本文将详细地描述这个特性的工作机制，以及开发者如何在Spark Streaming应用中使用这个机制。 1. 背景 Spark和它的RDD抽象设计允许无缝地处理集群中任何worker节点的故障。...在此情况下，最好创建更多的接收器增加接收的并行度，和/或使用更好的硬件以增加容错文件系统的吞吐率。 4. 实现细节 让我们更深入地探讨一下这个问题，弄清预写日志到底是如何工作的。...恢复元数据块（绿色箭头）——为了保证能够继续下去所必备的全部元数据块都被恢复。 未完成作业的重新形成（红色箭头）——由于失败而没有处理完成的批处理，将使用恢复的元数据再次产生RDD和对应的作业。...因此通过预写日志和可靠的接收器，Spark Streaming就可以保证没有输入数据会由于driver的失败（或换言之，任何失败）而丢失。 5....允许预写日志两次高效地复制同样的数据：一次由Kafka，而另一次由Spark Streaming。Spark未来版本将包含Kafka容错机制的原生支持，从而避免第二个日志。
本文将详细地描述这个特性的工作机制，以及开发者如何在Spark Streaming应用中使用这个机制。 背景 Spark和它的RDD抽象设计允许无缝地处理集群中任何worker节点的故障。...在此情况下，最好创建更多的接收器增加接收的并行度，和/或使用更好的硬件以增加容错文件系统的吞吐率。 实现细节 让我们更深入地探讨一下这个问题，弄清预写日志到底是如何工作的。...恢复元数据块（绿色箭头）——为了保证能够继续下去所必备的全部元数据块都被恢复。 未完成作业的重新形成（红色箭头）——由于失败而没有处理完成的批处理，将使用恢复的元数据再次产生RDD和对应的作业。...因此通过预写日志和可靠的接收器，Spark Streaming就可以保证没有输入数据会由于driver的失败（或换言之，任何失败）而丢失。...允许预写日志两次高效地复制同样的数据：一次由Kafka，而另一次由Spark Streaming。Spark未来版本将包含Kafka容错机制的原生支持，从而避免第二个日志。
–记录数据的变换和描述，而不是数据本身，以保证容错 –懒操作，延迟计算，action的时候才操作 –瞬时性，用时才产生，用完就释放 2.四种构建方法 –从共享文件系统中获取，如从HDFS中读数据构建RDD...，并将它们流水线并行化 5.数据局部性原则 –如果一个任务需要的数据在某个节点的内存中，这个任务就会被分配至那个节点 –需要的数据在某个节点的文件系统中，就分配至那个节点 6.容错性原则 –如果此task...gc导致运行缓慢 建议：若持久化操作较少，但shuffle较多时，可以降低持久化内存占比，提高shuffle操作内存占比 spark-submit： 2.六个原则 •避免创建重复的RDD •尽可能复用同一个...RDD •对多次使用的RDD进行持久化处理 •避免使用shuffle类算子 如：groupByKey、reduceByKey、join等 •使用map-side预聚合的shuffle操作 一定要使用shuffle...的，无法用map类算子替代的，那么尽量使用map-site预聚合的算子，如可能的情况下使用reduceByKey或aggregateByKey算子替代groupByKey算子 •使用Kryo优化序列化性能
推测执行监控：通过进度比对启动备份任务 容错处理机制 • 心跳超时检测（默认10分钟） • 黑名单管理（失败次数阈值默认3次） • 资源重试策略（指数退避算法） 在Spark on YARN的实践中，AM...这一设计将应用程序逻辑与资源管理解耦，使得YARN能够支持多样化的计算框架（如MapReduce、Spark、Flink等），而AM正是实现这种灵活性的核心组件。...在Spark场景中，AM还会监控Executor的心跳，处理因GC停顿或网络延迟导致的假死情况。 5....静态资源划分：通过capacity-scheduler.xml配置多级队列树，每个叶子队列设置明确的资源占比（如sales队列占30%，finance队列占20%）。...在资源调度层面，基于机器学习的动态资源预测模型正成为研究热点。通过分析历史作业特征和资源使用模式，系统可以提前预判资源需求波动，实现更精准的资源预留。
文 | 邹晨俊 on 大数据 前言 有赞数据平台从 2017 年上半年开始，逐步使用 SparkSQL 替代 Hive 执行离线任务，目前 SparkSQL 每天的运行作业数量5000个，占离线作业数目的...，并且增加了一些我们感兴趣的维度，如使用的 cpu 资源，归属的工作流(airflowId)。...Hive的不一致行为，比较典型的问题由ORC格式文件为空，Spark会抛空指针异常而失败，ORC 格式和 metastore 类型不一致，SparkSQL 也会报错失败。...，使用Hive运行资源消耗不会太多。...截止目前，执行引擎选择的作业数中 SparkSQL 占比达到了73%，使用资源仅占32%，迁移到 SparkSQL 运行的作业带来了67%资源的节省。 ? ?
因为可以运行在 Spark SQL 引擎上，Spark Structured Streaming 天然拥有较好的性能、良好的扩展性及容错性等 Spark 优势。...在容错机制上，Structured Streaming 采取检查点机制，把进度 offset 写入 stable 的存储中，用 JSON 的方式保存支持向下兼容，允许从任何错误点（例如自动增加一个过滤来处理中断的数据...针对网络连接故障，采用自动拉起的方式，通过 checkpoint 恢复失败的作业。...针对实时作业中可能出现的状态，比如延迟、失败，提供监控报警并能便捷地进行消息预订（电话，邮件，短信等方式）。针对显著的性能差别，也提供了调优诊断的手段进行自助查询、对比、诊断。 ?...Spark 和 Flink 有一定的侵入性。
资源浪费加剧：假设原始数据含大量无效日志（如爬虫流量），若在最终阶段才过滤，90%的shuffle数据实为垃圾。某次项目中，我们未前置过滤步骤，导致中间数据暴增3倍，HDFS写入耗时占全程60%。...容错机制失效：单点故障即全盘崩溃。一次生产事故中，因第三阶段解析JSON失败，整个作业重启耗时2小时——而若阶段解耦，只需重跑受影响环节。...设计多阶段作业的三大陷阱实践中，新手常陷入这些误区。以我负责的广告点击流分析为例：阶段粒度失衡undefined为“图省事”，将轻量级过滤（如IP去重）与重量级聚合（如跨天用户行为关联）塞进同一阶段。...链式作业的实时性突围战多阶段作业常被诟病“批处理延迟高”，但通过链式设计，我们成功将广告点击流分析的端到端延迟压缩至15分钟。...结果凌晨2点，监控报警显示集群负载突降为0——作业因mapreduce.reduce.merge.memtostaramt配置过低而静默失败。
例如Spark on YARN应用可根据任务负载变化，通过NM的API实时申请增加内存分配，这种特性在流式计算场景中尤为重要。...AM维护着任务状态机，当检测到任务失败时，会根据重试策略（如最多重试3次）重新申请资源。某电商平台实践显示，AM的容错机制可使长周期作业的完成率提升40%以上。...这种特性使其特别适合云原生环境，如微软Azure HDInsight服务即基于YARN实现弹性伸缩。 容错机制方面，YARN通过心跳检测和容器重启策略保障任务连续性。...Nature 2023年发布的案例分析表明，长期运行的AM（如Spark Streaming）会占据固定资源，而突发性短任务可能因无法获取完整资源块而排队。...当某个计算节点因硬件故障导致任务中断时，YARN的ApplicationMaster能够精准定位失败点，仅需重新执行受影响的分区步骤（partitioned steps），而非整个作业。
图4：Gluten+Velox在TPC-H上的加速比，来自Gluten 3 Spark向量化计算如何在美团实施落地 | 3.1 整体建设思路 更关注资源节省而不单追求执行加速。...一致性验证。主要是问题修复，对所有非SLA作业进行大规模测试，筛选出稳定运行、数据完全一致、有正收益的作业。 灰度上线。...将向量化执行环境发布到所有服务器，对符合条件的作业分批上线，增加监控报表，收集收益，对性能不及预期、发生数据不一致的作业及时回退原生Spark上。此过程用户无感知。...这样设计主要是为了优化顺序读场景，通过预读来加快后续访问，然而针对随机读场景（小数据量下比较普遍），该方式却适得其反，因为预读出的数据很难被后续使用，增加了读放大行为。...升级到Spark3.5之后，我们内部Spark版本与Gluten社区的兼容性成本很低，并且向量化相关feature还会持续迭代，预计每半年可升级一次线上版本。
这引出了后续章节将要讨论的关键优化方向——如何在确保作业时效性的同时，通过智能调度算法降低冗余执行带来的资源浪费。...某电商平台的实测数据显示，启用推测执行后，夜间批处理作业的P99延迟降低了37%，而资源消耗仅增加12%。...内存优化配置：合理设置mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb参数，确保备份任务不会因内存不足而失败，同时避免资源浪费。...在长周期作业场景下（如ETL处理），即使原任务因节点故障中断，备份任务仍可继续执行。这种隐式的故障恢复机制使得系统在保持简洁架构的同时，获得了接近主动容错方案的可靠性。...此时作业完成时间直接关联业务时效性，而夜间集群通常有充足冗余资源。某电商平台实践显示，启用推测执行后，其每日用户行为分析作业的99分位完成时间从3.2小时降至2.5小时，资源成本仅增加7%。
简述Spark Streaming 具有高吞吐量和容错能力强的特点，输入源有很多，如 Kafka, Flume, Twitter 等待。...预写日志通常被用于数据库和文件系统中，保证数据操作的持久性。...未完成作业的重新形成: 由于失败而没有处理完成的批处理，将使用恢复的元数据再次产生 RDD 和对应的作业 读取保存在日志中的块数据: 在这些作业执行的时候，块数据直接从预写日志中读出，这将恢复在日志中可靠地保存所有必要的数据...再谈Spark Streaming的容错性 实时流处理系统需要长时间接收并处理数据，这个过程中出现异常是难以避免的，需要流程系统具备高容错性。Spark Streaming 一开始就考虑了两个方面。...接收器将数据分成一系列小块，存储到 Executor 内存或磁盘中，如果启动预写日志，数据同时还写入到容错文件系统的预写日志文件。
Spark程序运行并行度高； 容错性高 Spark通过弹性分布式数据集RDD来实现高效容错，RDD是一组分布式的存储在节点内存中的只读性的数据集，这些集合是弹性的，某一部分丢失或者出错，可以通过整个数据集的计算流程的血缘关系来实现重建...CheckPoint机制是我们在spark中用来保障容错性的主要机制，它可以阶段性的把应用数据存储到诸如HDFS等可靠存储系统中，以供恢复时使用。...原始的RDD通过一系列的transformation操作就形成了DAG有向无环图，任务执行时，可以按照DAG的描述，执行真正的计算。 RDD最重要的特性就是容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。...参数调优建议：如果Spark作业中的RDD持久化操作较少，shuffle操作较多时，建议降低持久化操作的内存占比，提高shuffle操作的内存占比比例，避免shuffle过程中数据过多时内存不够用，必须溢写到磁盘上...这就意味着，我们的Spark作业会进行多次重复计算来创建多个代表相同数据的RDD，进而增加了作业的性能开销。
可靠性修复 处理频繁的节点重新启动 为了可靠地执行长时间运行的作业，我们希望系统具有容错能力并从故障中恢复（主要是由于正常维护或软件错误导致的机器重启）。...使 PipedRDD对fetch失败更有鲁棒性（SPARK-13793）：PipedRDD 以前的实现不够强大，无法处理由于节点重启而导致的获取失败，并且只要出现获取失败，该作业就会失败。...可配置的最大获取失败次数（SPARK-13369）：对于这种长时间运行的作业，由于机器重启而引起的获取失败概率显着增加。...因此，现在我们可以运行24个任务/主机而不会耗尽内存。 性能改进 在实现上述可靠性改进之后，我们能够可靠地运行Spark作业。在这一点上，我们将努力转向与性能相关的项目，以充分利用Spark。...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。
今天咱们来点有深度的主题，比如，容错，状态管理或者性能。除此之外，我们也将讨论开发分布式流处理应用的指南，并给出推荐的流处理框架。 1. 容错性 流处理系统的容错性与生俱来的比批处理系统难实现。...当批处理系统中出现错误时，我们只需要把失败的部分简单重启即可；但对于流处理系统，出现错误就很难恢复。因为线上许多作业都是7 x 24小时运行，不断有输入的数据。...所以相对于Storm，Flink的容错机制更高效，因为Flink的操作是对小批量数据而不是每条数据记录。...我们期望一旦因某种原因失败，状态能够修复。状态修复有可能会出现小问题，它并不总是保证exactly once，有时也会出现消费多次，但这并不是我们想要的。...现在可以通过Dataflow的API来定义Google云平台作业、Flink作业或者Spark作业，后续会增加对其它引擎的支持。
目前spark是一个非常流行的内存计算（或者迭代式计算，DAG计算）框架，在MapReduce因效率低下而被广为诟病的今天，spark的出现不禁让大家眼前一亮。...从架构和应用角度上看，spark是一个仅包含计算逻辑的开发库（尽管它提供个独立运行的master/slave服务，但考虑到稳定后以及与其他类型作业的继承性，通常不会被采用），而不包含任何资源管理和调度相关的实现...Spark on yarn在spark 1.0版本中已经变得比较成熟，但如果运行在线上环境中，仍面临很多挑战。 挑战1： 应用程序日志如何获取？...因此，对于想把spark运行在yarn上的公司，第一个需要做的工作可能是为用户提供一个好的日志查看工具，可以查看正在运行的，或者运行完成（成功和失败）的spark作业的，在yarn-client和yarn-cluster...主要体现在以下几个方面： （1）YARN中的资源调度器采用的是基于资源预留的调度机制，这种机制会使得大资源需求的作业获取资源非常慢，而spark正是这类大资源需求的作业。
RDD通常通过Hadoop上的⽂件，即HDFS或者HIVE表来创建，还可以通过应⽤程序中的集合来创建； 4. RDD最重要的特性就是容错性，可以⾃动从节点失败中恢复过来。...控制发生失败时需要重算的状态数。 Spark streaming 可以通过转化图的谱系图来重算状态， 检查点机制则可以控制需要在转化图中回溯多远。 2. 提供驱动器程序容错。...然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark Streaming的预写日志机制（Write Ahead Log，WAL）。...该机制会同步地将接收到的Kafka数据写入分布式文件系统（比如HDFS）上的预写日志中。所以，即使底层节点出现了失败，也可以使用预写日志中的数据进行恢复。...1）自动的进行内存和磁盘的存储切换； 2）基于Lineage的高效容错； 3）task如果失败会自动进行特定次数的重试； 4）stage如果失败会自动进行特定次数的重试，而且只会计算失败的分片
写到本地磁盘的方式，依赖计算节点上的磁盘，无法做到存算分离 这些都很容易导致 ShuffleRead 慢或者超时，引起 FetchFailed 相关错误，严重影响线上作业的稳定性，ShuffleRead...字节跳动使用 Spark 作为主要的离线大数据处理引擎，每天线上运行作业数过百万，日均 Shuffle 量 300+PB。...引起的作业慢 / 失败 /Stage 重算等问题，影响稳定性 & 资源利用率 External Shuffle Service (以下简称 ESS) 存算无法分离，遇到磁盘容量低的机器经常出现磁盘打满影响作业运行...自 CSS 在内部上线一年半以来，当前线上节点数 1500+，日均 Shuffle 量 20+PB，大大提高了 Spark 作业的 Shuffle 稳定性，保障了业务的 SLA Cloud Shuffle...容错处理 Push 失败：当触发 Spill 进行 Push PartitionGroup 数据时，每次 Push 的数据大小为 4MB（一个 Batch），当某次 Push batch 失败时，并不影响之前已经
微服务架构则有效破解了系统复杂性难题。InfoQ报道的某银行案例中，技术团队将MapReduce作业拆分为独立的微服务组件，通过服务网格实现流量控制，使任务失败率从12%降至1.5%。...某视频网站将10PB冷数据迁移至OSS，年度存储支出减少420万美元，而数据访问延迟仅增加15ms。 技术融合的必然性选择 业务敏捷性需求推动架构转型。...、监控等辅助功能 智能预测缩放 结合历史负载规律和机器学习算法，实现： • 基于时间序列预测的预扩容（如电商大促前自动扩容） • 作业特征识别的资源预分配 • 异常负载波动的快速响应 某视频处理平台通过...根据CSDN案例研究，某企业Hadoop集群因存储需求增长被迫扩容计算资源，导致30%的CPU资源长期闲置，年运维成本增加40%。...值得注意的是，该方案特别针对Spark Shuffle阶段设计了弹性缓冲策略，避免因节点下线导致任务失败。
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