如果应用程序未在指定的等待时间范围内运行，则Hive服务会认为Spark应用程序已失败。...如果Spark作业被提交到Yarn的排队队列并且正在排队，在Yarn为Spark作业分配到资源并且正在运行前（超过Hive的等待时长）则Hive服务可能会终止该查询并提示“Failed to create...2.检查Yarn队列状态，以确保集群有足够的资源来运行Spark作业。在Fayson的测试环境通过多个并发将集群的资源完全占有导致Hive On Spark作业提交到集群后一直获取不到资源。 ?...集群中没有足够的资源为Hive提交的Spark作业分配资源，同样也有可能是提交到Yarn队列作业过多导致无法分配到资源启动作业。...2.Hive在将Spark作业提交到集群是，默认会记录提交作业的等待时间，如果超过设置的hive.spark.client.server.connect.timeout的等待时间则会认为Spark作业启动失败
IEEE的研究数据显示，在超过200个节点的Hadoop集群中，约15%-20%的任务会因为硬件异构性、资源竞争或网络延迟等因素成为"掉队者"（Stragglers）。...共享云环境：多租户资源竞争导致节点性能波动频繁，AWS EMR实测数据显示云环境中推测执行触发率比私有集群高40% 3....：当两个实例进度差超过25%时，自动终止进度落后者 实现架构剖析 在YARN架构中，推测执行的决策逻辑主要由三个组件协同完成： 1....慢节点检测算法详解 在Hadoop分布式计算环境中，慢节点（Straggler）是导致作业延迟的主要因素之一。这类节点可能因硬件老化、资源争用、网络拥塞或软件配置问题而显著落后于集群平均计算速度。...对于Flink、Spark Streaming等框架，推测执行可能导致结果重复或乱序。
在线集群通常只有少量的本地磁盘和大量的CPU core，因此其计算和IO是不平衡的，在这样的集群中根据算力去调度作业时非常容易将磁盘写满。...shuffle fetch失败会导致map任务重跑重新生成shuffle数据，然后再重跑reduce任务，如果reduce任务反复失败会导致map任务需要反复重跑，在集群压力较高的情况下重跑的代价很高，...阿里ESS[5] 阿里的ESS(EMR Remote Shuffle Service)主要是为了解决Spark on Kubernetes面临的计算存储分离问题，使得Spark能够适配云原生环境。...，则进入下一步，假如任务完成数大于预期值，则发送信息给Shuffle Server将缓冲区相关信息写入存储，并等待写入结果，成功后进入下一步 Task完成后，将TaskId记录在MapStatus中，并发送到...数据，先读取Index文件，校验BlockId是否都存在，基于Index文件Offset信息，再读取Data文件，获取shuffle数据 · 如果Storage是HDFS，则直接从HDFS读取 ·
集群克隆 当集群出现故障或人为手动终止且该集群上存在许多用户自定义配置项时，在 EMR 控制台页面有个克隆功能，可通过此功能镜像式创建新集群，新集群构建时会自动同步旧集群用户自定义配置项，避免配置项丢失或遗漏...高版本 RDS 与 EMR 兼容性适配不佳，建议 RDS 不要超过 5.7 版本。...扩展伸缩：EMR scale 机制不支持以 CPU vCore 指标作为弹性伸缩规则，在混合计算业务场景 scale 伸缩某些时刻会不符合预期。...，既用于流计算作业编码提交，也用于集群作业管理，收拢实时计算任务提交入口。...早期流计算作业管理平台与 EMR 集群捆绑式部署，使得仅支持单一集群提交指向，经迭代几个版本之后，目前已具备多集群指向提交能力。 checkpoint 机制。
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。...DAG可以跟踪作业过程中数据的转换或数据沿袭情况，并将DataFrames存储在内存中，有效地最小化I/O。Spark还具有分区感知功能，以避免网络密集型的数据改组。...你可以使用EMR来发挥Hadoop框架与AWS云的强大功能。EMR支持所有最流行的开源框架，包括Apache Spark、Hive、Pig、Presto、Impala、HBase等。...Glue作业授权功能可处理作业中的任何错误，并提供日志以了解底层权限或数据格式问题。Glue提供了工作流，通过简单的拖放功能帮助你建立自动化的数据流水线。
开发了一个定制的 Hudi 编写器，用于使用 EMR 上的 Apache Spark（版本 6.12.0 和 Hudi 0.13.1）将 CDC 记录摄取到 S3 中。...• EMR 节点终止导致压缩中断，当作业中途失败时，会导致孤立文件。 这些边缘情况主要是由于在 Peloton 规模下管理并发工作负载的作复杂性。...• 开发了 Python 服务来识别和删除过时的表版本，删除了超过 100 万个条目。 • 添加了一个 Airflow 作业来安排每周清理任务。 • 改进了架构同步逻辑，使其仅在架构更改时触发。...• 发现 Spark 端效率低下，不必要地加载存档的时间线，导致作业花费 4 倍的时间。解决此问题可减少总体延迟和计算资源使用量。 这些作改进显着减少了空闲时间并提高了平台的成本效率。...• 快照作业持续时间从一小时缩短到 15 分钟以下。 • 通过消除只读副本和优化 EMR 集群使用来节省成本。 • 时间旅行支持支持回顾性和模型重新训练。
近期，在支持一位 EMR 客户时，遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR 中的 Spark 组件作为计算引擎，数据存储在对象存储上。...二、Spark数据输出过程剖析 1. Spark数据流 先通过下图理解一下 Spark 作业执行过程中数据流转的主要过程： ?...接下来如果是 overwrite 覆盖写数据模式，会先将表或分区中已有的数据移动到 trash 回收站。...定位分析根因 有了上面对 Spark 数据流的分析，现在需要定位性能瓶颈在 driver 端还是 executor 端？观察作业在 executor 上的耗时： ? ?...发现作业在 executor 端执行时长差异不大，而总耗时却差异却非常大， 这说明作业主要耗时在 driver 端。
近期，在支持一位 EMR 客户时，遇到典型的存储计算分离应用场景。客户使用了 EMR 中的 Spark 组件作为计算引擎，数据存储在对象存储上。...尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对 Hadoop 的补充，可以在 Hadoop 文件系统中并行运行，也可以运行在云存储之上。...Spark数据流 先通过下图理解一下 Spark 作业执行过程中数据流转的主要过程： 首先，每个 task 会将结果数据写入底层文件系统的临时目录 _temporary/task_[id]，目录结果示意图如下所示...接下来如果是 overwrite 覆盖写数据模式，会先将表或分区中已有的数据移动到 trash 回收站。...观察作业在 executor 上的耗时： 发现作业在 executor 端执行时长差异不大，而总耗时却差异却非常大， 这说明作业主要耗时在 driver 端。
ApplicationMasters 消除了对活跃客户端的依赖：启动应用程序的进程可以终止，并且从在集群上由 YARN 管理的进程继续协作运行。...1.1 Cluster部署模式 在 Cluster 模式下，Spark Driver 在集群主机上的 ApplicationMaster 上运行，它负责向 YARN 申请资源，并监督作业的运行状况。...当用户提交了作业之后，就可以关掉 Client，作业会继续在 YARN 上运行。 ? Cluster 模式不太适合使用 Spark 进行交互式操作。...\ ${input_path} ${output_path} 该命令会打印状态，直到作业完成或按下 control-C。...在 Cluster 模式下终止 spark-submit 进程不会像在 Client 模式下那样终止 Spark 应用程序。
配置数据处理框架在数据存储设置完成后，我接下来配置了EMR集群来进行数据处理。EMR是腾讯云为大数据提供的托管服务，支持Hadoop、Spark、Presto等多个计算框架。...Spark作业的提交和监控，同时利用云端的计算能力，快速完成数据处理任务。...我使用腾讯云的CloudMonitor对平台的性能进行了实时监控，包括EMR集群的CPU使用率、内存占用、数据处理速度等。通过CloudMonitor，我可以及时发现和解决潜在的性能瓶颈。...例如，当某个Spark作业的执行时间过长时，我可以通过CloudMonitor查看详细的性能指标，调整作业配置或优化代码，以提高执行效率。...# 使用腾讯云CLI查看EMR集群的状态qcloud emr describe-cluster --cluster-id my-cluster-id四、遇到的挑战与解决方案在搭建大数据平台的过程中，我遇到了一些挑战
；如果从存储的角度进行资源扩容，则计算资源一直吃紧， 影响稳定性。...随着公司业务的增长和数据任务的增加，集群面临越来越大的压力，存储空间一度超过 80% 警戒线，任务高峰期 pendingCU 数量超过 3000，引用率高的数据所在 DataNode 机器会触及机器 IO...在数据工厂的组件对接层增加 DLC-presto 引擎服务，与腾讯云 DLC-Presto 引擎进行对接，后端服务在 SQL 提交、获取结果、作业终止、数据下载、异常捕获和日志查询等各个环节进行接口适配...双跑策略：在数据工厂新增一种 DLC-Spark-Sql 队列，原 EMR-Hive 队列与 DLC-Spark-Sql 队列在双跑期间同时存在，迁移完成并稳定运行后则下线原 EMR-Hive 队列。...DLC-Spark-Job 数据作业根据 CU 使用量进行计费，按量计费，创建作业后，触发拉起使用，作业运行完成后自动挂起不再产生费用，非常适合数据集成这样的周期性使用的场景。
对比测试显示，采用DominantResourceCalculator配合容量调度器可使集群资源利用率提升27%：耗时从2小时缩短至45分钟：# Spark内存加速配置示例spark_conf = SparkConf().setAppName("MemoryOptimizedJob...")spark_conf.set("spark.memory.fraction", "0.6")spark_conf.set("spark.memory.storageFraction", "0.5")...，建议采用多维度治理策略：预测性调度：通过历史数据训练机器学习模型，提前识别潜在长尾任务任务拆分机制：对预计执行时间超过阈值的任务自动拆分为子任务备用执行策略：为关键任务启动影子任务，取最先完成的结果EMR Serverless后，资源成本降低45%的同时，作业启动时间缩短至分钟级：# AWS EMR Serverless启动示例aws emr-serverless start-job-run
概述 Hadoop不会去诊断或修复执行慢的任务，相反，它试图检测任务的运行速度是否比预期慢，并启动另一个等效任务作为备份(备份任务称为推测任务)。这个过程在Hadoop中被称为推测执行。...任务执行缓慢的原因可能有各种，包括硬件退化或软件错误配置等，尽管花费的时间超过了预期的时间，但是由于任务仍然有可能成功完成，因此很难检测缓慢原因。...如果原始任务在推测性任务之前完成，那么推测任务将被终止，相反，如果推测性任务在原始任务之前完成，那么原始任务被终止。一个任务成功完成之后，任何正在运行的重复任务都将被终止。 4....推测执行的优势 Hadoop MapReduce推测执行在某些情况下是很有帮助的，因为在具有100个节点的Hadoop集群中，硬件故障或网络拥塞等问题很常见，并行或重复运行任务会更好一些，因为我们不必等到有问题的任务执行之后...但是如果两个重复的任务同时启动，就会造成集群资源的浪费。 5. 配置推测执行 推测执行是Hadoop MapReduce作业中的一种优化技术，默认情况下启用的。
最后一点便是集群仅支持 MapReduce，不支持其他计算框架。如果想使用 Spark 呢？对不起，再搭建一个集群，想使用 HBase 只能再搭建一个集群。...Client 向 ResourceManager 提交任务或终止任务。...负责集群资源的统一管理和调度；启动或监控 ApplicationMaster （一旦某个 AM 出现故障，RM 将会在另一个节点上启动该 AM）；监控 NodeManager ，接收其心跳信息并为其分配任务...数据切分；为应用程序或作业向 ResourceManager 申请资源（Container），并分配给内部任务；与 NodeManager 通信以启动或者停止任务；任务监控和容错（在任务执行失败时重新为该任务申请资源以重启任务...）；处理 ResourceManager 发过来的命令：终止 Container、让 NodeManager 重启等。
为验证超级节点的可靠性，我们在多个小地域做验证，调度及服务稳定都符合预期。另外跨 az 容灾能力，相比之前使用 TKE 集群自备 CVM 的场景降低了跨 az 建设初期的运维成本。...flink 资源利用率提升 节点替换，腾笼换鸟 TKE 相对于 EMR 集群，其中一个特点是更强的隔离性，EMR 集群下内存隔离性能保证，但是 CPU 隔离性较弱。...同一个机器下的作业，可以调度到分配之外的CPU(只要没有被使用的话)。这就会引入一个现象:EMR 集群下性能弹性空间会更大，CPU 利用率可以超过 100%。...共用冗余，合理布局 在容器化和缩容/替换 后，资源得到了充分利用，但是为了保证稳定性，针对我们 Barad 作业故障场景，我们还需要有一些临时备用的冗余空间额外拉起作业"补算"，如果缩的太厉害，可能补算作业无法运行...在 TKE 集群使用时，如果作业想要充分利用 CPU 效率，那么可以对粒度进行调整。 举例，原来如果作业并行度为 10，默认情况下为 1CU。
在新的systemd版本下，每个init脚本或systemd服务默认限制为512个线程/进程。这可能会给大型集群或作业吞吐率较高的系统中的slurmctld和slurmd守护进程带来问题。...通过使用可用的参数（RealMemory、CPU和TmpDisk）指定预期配置来优化性能。如果发现节点包含的资源比配置的少，它将被标记为 "下降 "而不被使用。...较大的系统和/或较慢的网络可能需要一个较高的值。 如果预计作业的吞吐量很高（即大量作业的执行时间很短），那么将MinJobAge配置为对你的环境实用的最小的间隔时间。...MinJobAge指定了Slurm的控制守护程序在清除前保留已终止作业的最小秒数。在这个时间之后，关于终止作业的信息只能通过会计记录获得。...如果将TreeWidth设置为集群中节点数的平方根，对于不超过2500个节点的系统来说，通常可以达到最佳的系统性能，对于更大的系统来说，则是立方根。
升级过程 Meson的Fallback机制虽保障兼容性，但过量Fallback（函数不兼容时回退至Spark原生执行）可能因跨语言内存拷贝带来额外开销，甚至导致作业负收益。...解决方案：打造Event log分析工具和Fallback Precheck插件帮助客户提前评估作业兼容性。 Event log分析：分析现集群日志，无需变更。...Precheck机制：已部署Meson的集群，无需业务改造或者业务双跑即评估兼容性情况。...升级收益 历时2个月，火花思维成功迁3000+作业至Meson引擎，实现成本和性能协同收益： 性能提升：复杂聚合任务耗时从40分钟降至15分钟以内，性能提升2.67倍。...腾讯云DLC和EMR产品已助力多家客户通过Meson实现效能升级。点击文末“阅读原文”了解腾讯云Meson高性能向量化查询引擎，获得更高性能的Spark计算体验。
AdHoc集群主要用于交互分析及机器查询，DQL平均耗时时间为300s；AdHoc在内部有Loacl任务及加速引擎应用，所以查询要求耗时较低。 ETL集群主要用于ETL处理以及报表的生成。...DQL平均耗时时间为1000s，DQL P50耗时时间为100s，DQL P90耗时时间为4000s，除上述两大集群外，其它小的集群主要用于提供给单独的业务来使用。 2、服务层次 ?...6）其它改进 HS2实现了接口终止查询SQL。...6）HiveServer2集群AB切换方案 因为HiveServer2服务本身的上下线成本较高，如果要执行一次升级操作，往往耗时较长且影响可用性。...当外部Monitor监控感知到连续内存过高，会自动触发HS2服务进程的FGC操作，如果内存依然连续过高，则通过ZK直接下线服务，并根据查询提交的时间顺序，依次停止查询，直到内存恢复，保证服务中剩余任务的正常运行
job:worker/replica:0/task:4 在前一个 Pod 完全终止之前创建替代 Pod 也可能会在资源稀缺或预算紧张的集群中引发问题，例如： 1....集群资源可能难以获取，因为待调度的 Pod 可能需要很长时间才能找到可用的节点，直到现有的 Pod 完全终止。 2. 如果启用了集群自动缩放器，替代的 Pod 可能会导致不必要的扩容。...例如，如果您使用索引作业来运行集成测试，其中每个索引对应一个测试套件。在这种情况下，您可能希望考虑可能出现的测试不稳定性，每个套件允许重试 1 次或 2 次。...一旦在您的集群中启用了该功能，您可以创建一个带有指定字段的索引作业.spec.backoffLimitPerIndex 示例 以下示例演示了如何使用此功能来确保作业执行所有索引（前提是没有其他导致作业提前终止的原因...相比之下，如果禁用了每个索引的退避限制，那么有问题的索引会一直重试，直到全局 backoffLimit 被超过，然后整个作业会被标记为失败，而一些较高的索引在开始之前就会失败。 如何获取更多信息？
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
