到各Executor classpath中。...缺点：产生小文件过多，内存利用率低，大量的随机读写造成磁盘IO性能下降。
从各种数据源（例如，Web应用服务器）摄取的数据会生成日志文件，并持久保存在S3。...然后，这些文件将被Amazon Elastic MapReduce（EMR）转换和清洗成产生洞见所需的形式并加载到Amazon S3。...使用Amazon Athena，你可以在数据存储时直接从Amazon S3中查询，也可以在数据转换后查询（从聚合后的数据集）。...分发到集群服务器上的每一项任务都可以在任意一台服务器上运行或重新运行。集群服务器通常使用HDFS将数据存储到本地进行处理。 在Hadoop框架中，Hadoop将大的作业分割成离散的任务，并行处理。...Apache Spark是一个大规模并行处理系统，它有不同的执行器，可以将Spark作业拆分，并行执行任务。为了提高作业的并行度，可以在集群中增加节点。Spark支持批处理、交互式和流式数据源。
由于 reducer 的 shuffle fetch 请求是随机到达的，因此 shuffle 服务也会随机访问 shuffle 文件中的数据。...如果单个 shuffle 块大小较小，则 shuffle 服务产生的小随机读取会严重影响磁盘吞吐量，从而延长 shuffle fetch 等待时间。 第三个挑战是扩展问题。...这可能会导致原本正常运行的作业出现不可预测的运行时延迟，尤其是在集群高峰时段。...Magnet在此期间可以将小的shuffle块的随机读取转换为MB大小的顺序读取。...： 该shuffle依赖中没有map端聚合操作（如groupByKey()算子） 分区数不大于参数spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold规定的值（默认200） 那么会返回
程序产生小文件的原因 程序运行的结果最终落地有很多的小文件，产生的原因： 读取的数据源就是大量的小文件 动态分区插入数据，会产生大量的小文件，从而导致map数量剧增 Reduce...rand()方法会生成一个0~1之间的随机数[rand(int param)返回一个固定的数值]，通过随机数进行数据的划分，因为每次都随机的，所以每个reducer上的数据会很均匀。...set hive.merge.mapfiles = true; -- 在 MapReduce 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles = true; -- 作业结束时合并文件的大小...set hive.merge.size.per.task = 256000000; -- 每个Map最大输入大小(这个值决定了合并后文件的数量) set mapred.max.split.size...by相关的shuffle操作时，会产生很多小文件；太多的小文件对后续使用该表进行计算时会启动很多不必要的maptask，任务耗时高。
3.提高Shuffle性能 Shuffle表示数据从Map Task输出到Reduce Task输入的这段过程。...的过程中Reduce的Task所在的位置会按照spark.reducer.maxSizeInFlight的配置大小去拉取文件，之后用内存缓冲区来接收，所以提高spark.reducer.maxSizeInFlight...第三个配置一般都是默认开启的，默认对Map端的输出进行压缩操作。 4.Spark作业并行程度 在Spark作业进行的时候，提高Spark作业的并行程度是提高运行效率的最有效的办法。...可调整storage占二者内存和的百分比，这两个参数一般使用默认值就可以满足我们绝大部分的作业的要求了。...返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成。
，join的算子，会导致宽依赖的产生； 3.切割规则：从后往前，遇到宽依赖就切割stage； 4.图解： 5.计算格式：pipeline管道计算模式，piepeline只是一种计算思想，一种模式 6.spark...针对这种问题，在不增加内存的情况下，可以通过减少每个Task的大小，以便达到每个Task即使产生大量的对象Executor的内存也能够装得下。...(2) 对key先添加随机值，进行操作后，去掉随机值，再进行一次操作。...，从kafka接收来的数据会存储在spark的executor中，之后spark streaming提交的job会处理这些数据，kafka中topic的偏移量是保存在zk中的。...Spark会创建跟Kafka partition一样多的RDD partition, 并且会并行从Kafka中读取数据.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
