大量的小文件就意味着集群的namenode需要承受更大的压力 如果这个值调整的太小，就会导致每个Task处理的数据量变大，可能会导致OOM的问题。...但是这种优化对于复杂的SQL效果并不明显，因为复杂SQL会产生大量的Stage，spark优化程序很难准确的估算各个Stage的数据量来判断是否要开启BroadcastHashJoin。...那么我们其实可以在开启下一个Stage前先计算好Shuffle Write产生的各个分区的数据量是多少，之后对于那些比较小的分区，将它们当成一个分区来处理。...因为下游的Reduce Task可以直接发到表B Shuffle Write文件所在的Executor上，此时读取数据是直接读取磁盘文件了，避开了网络IO的开销，性能会比原先的shuffle read...对于那些存在大量小数据的partiiton，我们可以通过合并来解决问题（一个task处理多个partition的数据）。
这样的场景下，对于HDFS这样的分布式存储非常不友好，大量的小数据块的写入会导致集群响应过慢，严重影响计算任务的效率。...优化的场景如下： 1.Spark AQE 需要读取指定的上游数据 2.Spark 推测执行产生的冗余数据 3.混合存储场景下，数据已从内存读取，又被写入存储而产生的冗余数据 其他特性 除了上述的主要特性...，版本还有如下改动： 1.新增对于Spark版本的支持，目前已能支持，Spark2.3， Spark2.4， Spark3.0， Spark3.1 2.优化Shuffle数据读取策略，改为先读取Index...，当HDD数量从10下降到2以后，对于原生Spark的Shuffle Read性能影响严重，读取时间上升了5倍，而对于Firestorm来说，由于随机读写问题不突出，Shuffle Read性能基本没有损耗...对于Firestorm-0.2.0版本，由于混合存储的存在，Commit操作不再需要，可以看到已经不需要在最后个任务完成后等待Shuffle数据写入存储了。
3）为了节省带宽，这个数据可能需要压缩，如何在压缩率和压缩解压时间中间做一个比较好的选择？ 4）数据需要通过网络传输，因此数据的序列化和反序列化也变得相对复杂。 ...正如前面提到的，Hash Based Shuffle的每个Mapper都需要为每个Reducer写一个文件，供Reducer读取，即需要产生M*R个数量的文件，如果Mapper和Reducer的数量比较大...Reducer可以通过这个Index文件取得它需要处理的数据。避免产生大量文件的直接收益就是节省了内存的使用和顺序Disk IO带来的低延时。节省内存的使用可以减少GC的风险和频率。...这个可以看作Sort Based Shuffle在Shuffle量比较小的时候对于Hash Based Shuffle的一种折中。...1>设置spark.shuffle.compress 需要评估压缩解压时间带来的时间消耗和因为数据压缩带来的时间节省。
使用统一的 Partition 个数很难保证所有 Shuffle 都最优 定时任务不同时段数据量不一样，相同的 Partition 数设置无法保证所有时间段执行时都最优 2.3 自动设置 Shuffle...也即在上图中，Reducer 1 读取 Mapper 0 的数据，需要 3 轮 Fetch 请求。对于 Mapper 而言，需要读三次磁盘，相当于随机 IO。...（本文中，后续配图，为了方便展示，会将整个 RDD 的数据置于 Task 框内，而隐藏 Executor） 对于大 RDD，按正常方式，每个 Task 读取并处理一个 Partition 的数据，同时读取...Spill 到磁盘，开销较大 SortMergeJoin 时，Stage 2 的所有 Task 需要取 Stage 0 与 Stage 1 的所有 Task 的输出数据（如果有它要的数据 ），会造成大量的网络连接...Task 的大量不同 Key 使用 BroadcastJoin 代替 ReduceJoin 消除 Shuffle 从而避免 Shuffle 引起的数据倾斜 对倾斜 Key 使用随机前缀或后缀从而分散大量倾斜
由于我们在管道的第二步中生成的tmp_table2表是临时的并且仅用于存储管道的中间输出，因此我们基本上压缩，序列化和复制三个副本以用于具有数TB数据的单个读取工作负载。...我们更进一步：删除两个临时表并将所有三个Hive stage合并为一个Spark作业，该作业读取60 TB的压缩数据并执行90 TB的随机和排序。最终的Spark工作如下： ?...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。...为shuffle fetch加速而缓存索引文件 （SPARK-15074）：我们观察到shuffle服务经常成为瓶颈，并且reducer花费10％到15％的时间等待获取map数据。...可配置的sorter初始缓冲区大小 （SPARK-15958） （加速率最高可达5％）：sorter的默认初始缓冲区大小太小（4 KB），我们发现它对于大型工作负载来说非常小 - 而且结果，我们浪费了大量时间来扩展缓冲区并复制内容
因此，整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。...对于一些较小的尤其有数据倾斜的表（这里的数据倾斜指大量stripe存储于少数文件中），建议使用ETL策略。...但是如果一个RDD是比较小的，则可以采用广播小表+map算子来实现与join同样的效果，也就是map join，此时就不会发生shuffle操作，也就不会发生数据倾斜解决方案：将小表进行广播set hive.auto.convert.join...一般集群开启map join会自动进行广播，对于表是否被广播，需要读取表元数据信息。...如果业务上确实需要多对多关系，可以从这几点考虑优化能否去掉一些热点的大key能否增加一些关联条件，减少最终的结果数据能否在数据范围上做减少，对于笛卡尔积的关联需要把数据条数控制在1亿以内如果是M*N（M
将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。默认使用这么小的缓存，是希望在硬件较小的情况下也可以部署。...调优建议：压缩会消耗大量的CPU资源，故打开压缩选项会增加Map任务的执行时间，因此当CPU负载的影响远大于磁盘和网络带宽的影响时，可设置为false。...spark.shuffle.spill.compress 默认值：true 参数说明：在shuffle过程中，是否压缩spill的数据 调优建议：压缩会消耗大量的CPU资源，故打开压缩选项会增加Map任务的执行时间...调优建议：通常建议调节到8~10次，对于那些包含了特别耗时的shuffle操作的作业，建议增加重试最大次数（比如60次），以避免由于JVM的full gc或者网络不稳定等因素导致的数据拉取失败，调节该参数可以大幅度提升稳定性...读取；设置为true，表示BlockManager实例生成时，需要读取spark.shuffle.service.port配置的端口，同时对应的BlockManager的shuffleclient不再是默认的
如果Storage是Local File，则需要通过Shuffle Server读取文件 Shuffle文件 对于Shuffle数据，存储为Index文件和Data文件，其中实际的Shuffle数据以Block...对于不同的存储只需要实现相关接口，即可作为Shuffle数据的后端存储使用。...数据量较少，原生Spark Shuffle表现更好，但是性能优势并不明显，而对于复杂的SQL，涉及到大量的partition的Shuffle过程，则Firestorm表现更稳定，且性能有大幅提升，下面将分别描述这...将耗时最长的Stage展开，进一步看下具体的耗时比对，先看下Shuffle Read的耗时，由于原生Spark Shuffle需要从各个Executor上拉取数据，涉及到大量的网络开销以及磁盘的随机IO...总的来说，在Shuffle数据量较小的场景下，相比原生Spark Shuffle，Remote Shuffle Service并无优势，性能有5%-10%的小幅下降或基本持平，而在Shuffle数据量大的场景下
1.6之前， 对于一个Executor，内存都由以下部分构成： 1）ExecutionMemory。...Spark中的数据本地性有三种： 1）PROCESS_LOCAL是指读取缓存在本地节点的数据 2）NODE_LOCAL是指读取本地节点硬盘数据 3）ANY是指读取非本地节点数据 通常读取数据PROCESS_LOCAL...，一般是少数内存溢出的问题 2、是不是应用运行时间差异很大，总体时间很长 3、需要了解你所处理的数据Key的分布情况，如果有些Key有大量的条数，那么就要小心数据倾斜的问题 4、一般需要通过Spark...1 数据源中的数据分布不均匀，Spark需要频繁交互 2 数据集中的不同Key由于分区方式，导致数据倾斜 3 JOIN操作中，一个数据集中的数据分布不均匀，另一个数据集较小（主要） 4 聚合操作中，数据集中的数据分布不均匀...其他数据均匀 注意： 1、需要处理的数据倾斜问题就是Shuffle后数据的分布是否均匀问题 2、只要保证最后的结果是正确的，可以采用任何方式来处理数据倾斜，只要保证在处理过程中不发生数据倾斜就可以
就是非常不好的例子。因为Teacher类的内部又嵌套了大量的小Student对象。比如说，对于上述例子，也完全可以使用特殊的字符串来进行数据的存储。...所以第二次计算RDD2时需要重新计算RDD2前面的RDD。这样很明显就消耗了额外的时间。...总结，对于后面要多次可能用到的RDD，要对其持久化，如果要高可用，更要对其checkpoint，保证以后出错节省大量的时间。正所谓“长痛不如短痛”，一时的付出是为了后面的快速恢复错误和高可用。...这样做的创新性是避免了大量数据的网络传输造成网络IO和内存的消耗。因此引出一个叫“数据本地化”的概念。 数据本地化对于Spark Job性能有着巨大的影响。...通常来说，移动代码到其他节点，会比移动数据到代码所在的节点上去，速度要快得多，因为代码比较小。Spark也正是基于这个数据本地化的原则来构建task调度算法的。
但是Spark却不会对其分区进行调整，由此会造成大量的分区没有数据，并且向HDFS读取和写入大量的空文件，效率会很低，这种情况就需要我们重新调整分数数量，以此来提升效率。...对于小于1000个分区数的情况而言，调度太多的小任务所产生的影响相对较小。但是，如果有成千上万个分区，那么Spark会变得非常慢。 spark中的shuffle分区数是静态的。...上文提到：默认情况下，控制shuffle分区数的参数spark.sql.shuffle.partitions值为200，这将导致以下问题 对于较小的数据，200是一个过大的选择，由于调度开销，通常会导致处理速度变慢...对于大型数据集，进行Shuffle操作是很消耗性能的，但是当我们的数据集比较小的时候，可以使用repartition方法进行重分区，这样可以尽量保证每个分区的数据分布比较均匀(使用coalesce可能会造成数据倾斜...何时考虑重分区 一般对于在对比较大的数据集进行过滤操作之后，产生的较小数据集，通常需要对其考虑进行重分区，从而提升任务执行的效率。
10.Spark 应用程序的执行过程是什么？ 11.不需要排序的 hash shuffle 是否一定比需要排序的 sort shuffle速度快？...Spark 中的数据本地性有三种： 1）PROCESS_LOCAL 是指读取缓存在本地节点的数据 2）NODE_LOCAL 是指读取本地节点硬盘数据 3）ANY 是指读取非本地节点数据 通常读取数据 PROCESS_LOCAL...如果其中有张表较小的话，我们则可以自己实现在 map 端实现数据关联，跳过大量数据进行 shuffle 的过程，运行时间得到大量缩短，根据不同数据可能会有几倍到数十倍的性能提升。...11.不需要排序的 hash shuffle 是否一定比需要排序的 sort shuffle速度快？...1）如果 mapper 中 task的数量过大，依旧会产生很多小文件，此时在shuffle 传递数据的过程中 reducer 段，reduce 会需要同时大量的记录进行反序列化，导致大量的内存消耗和 GC
) 五、reduce端重试次数和等待时间间隔 Spark Shuffle过程中，reduce task拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常等原因导致失败会自动进行重试。...对于Spark SQL中的shuffle类语句，比如group by、join等，需要设置一个参数，即spark.sql.shuffle.partitions，该参数代表了shuffle read task...可以通过调整reduce端拉取数据重试次数和reduce端拉取数据时间间隔这两个参数来对Shuffle性能进行调整，增大参数值，使得reduce端拉取数据的重试次数增加，并且每次失败后等待的时间间隔加长...JVM GC导致的shuffle文件拉取失败调整数据重试次数和reduce端拉取数据时间间隔： val conf = new SparkConf() .set("spark.shuffle.io.maxRetries...（我们猜测SparkSQL有大量or语句的时候，在解析SQL时，例如转换为语法树或者进行执行计划的生成的时候，对于or的处理是递归，or非常多时，会发生大量的递归） 此时，建议将一条sql语句拆分为多条
Spark 中的 Shuffle 是什么？ Apache Spark 通过将数据分布在多个节点并在每个节点上单独计算值来处理查询。然而有时节点需要交换数据。...在 reduce 端，任务读取相关的排序块。 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。...Shuffle的需要。...通过遵循这些最佳实践并优化 Spark 作业，可以显着减少 shuffle 的需要，从而提高性能和资源利用率。...然而在某些情况下，shuffle 可能仍然不可避免，特别是对于复杂的操作或处理大型数据集时。在这种情况下，应重点优化而不是完全避免 shuffle 。 原文作者：Sushil Kumar
内存计算与磁盘刷写 1.1 MapReduce 的 Shuffle 需要频繁 IO MapReduce 在 Shuffle 阶段，数据要经过环形缓冲区进行溢写，需要按键进行排序，以便相同键的数据可以被发送到同一个...这可能涉及大量的数据传输，对网络和磁盘 I/O 造成负担。 1.2 Spark 计算走 IO 少 Spark 计算比 MapReduce 快的根本原因在于 DAG（有向无环图） 计算模型。...但是，如果计算过程中涉及数据交换，Spark 也是会把 shuffle 的数据写磁盘的！ 2....这意味着在切换线程时，不需要像进程切换那样涉及大量的上下文切换和资源分配，从而减少了开销。 上下文切换开销较小： 由于线程共享同一进程的上下文，所以在线程之间进行上下文切换的开销相对较小。...这种机制可以避免重复计算和磁盘读取，从而加快数据访问和处理速度，这也正是因为线程中资源共享的特点而决定的。
因为不进行序列化与反序列化操作，就避免了这部分的性能开销；对这个RDD的后续算子操作，都是基于纯内存中的数据的操作，不需要从磁盘文件中读取数据，性能也很高；而且不需要复制一份数据副本，并远程传送到其他节点上...3、尽量避免使用shuffle类的算子 使用广播变量来模拟使用join,使用情况：一个RDD比较大，一个RDD比较小。 ...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。 ...RDD缓存、task定义运行的算子函数，可能会创建很多对象，这样会占用大量的堆内存。堆内存满了之后会频繁的GC，如果GC还不能够满足内存的需要的话就会报OOM。...0.2 shuffle聚合内存的比例 spark.shuffle.io.maxRetries 3 拉取数据重试次数 spark.shuffle.io.retryWait 5s 调整到重试间隔时间60s
第三， Spark有非常高效的处理引擎，它的Catalyst和Tungsten项目支持了对于数据分析性能至关重要的两大特性。...Spark所提倡的存储和计算分离通常是指读和写的数据源和计算资源的分离，但计算过程如果涉及到需要存储到本地磁盘的Shuffle，就会造成一定的资源浪费，因为用户很难准确预算需要Shuffle到本地磁盘的数据量...目前，Spark社区正在努力使得Shuffle数据落地到本地磁盘时，能够写到远程的存储系统中。然而，想要实践完整的Remote Shuffle Service还需要完成更多的工作。 ?...深度学习任务可以直接读取Arrow格式数据，也可以将Arrow数据转换为其他数据格式再读取。 ?...目前，一些涉及到大量Join操作的超大规模数据查询由于需要大量Task，已无法在Spark上顺利执行，而Adaptive Execution所提供的自动性能优化将使得这种任务成功执行。
对于新增数据，可以利用 RBF 的 Mount Table 特性，让新增的数据指向新的 Namespace，旧的数据可以逐步迁移，或者随着 Time to live (TTL) 旧的数据自动删除，不需要迁移...停止服务而无法拉取 Shuffle data，导致计算任务的 Task 局部失败并重试，拉长任务整体完成时间。...Shuffle Service (ESS)，在 Executor 闲置回收之后提供 Shuffle 数据的读取服务。...Shuffle read 存在大量的随机读，NM 有大量的磁盘 IOWait，导致 FetchFailed，进而 Stage 需要重新计算。...=true，这样 Executor 当没有 active 的 shuffle 数据，就可以被释放回收，整体资源释放时间被拉长。
对于窄依赖： 窄依赖的多个分区可以并行计算； 窄依赖的一个分区的数据如果丢失只需要重新计算对应的分区的数据就可以了。...对于宽依赖，由于有 shuffle 的存在，只能在父 RDD 处理完成后，才能开始接下来的计算，也就是说需要要划分 stage。 11. DAG 划分为 Stage 的算法了解吗？...如果其中有张表较小的话，我们则可以自己实现在 map 端实现数据关联，跳过大量数据进行 shuffle 的过程，运行时间得到大量缩短，根据不同数据可能会有几倍到数十倍的性能提升。...原因：对于特别复杂的 Spark 应用，会出现某个反复使用的 RDD，即使之前持久化过但由于节点的故障导致数据丢失了，没有容错机制，所以需要重新计算一次数据。...数据倾斜的产生和解决办法？ 数据倾斜以为着某一个或者某几个 partition 的数据特别大，导致这几个 partition 上的计算需要耗费相当长的时间。
对于Spark来说有3中Join的实现，每种Join对应着不同的应用场景： Broadcast Hash Join ：适合一张较小的表和一张大表进行join Shuffle Hash Join : 适合一张小表和一张大表进行...构建Hash Table：依次读取Build Table（item）的数据，对于每一行数据根据join key（item.id）进行hash，hash到对应的Bucket，生成hash table中的一条记录...但这样就不可避免地涉及到shuffle，而shuffle在Spark中是比较耗时的操作，我们应该尽可能的设计Spark应用使其避免大量的shuffle。...这个方案只能用于广播较小的表，否则数据的冗余传输就远大于shuffle的开销；另外，广播时需要将被广播的表现collect到driver端，当频繁有广播出现时，对driver的内存也是一个考验。...但由于Spark是一个分布式的计算引擎，可以通过分区的形式将大批量的数据划分成n份较小的数据集进行并行计算。这种思想应用到Join上便是Shuffle Hash Join了。
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