数据是通过spark streaming、Nifi streaming作业、其他任何流或摄入程序写入 Hadoop 集群的。摄入作业将大量的小数据文件写入 Hadoop 集群。...对于较小的数据集，这种性能技术可能不是必需的，但是为长期运行做一些额外的调优总是好的。 在本文中，我将讨论如何解决这些问题和性能调优技术，以提高 Hive 表的数据访问速度。...与 Cassandra 和 Spark 等其他大数据技术类似，Hive 是一个非常强大的解决方案，但需要数据开发人员和运营团队进行调优，才能在对 Hive 数据执行查询时获得最佳性能。...在这种情况下，从日分区中选择数据并将其写入临时分区。如果成功，则使用 load 命令将临时分区数据移动到实际的分区。步骤如图 3 所示。 ...因此，这将为你带来显著的性能提升。合并逻辑代码见这里。 统计数据 在不使用任何调优技术的情况下，从 Hive 表读取数据的查询时间根据数据量不同需要耗费 5 分钟到几个小时不等。
我们根据消息的发送通道以及桶（一个静态时间窗口）进行消息分区。这种分区意味着，在 Cassandra 中，特定通道和桶的所有消息将存储在一起，并在 3 个节点（取决于设置的复制因子）上复制。...我们还花了大量时间对 JVM 的垃圾收集器和堆设置进行调优，因为 GC 暂停会导致显著的延迟尖峰。 改进架构 消息集群并不是我们唯一的 Cassandra 数据库。...此外，我们对新数据库进行了性能调优，希望它们能够达到最佳状态。我们还希望能够积累更多在生产环境使用 ScyllaDB 的经验，了解它的陷阱。 我们还针对我们的用例改进了 ScyllaDB 的性能。...这种路由方式帮助我们进一步减少了数据库的负载。 这些改进对我们帮助很大，但并不能解决所有问题。我们仍然会在 Cassandra 集群上看到热分区和延迟增加，只是不那么频繁了。...对于新数据，我们开始执行双重写入，即同时写入 Cassandra 和 ScyllaDB。与此同时，我们还开始准备 ScyllaDB 的 Spark 迁移器。
第1章 Spark 性能优化 1.1 调优基本原则 1.1.1 基本概念和原则 首先，要搞清楚 Spark 的几个基本概念和原则，否则系统的性能调优无从谈起： ? ...如果数据倾斜没有解决，完全没有可能进行性能调优，其他所有的调优手段都是一个笑话。数据倾斜是最能体现一个 spark 大数据工程师水平的性能调优问题。...如果对于性能有很高的要求，并且申请的 Tair 集群比较大，那么可以使用一些调优参数来提升写入的性能。...因此在项目的开发过程中，对大量 Spark 作业进行了各种各样的性能调优，包括算子调优、参数调优、shuffle 调优以及数据倾斜调优等，最终实现了所有 Spark 作业的执行时间都在数分钟左右。...除了 Spark 与 Cassandra 的协作之外，我们也有理由将运营（或者高写入强度）集群同分析集群区分开来，从而保证： • 1）不同集群能够独立进行规模伸缩 • 2）数据由 Cassandra
这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： 【原】Learning Spark (Python版...现在我们来讲讲Spark的调优与调试。 我们知道，Spark执行一个应用时，由作业、任务和步骤组成。...Spark调优 到这里我们已经基本了解Spark的内部工作原理了，那么在哪些地方可以进行调优呢？有以下四个方面： 并行度 影响性能的两个方面 a.并行度过低时，会出现资源限制的情况。...调优方法 在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度 对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...因为当内存满的时候，放不下的旧分区会被写入磁盘，再用的时候就从磁盘里读取回来，这样比重新计算各分区的消耗要小得多，性能也更稳定（不会动不动报Memory Error了，哈哈）。
这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： Learning Spark (Python版) 学习笔记...前面已经讲完了Spark的运行过程，包括本地和集群上的。现在我们来讲讲Spark的调优与调试。 我们知道，Spark执行一个应用时，由作业、任务和步骤组成。...Spark调优 到这里我们已经基本了解Spark的内部工作原理了，那么在哪些地方可以进行调优呢？有以下四个方面： 并行度 影响性能的两个方面 a.并行度过低时，会出现资源限制的情况。...调优方法 在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度 对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...到这里，第七章-第九章的内容就全部总结完了，看完之后会对Spark的运行过程，性能调优以及存储格式等有一个更清晰的概念。
Cassandra地址发生失效问题，通过采用跨节点的分布式系统，将数据分布在集群中的所有节点上解决。每个节点使用P2P的gossip协议来改变集群中的自己和其他节点的状态信息。...每当memtable满了时，数据就写入到硬盘SSTable数据文件中。所有的写都自动分区和复制。Cassandra定期的使用compaction压缩SSTable。...丢弃标记为tombstone的过期数据。为了保证集群数据的一致性，可以采用不同的repair机制。 Cassandra是一个分区行存储数据库，行被保存在tables且必须有一个primary key。...SStable A sorted stringtable(SSTable)是一个不可变的数据文件，Cassandra将memtables定期的写入其中。 ...cassandra.yaml配置文件 这个是配置集群初始化属性、表的缓存参数、调优和资源利用率属性、超时设置、客户端连接、备份和安全的主要配置文件。
资源调优 (1) 搭建集群的时候分配够资源 在spark-env.sh配置文件中，指定整个集群的资源 SPARK_WORKER_CORES, to set the number of cores to...Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且跟常见的JVM OOM异常，也有直接的关联。 参数调优建议： 每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。...唯一需要注意的一点是，如果需要使用collect算子将RDD的数据全部拉取到Driver上进行处理，那么必须确保Driver的内存足够大，否则会出现OOM内存溢出的问题。...这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议： Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。...参数调优建议： 同 spark.default.parallelism partitionBy(Partitioner) 通过自定义分区器来改变partition个数 join算子也会改变
从上面的几个问题我们就可以很明显的发现这种架构的瓶颈就在于 ElasticSearch 集群的写入和查询能力，在海量的监控数据（Metric & Log & Trace 数据）下实时的写入对 ElasticSearch...& Trace & Log 的数据量一起全部实时写入到 ElasticSearch 中，对 ElasticSearch 的压力很大，所以我们将 Log 的数据拆分存储到 Cassandra 中，分担了一些...所以那会不断调优我们的写入数据到 ElasticSearch 的 Flink Job，然后也对 ElasticSearch 服务端做了不少的性能调优。...另外那会我们的监控数据是以 10s 一次为单位将采集的数据发上来的，后面我们调整了下数据采集的策略（变成 30s 一次为单位采集数据），采取多种调优策略后，终于将我们的 ElasticSearch 弄稳定了...高级篇 重点介绍 Flink 作业上线后的监控运维：如何保证高可用、如何定位和排查反压问题、如何合理的设置作业的并行度、如何保证 Exactly Once、如何处理数据倾斜问题、如何调优整个作业的执行效率
从上面的几个问题我们就可以很明显的发现这种架构的瓶颈就在于 ElasticSearch 集群的写入和查询能力，在海量的监控数据（Metric & Log & Trace 数据）下实时的写入对 ElasticSearch...& Trace & Log 的数据量一起全部实时写入到 ElasticSearch 中，对 ElasticSearch 的压力很大，所以我们将 Log 的数据拆分存储到 Cassandra 中，分担了一些...所以那会不断调优我们的写入数据到 ElasticSearch 的 Flink Job，然后也对 ElasticSearch 服务端做了不少的性能调优。...另外那会我们的监控数据是以 10s 一次为单位将采集的数据发上来的，后面我们调整了下数据采集的策略（变成 30s 一次为单位采集数据），采取多种调优策略后，终于将我们的 ElasticSearch 弄稳定了...／Savepoint 状态与容错 熟练使用 DataStream／DataSet／Table／SQL API 开发 Flink 作业 掌握 Flink 作业部署／运维／监控／性能调优 学会如何分析并完成实时计算需求
直接运行Cassandra，与在容器中由Mesos管理着运行Cassandra，其开销相差只有5-10%。 性能十分优秀：读取延迟（13毫秒）和写入延迟（25毫秒）都很低。...在最大的集群上，系统能支持每秒超过100万的写入和约10万的读取吞吐量。 敏捷比性能更加重要。使用这类架构，Uber获得了敏捷性。想要跨集群创建和运行工作负载都非常容易。...为什么在容器中运行Cassandra，而不是在机器上直接运行？ 我们要存储数百GB的数据，还想跨多台机器、甚至跨数据中心执行复制。 同时希望在不同的集群之间实现资源和性能隔离。...最大的两个集群拥有每秒过100万的写入&约10万读取能力。 这些集群中有一台存储着位置信息——每隔30秒由司机和乘客的客户端发出的位置信息。 读取延迟平均为13毫秒，写入延迟为25毫秒。...系统使用CMS来替代G1垃圾回收器，这个垃圾回收器无需任何调优，便可以达到按第99.9百分位计算更为优秀的延迟和性能。 ➤裸机直接运行 VS Mesos管理下的集群 使用容器的性能开销如何？
上图中在做形状分类时，集群会需要大量资源进行磁盘和网络的I/O。在DAG的计算链条中，Shuffle环节的执行性能往往是最差的。 原理 我们用Word Count的例子来做说明。...（目标分区 ID，Key）排序，将所有数据溢出到临时文件，同时清空数据结构； 重复前 2 个步骤，直到分区中所有的数据记录都被处理为止； 对所有临时文件和内存数据结构中剩余的数据记录做归并排序，生成数据文件和索引文件...是通过每个块的executorID来区分的，本地环境的executorID和块的id相等就是从本地读，若不相等就会从远端节点读取数据。...调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。...调优建议：当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量。
2.资源参数调优 spark参数调优主要就是对spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升spark作业的执行性能。 搭建集群：master节点的 .....调优建议：Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。...调优建议：Driver的内存通常来说不设置，或者设置1G左右应该就够了。...唯一需要注意的一点是，如果需要使用collect算子将RDD的数据全部拉取到Driver上进行处理，那么必须确保Driver的内存足够大，否则会出现OOM内存溢出的问题。...这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优说明：Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。
基于HDFS的存储技术，比如Parquet，具有高吞吐量连续读取数据的能力；而HBase和Cassandra等技术适用于低延迟的随机读写场景。...结构化数据模型。 同时运行顺序和随机工作负载的强大性能。...与 Apache NiFi 和 Apache Spark 集成。 与 Hive Metastore (HMS) 和 Apache Ranger 集成以提供细粒度的授权和访问控制。...3.多级分区Multilevel Partitioning kudu支持多层的分区方式，将hash分区和范围分区结合起来。...分区修剪（调优） 当可以通过扫描谓词确定分区可以完全过滤时，Kudu扫描将自动跳过扫描整个分区。要删除哈希分区，扫描必须在每个哈希列上包含相等谓词。
spark作业都需要根据不同业务场景的需要进行调优以达到性能要求，mapreduce框架及其生态相对较为简单，对性能的要求也相对较弱，运行较为稳定，适合长期后台运行； 兼容性强 Spark任务支持多种调度方式包括...它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同结点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作（分布式数据集） RDD的数据默认存放在内存中，但是当内存资源不足时，spark会自动将RDD数据写入磁盘..._2 等 与上面的储存级别相同，只不过将持久化数据存为两份，备份每个分区存储在两个集群节点上 OFF_HEAP(实验中) 与 MEMORYONLYSER 类似，但将数据存储在堆外内存中。...参数调优建议：如果Spark作业中，有较多的RDD持久化操作，该参数的值可以适当提高一些，保证持久化的数据能够容纳在内存中。避免内存不够缓存所有的数据，导致数据只能写入磁盘中，降低了性能。...20、Spark性能优化 调优概述 在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、shuffle优化，特殊操作的优化等。
Cassandra概述 Cassandra最初源自Facebook，集合了Google BigTable面向列的特性和Amazon Dynamo分布式哈希(DHT)的P2P特性于一身，具有很高的性能、可扩展性...Partitioner Partitioner定义了数据如何在集群中的节点分布，哪个节点应该存放数据的第一份拷贝。基本上，Partitioner就是一个计算分区键token的哈希函数。...Partition Key 决定数据在Cassandra哪个节点上，Clustering Key 用于在各个分区内的排序，Primary Key 主键决定数据行的唯一性。...适用场景：Cassandra自带多idc策略、我们的业务需求。 Cassandra在饿了么的实践 生产应用（用户画像、历时订单、dt.api）、Client选择、运维和监控以及性能调优。...性能调优-集群调优化 集群参数设置 1、memtable_allocation_type heap_buffers:on heap nio buffer offheap_buffers:off heap
：一般集群都是在多个用户之前进行切换，所以资源的动态扩展和缩减就变得非常重要 和MapReduce对比 MapReduce做为计算引擎与Spark的区别在于：Spark RDD在并行计算阶段之间能够高效的共享数据...这也是Spark和MapReduce的区别，Spark RDD能够将数据cache到内存中，省去了从磁盘加载的过程，同时Spark shuffle过程中的数据也是直接放在内存中的(为了避免shuffle...对SparkSQL的发展历程和性能的优化、SparkSQL的使用方法、调优、架构、优化器Catalyst以及其他的各个模块都有详细介绍。...欢迎各位大大关注： 调优和面试 好了，这部分就是我个人曾经发过的文章总结了，大家面试不会吃亏的： 【大数据哔哔集】Spark面试题灵魂40问 《Spark Streaming性能优化: 如何在生产环境下动态应对流数据峰值...》 一篇并不起眼的Spark面试题 Spark数据倾斜问题解决方案全面总结 Spark常见错误问题汇总 Spark调优 | Spark SQL参数调优 三万字长文 | Spark性能优化实战手册
参数调优建议：如果Spark作业中，有较多的RDD持久化操作，该参数的值可以适当提高一些，保证持久化的数据能够容纳在内存中。避免内存不够缓存所有的数据，导致数据只能写入磁盘中，降低了性能。...调优建议：如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还可以尝试将spark.shffle.manager参数手动指定为hash，使用HashShuffleManager...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。...调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。...调优建议：当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量。
如何使用Spark实现topN的获取（描述思路或使用伪代码） 15. 京东：调优之前与调优之后性能的详细对比（例如调整map个数，map个数之前多少、之后多少，有什么提升） 1....计算模型：Spark采用了基于内存的计算模型，可以将数据加载到内存中进行高速的数据处理和分析。这种内存计算模型大大提高了计算速度，并且在迭代计算和交互式查询等场景下具有很好的性能。...例如，可以使用它将记录插入数据库或将数据写入分布式文件系统（如Hadoop HDFS）。...当应用行动算子时，Spark将执行由之前的转换算子构建的RDD执行计划，并将计算结果返回给驱动程序或将结果写入外部存储系统。...京东：调优之前与调优之后性能的详细对比（例如调整map个数，map个数之前多少、之后多少，有什么提升） 这里举个例子。比如我们有几百个文件，会有几百个map出现，读取之后进行join操作，会非常的慢。
笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累，总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。...开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则，是高性能Spark作业的基础；数据倾斜调优，主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案；shuffle调优，面向的是对...本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解开发调优以及资源调优。 开发调优 调优概述 Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。...参数调优建议：如果Spark作业中，有较多的RDD持久化操作，该参数的值可以适当提高一些，保证持久化的数据能够容纳在内存中。避免内存不够缓存所有的数据，导致数据只能写入磁盘中，降低了性能。...在后续的《Spark性能优化指南——高级篇》中，我们会详细讲解数据倾斜调优以及Shuffle调优。
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