2 、 kryo+ 序列化缓存 使用 kryo 序列化并且使用 rdd 序列化缓存级别。...使用 kryo 序列化需要修改 spark 的序 列化模式，并且需要进程注册类操作。 打成 jar 包在 yarn 上运行。...使用序列化缓 存配合 kryo 序列化，可以优化存储内存占用。...但是序列化缓存可以让体积更小，那么当 yarn 内 存资源不充足情况下可以考虑使用 MEMORY_ONLY_SER 配合 kryo 使用序列化缓存。...，但是并不使用 JAVA 序列化也不使用 Kryo 序列化，而是使用一种特 有的编码器进行序列化对象。
Flink自己实现了一套序列化系统可以让我们编写程序的时候，尽快地发现问题，更加节省内存空间，并直接进行二进制数据的处理。...Spark的目标是在便利与性能中取得平衡，所以提供2种序列化的选择。...Kryo serialization Spark还可以使用Kryo库（版本2）来更快地序列化对象。...Kryo比Java串行化（通常多达10倍）要快得多，也更紧凑，但是不支持所有可串行化类型，并且要求您提前注册您将在程序中使用的类，以获得最佳性能 Kryo serialization 性能和序列化大小都比默认提供的...自从Spark 2.0.0以来，我们在使用简单类型、简单类型数组或字符串类型的简单类型来调整RDDs时，在内部使用Kryo序列化器。 Java中的反射了解吧？
与原有MapReduce模型相比，其具有下面3个特点： 充分使用内存作为框架计算过程存储的介质，与磁盘相比大大提高了数据读取速度。利用内存缓存，显著降低算法迭代时频繁读取数据的开销。...同时，配合JDBC，它还可以读取外部关系型数据库系统如Mysql，Oracle中的数据。对于自带Schema的数据类型，如Parquet，DataFrame还能够自动解析列类型。 ?...3）spark.serializer:Spark内部会涉及到很多对数据进行序列化的地方，默认使用的是Java的序列化机制。...Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介绍，Kryo序列化机制比Java序列化机制，性能高10倍左右。...Spark之所以默认没有使用Kryo作为序列化类库，是因为Kryo要求最好要注册所有需要进行序列化的自定义类型，因此对于开发者来说，这种方式比较麻烦。
支持ansi-sql和hive ql的sql parser 支持ddl命令 支持子查询：in/not in、exists/not exists new feature（新特性） 支持csv文件 支持缓存和程序运行的堆外内存管理...算法，包括LDA、高斯混合、泛化线性回顾等 基于dataframe的api，向量和矩阵使用性能更高的序列化机制 Spark Streaming 发布测试版的structured streaming 基于...api python dataframe中返回rdd的方法 使用很少的streaming数据源支持：twitter、akka、MQTT、ZeroMQ hash-based shuffle manager...版本 SQL中的浮点类型，使用decimal类型来表示，而不是double类型 kryo版本升级到了3.0 java的flatMap和mapPartitions方法，从iterable类型转变为iterator...类型 java的countByKey返回类型，而不是类型 写parquet文件时，summary文件默认不会写了，需要开启参数来启用 spark mllib中，基于dataframe
，而是使用foreachPartition算子并行处理数据； （5）缓存表：对于一条SQL语句的查询结果，如果可能多次使用则可以将表数据进行缓存，使用SQLContext.cacheTable(name...（1）如果使用的是本地模式，至少local[n]中的n设置为2，因为SparkStreaming底层至少有两条线程，一条线程分配给Receiver接收数据并存储在Spark内存中，SparkStreaming...,以及基于状态的操作如updateStateByKey,默认隐式开启了持久化机制，将数据缓存到了内存中，所以不需要手动调用persist()方法，对于通过网络接收数据的输入流，如socket、Kafka...：使用Kryo序列化机制序列化Task; ②在StandAlone模式下运行Spark程序，减少Task启停时间； Ⅴ、设置算子或者全局并行度； Ⅵ、默认情况下接收到输入数据是存储在Executor...的内存中的，使用持久化级别是Memory_and_disk_ser_2,数据会进行序列化且有副本，所以可以通过启用Kryo序列化机制进行优化； Ⅶ、调节batch interval : 如果想让SparkStreaming
、Spark 运行流程 15、Spark 中的 OOM 问题 16、修改默认task个数 17、Hadoop 和 Spark 使用场景 18、RDD、DStream、DataFrame、Dataset区别...八、使用Kryo序列化 在Spark中，主要有三个地方涉及到了序列化： 在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输 将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD，Student...但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。...对于这三种出现序列化的地方，我们都可以通过使用Kryo序列化类库，来优化序列化和反序列化的性能。Kryo序列化机制比Java序列化机制，性能高10倍左右。...Spark之所以默认没有使用Kryo作为序列化类库，是因为Kryo要求最好要注册所有需要进行序列化的自定义类型，比较麻烦。但从Spark 2.0开始，简单类型以及数组、字符串都默认使用Kryo。
当缓存越来越多的 RDD 后，可用的内存就会减少。最终 Spark 会把分区数据从 内存中逐出（使用最少最近使用算法，LRU）。同时，缓存过多的 Java 对象，JVM 垃圾回收高耗是不可避免的。...Spark 用序列化的方式，可以在网络间传输对象，也可以把序列化后的字 节流缓存在内存中。...使用 Kryo 序列化 Spark 默认使用 JavaSerializer 来序列化对象，这是一个低效的 Java 序列化框架，一个更好的选择是选用 Kryo。...Spark 中使用 Kryo 序列 化，只需要设置 spark.serializer 参数为 org. apache.spark.serializer.KryoSerializer，如这样设置命令行参数...幸运的是，Spark 对其框架里用到的 类做了自动注册 ；但是，如果应用程序代码里有自定义的类，恰好这些自定义类也 要用 Kryo 序列化，那就需要调用 SparkConf.registerKryoClasses
使用 DataSet 进行编程 DataSet 和 RDD 类似, 但是DataSet没有使用 Java 序列化或者 Kryo序列化, 而是使用一种专门的编码器去序列化对象, 然后在网络上处理或者传输...虽然编码器和标准序列化都负责将对象转换成字节，但编码器是动态生成的代码，使用的格式允许Spark执行许多操作，如过滤、排序和哈希，而无需将字节反序列化回对象。 ...这种基于反射的方法可以生成更简洁的代码，并且当您在编写Spark应用程序时已经知道模式时，这种方法可以很好地工作。 ...从 DataFrame到DataSet scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...] scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: bigint] scala> df.show
Spark Datasets 是 DataFrame API 的扩展，提供了一个类型安全的，面向对象的编程接口。...表格表示使用 Spark 的内部 Tungsten 二进制格式存储，允许对序列化数据进行操作并提高内存利用率。...由于 Spark 了解 Datasets 中数据的结构，因此可以在缓存 Datasets 时在内存中创建更优化的布局。...在下面的例子中，我们对比使用 Datasets 和 RDD 来在内存中缓存几百万个字符串。在这两种情况下，缓存数据都可以显着提高后续查询的性能。...因此，它们可以比 Java 或 Kryo 序列化更快地运行。 ? 除了速度之外，由此产生的编码数据的序列化大小也明显更小（高达2倍），从而降低了网络传输的成本。
某些 Shuffle 操作可能会消耗大量堆内存，因为它们在传输之前或之后使用内存中数据结构来组织记录。Shuffle 还会在磁盘上生成大量中间文件。...key") # Repartition to align data by key result_good = df_repartitioned.groupBy("key").max("value") 使用内存和磁盘缓存...：选择 Avro 或 Kryo 等高效的序列化格式，以减少 Shuffle过程中的数据大小。...配置：调整Spark的配置参数，如Spark.shuffle.departitions、Spark.reducer.maxSizeInFlight和Spark.shuzzle.file.buffer。...监控和分析：使用Spark的监控工具，如Spark UI和Spark History Server来分析作业的性能，并确定可以优化shuffle的区域。
Kryo serialization：Spark也可以使用Kryo库(version 4)来更快的序列化对象。...Kryo明显要比Java序列化更快，更紧凑，但不支持所有序列化类型，并且要求你提前注册你将在程序中使用的类，以获得最佳性能。 如何使用呢？...基本数据类型的集合通常将它们存储为装箱对象，如java.lang.Integer。 下面将首先概述 Spark 的内存管理，然后讨论用户可以采取的具体策略，以便更有效地使用应用程序中的内存。...我们强烈建议使用Kryo，如果您想以序列化的形式缓存数据，因为它比Java序列化占用小的多的空间。...对于大多数应用程序，切换到Kryo序列化，并以序列化的形式持久化数据就能解决大多数常见的性能问题。 参考 Tuning Spark
同时，作为在程序员中普及率最高的语言之一，它也降低了更多程序员使用，或是参与开发Hadoop项目的门槛。同时，基于Scala开发的Spark，甚至因为项目的火热反过来极大的促进了Scala语言的推广。...Tez的抽象层次较低，用户不易直接使用，Spark与Flink都提供了抽象的分布式数据集以及可在数据集上使用的操作符，用户可以像操作Scala数据集合类似的方式在Spark/FLink中的操作分布式数据集...3.1.1 Spark的序列化框架 Spark 支持通用的计算框架，如 Java Serialization和 Kryo。其缺点之前也略有论述，总结如下： 占用较多内存。...Project Tungsten 提供了一种更好的解决方式，针对于DataFrame API（Spark针对结构化数据的类SQL分析API，参考 Spark DataFrame Blog），由于其数据集是有固定...对于第7中类型，Flink使用Kryo进行序列化和反序列化。
序列化介绍 在实际开发中我们往往需要自己定义一些对于RDD的操作，那么此时需要注意的是，初始化工作是在Driver端进行的，而实际运行程序是在Executor端进行的，这就涉及到了跨进程通信，是需要序列化的...中要想使用kryo序列化： 在sparkconf中通过set方法配置: set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer...---- 上面介绍了，spark默认是使用java的序列化方式，如何在spark中使用Kryo的序列化方式呢？ 我们从spark官网上进行查看相关配置。...注册与不注册的区别: 注册后的类在后续kryo序列化的时候,不会序列化包的信息 类没有注册的话后续在kryo序列化的时候,会序列化包的信息 在spark每个算子都会进行一次闭包检查和处理 如：map算子...中执行的 spark里面默认使用是java序列化,java序列化性能比较低 而kryo序列化性能比java高10倍左右 所以工作中一般使用kryo序列化 spark如何使用kryo序列化 在sparkconf
因为Spark是内存当中的计算框架，集群中的任何资源都会让它处于瓶颈，CPU、内存、网络带宽。...（2）Spark还支持这种方式Kryo serialization，它的速度快，而且压缩比高于Java的序列化，但是它不支持所有的Serializable格式，并且需要在程序里面注册。...（3）序列化RDD存储 强烈建议使用Kryo进行序列化，这也是降低内存使用最简单的方式。 （4）垃圾回收器调优 当我们只使用一次RDD的时候，不会存在这方面的问题。...2）缓存大小调优 影响GC的一个重要配置参数是分配给缓存RDD的内存大小，Spark默认是使用 66%的可配置内存大小（通过spark.executor.memory or SPARK_MEM来配置）...4、总结 这里简短的指出了我们调优的时候需要注意的一些重要的点，通常我们把序列化方式调整为Kryo并且缓存方式改为序列化存储方式就可以解决大部分的问题了。
所以，在Spark应用程序中，Java自带的序列化库的效率有点差强人意。需求是从实际出发的嘛，最终Spark也提供了另外一种序列化机制——Kryo序列化机制。...Spark应用程序中，对所有 需要序列化的类型都进行注册。...1、优化缓存大小。如果注册的要序列化的自定义的类型，本身很大大，比如包含了超过100个field。会导致要序列化的对象过大。此时需要对Kryo本身进行优化。...总结，需要用到Kryo序列化机制的场景，算子内部使用了外部的大对象或者大数据结构。那么可以切换到Kryo序列化，序列化速度更快，和获得更小的序列化数据，减少内存的消耗。...这种情况下可以使用第二点的Kryo序列化机制配合，提高序列化的效率。 ?
SQL 一种使用 Spark SQL 的方式是使用 SQL。Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。...在本文剩余篇幅中，会经常使用 DataFrame 来代指 Scala/Java 元素为 Row 的 Dataset。...完整的列表请移步DataFrame 函数列表 创建 Datasets Dataset 与 RDD 类似，但它使用一个指定的编码器进行序列化来代替 Java 自带的序列化方法或 Kryo 序列化。...缓存数据至内存 Spark SQL 通过调用 spark.cacheTable 或 dataFrame.cache() 来将表以列式形式缓存到内存。...Spark SQL会只会缓存需要的列并且会进行压缩以减小内存消耗和 GC 压力。可以调用 spark.uncacheTable("tableName") 将表中内存中移除。
操作 - 使用高性能的算子 - 广播大变量 - 使用Kryo优化序列化性能 - 优化数据结构 2....其他优化项 - 使用DataFrame/DataSet Overview Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张，CPU，网络带宽，...替代repartition与sort类操作 广播大变量 广播变量是executor内所有task共享的，避免了每个task自己维护一个变量，OOM 使用Kryo优化序列化性能 优化数据结构 原始类型(Int...所以用户在编写Spark应用程序的过程中应当尽可能避免shuffle算子和考虑shuffle相关的优化，提升spark应用程序的性能。...sql joins From JAMES CONNER 其他优化项 使用DataFrame/DataSet spark sql 的catalyst优化器， 堆外内存（有了Tungsten后，感觉off-head
在任何分布式应用中序列化都扮演者一个重要的角色。序列化过程非常慢的或者消耗大量字节的序列化格式，都是会巨大的减缓计算速度。通常这是优化spark应用程序的第一件事情。...目前，spark提供两种序列化的库： 1.Java serialization:默认情况下，spark使用Java的 ObjectOutputStream框架，序列化对象。...Kryo比java序列化更快，更紧凑（往往搞出10倍），但是并不支持所有的序列化类型，为了达到最佳的性能需要提前注册你在你的程序中使用的类。...Kryo不是默认序列化方式的主要原因是需要自定义注册。我们建议使用它在任何网络密集型应用程序中。 Spark会自动的包括Kryo，针对大多数通用的scala类。...链接文档描述了更先进的kryo注册选项，如添加自定义序列化代码。
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