DataFrame 本片将介绍Spark RDD的限制以及DataFrame（DF）如何克服这些限制，从如何创建DataFrame，到DF的各种特性，以及如何优化执行计划。...最后还会介绍DF有哪些限制。 ? 2. 什么是 Spark SQL DataFrame? 从Spark1.3.0版本开始，DF开始被定义为指定到列的数据集（Dataset）。...除此之外，没有垃圾回收（GC）开销。还避免了昂贵的Java序列化。因为数据是以二进制格式存储的，并且内存的schema是已知的。 b.优化执行计划:这也称为查询优化器。...例如Avro、CSV、弹性搜索和Cassandra。它还处理存储系统HDFS、HIVE表、MySQL等。 iii....总结 综上，DataFrame API能够提高spark的性能和扩展性。避免了构造每行在dataset中的对象，造成GC的代价。不同于RDD API,能构建关系型查询计划。
天生的batch模型，对于流处理，最早思路是通过减少batch粒度，也就是mini batch来支持，但同时也限制spark streaming能支撑的时延只能到到秒级，而flink通过增量迭代的能力，...flink/spark都用JVM。基于 JVM 的数据分析引擎都需要面对将大量数据存到内存中，这就不得不面对 JVM 存在的几个问题： Java 对象存储密度低。...Full GC 会极大地影响性能，尤其是为了处理更大数据而开了很大内存空间的JVM来说，GC 会达到秒级甚至分钟级。 OOM 问题影响稳定性。...Flink 采用类似 DBMS 的 sort 和 join 算法，直接操作二进制数据，从而使序列化/反序列化带来的开销达到最小。所以 Flink 的内部实现更像 C/C++ 而非 Java。...如果需要处理的数据超出了内存限制，则会将部分数据存储到硬盘上。
Tungsten 如何提升内存和 CPU 的性能内存管理优化：二进制格式存储：Tungsten 使用二进制格式直接在堆外内存（Off-Heap Memory）中存储数据，而不是使用 Java 对象。...这种方式减少了垃圾回收（GC）的压力，并且可以更高效地利用内存。内存复用：Tungsten 通过内存复用技术，避免了频繁的内存分配和释放，从而减少了内存碎片和提高了内存利用率。...这种方式减少了运行时的解释开销，提高了 CPU 的利用率。...减少序列化和反序列化的开销：自定义序列化器：Tungsten 使用自定义的序列化器，减少了数据在不同节点之间传输时的序列化和反序列化开销。...", "true") \ .getOrCreate()# 读取数据df = spark.read.csv("path/to/your/data.csv", header=True, inferSchema
2.1 读取CSV文件 自动推断类型读取读取示例： spark.read.format("csv") .option("header", "false") // 文件中的第一行是否为列的名称.../dept.csv") .show() 使用预定义类型： import org.apache.spark.sql.types....同时数据文件也不能过大，否则在查询时会有不必要的性能开销，因此要把文件大小控制在一个合理的范围内。 在上文我们已经介绍过可以通过分区数量来控制生成文件的数量，从而间接控制文件大小。...如果要写的分区数量超过这个限制，那么可以调用 coalesce(numpartition) 重置分区数。fetchsize每次往返要获取多少行数据。此选项仅适用于读取数据。...batchsize每次往返插入多少行数据，这个选项只适用于写入数据。默认值是 1000。
Java对象占用内存的空间大。2. Jvm垃圾回收的开销大。...51.png 字节数组的存储方式在消除存储开销的同时，仅用一个数组对象就能轻松完成一条数据的封装，显著降低 GC 压力。...首先是存储开销和 GC 负担比较大。结合上面的示意图我们不难发现，存储数据的对象值只占整个 HashMap 一半的存储空间，另外一半的存储空间用来存储引用和指针，这 50% 的存储开销还是蛮大的。...由于 JVM 的 GC 效率与对象数量成反比，因此 java.util.HashMap 的实现方式对于 GC 并不友好。...BytesToBytesMap可以看做是Spark实现的HashMap, 我们从存储开销、GC 效率和 CPU cache 命中率分别来分析下。
堆外内存 使用堆外内存可以绕过 Java 垃圾回收，这有助于减少开销并提高内存密集型工作负载的性能。当你想缓存会被重复使用的数据（如大型静态数据集）时，这非常有用。...一个关键的权衡是，Kryo 需要你注册类（与 Java 序列化不同），这会增加配置开销，并且可能会导致向后兼容性问题。...遵循以下提示来优化数据结构： 使用基本数据类型代替标准的 Java 和 Scala 类（如 HashMap），这些类会因元数据和对象引用而增加内存开销。...虽然 ParNew GC 可能会增加全量收集的频率，但在这种情况下，新生代 GC 性能的提升超过了额外的开销，从而带来了更好的整体性能。 GC 调优是一个迭代的过程，很大程度上取决于工作负载的特性。...总结 运行 Spark 可能具有挑战性，因为工作负载可能会受到多种因素的限制，包括计算资源、内存、I/O 甚至网络带宽。上述秘诀为调试和优化 Spark 作业提供了坚实的基础。
基于jvm实现了独立的内存管理：可超出主内存的大小限制、承受更少的垃圾回收开销、对象序列化二进制存储，下面在来详细介绍下flink内存管理。...因此大数据框架都开始自己管理JVM内存了，像Spark、Flink、Hbase，为了获取C一样的性能以及避免OOM的发生。...Flink 采用类似 DBMS 的 sort 和 join 算法，直接操作二进制数据，从而使序列化/反序列化带来的开销达到最小。所以 Flink 的内部实现更像 C/C++ 而非 Java。...如果需要处理的数据超出了内存限制，则会将部分数据存储到硬盘上。...如果对象的成员变量较多时，能够大大减少java对象的创建开销以及内存数据拷贝的大小。
4）原始容器类型通常存储它们为装箱类型，比如java.lang.Integer。 下面我们就来讨论如何确定这些对象的内存开销并且如何进行调优，比如改变数据结构或者序列化存储数据。...这些参数可以添加到spark-env.sh，根据我的观察，应该是设置到SPARK_JAVA_OPTS这个参数上。...1）确定GC的影响 添加这些参数到-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps到SPARK_JAVA_OPTS这个参数，让它出书GC的信息...Spark能够支持每个任务200ms的速度，因为它在所有任务共享了JVMs，减小了发布任务的开销，所有可以安全的增加并行水平超过核心数。 ...（3）使用broadcast存储大的变量 使用Spark里面的broadcast的变量来存储大的变量可以大大减少每个序列化任务的大小和集群发布任务的开销。
此外，如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢（通过spark web ui可以观察到作业的gc耗时），意味着task执行用户代码的内存不够用，那么同样建议调低这个参数的值。...shuffle操作在进行聚合时，如果发现使用的内存超出了这个20%的限制，那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去，此时就会极大地降低性能。...个人不太建议调该参数 --conf spark.sql.codegen 默认值为false，当它设置为true时，Spark SQL会把每条查询的语句在运行时编译为java的二进制代码。...这个选项可以让Spark SQL把每条查询语句在运行前编译为java二进制代码，由于生成了专门运行指定查询的代码，codegen可以让大型查询或者频繁重复的查询明显变快，然而在运行特别快（1-2秒）的即时查询语句时...，codegen就可能增加额外的开销（将查询语句编译为java二进制文件）。
这种方式更加节省内存，从而可以避免持久化的数据占用过多内存导致频繁GC。 DISK_ONLY 使用未序列化的Java对象格式，将数据全部写入磁盘文件中。...如果变量本身比较大的话（比如100M，甚至1G），那么大量的变量副本在网络中传输的性能开销，以及在各个节点的Executor中占用过多内存导致的频繁GC，都会极大地影响性能。...这样的话，可以大大减少变量副本的数量，从而减少网络传输的性能开销，并减少对Executor内存的占用开销，降低GC的频率。 广播大变量的代码示例 // 以下代码在算子函数中，使用了外部的变量。...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。官方介绍，Kryo序列化机制比Java序列化机制，性能高10倍左右。...shuffle操作在进行聚合时，如果发现使用的内存超出了这个20%的限制，那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去，此时就会极大地降低性能。
Saprk-sql和ThriftServer使用时报错：Java.net.socketTimeOutException:read time out 原因：是由于hivemetastore过于繁忙或者gc...：java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded 原因：这是由于大部分事件都在GC，导致OOM。...解决方法：加大执行器内存，修改GC策略spark.executor.extraJavaOptions -XX:+UseG1GC hiveserver2和SparkThriftServer使用操作orc表的时候报错...，支持按逗号分割多个目录：spark.local.dir 超出最大结果集：is bigger than spark.driver.maxResultSize (2.0GB) 原因：spark.driver.maxResultSize...解决方法：Spark有黑名单机制，在超出一定次数的失败后不会往该节点或者Executor调度Task。
120MB，File_1将会插入80MB大小的记录数，File_2将会插入40MB大小的记录数，File_3将插入30MB大小的记录数。...Spark+Hudi优化 通过Spark作业将数据写入Hudi时，需要注意的调优手段如下： 输入并行性： Hudi对输入进行分区默认并发度为1500，以确保每个Spark分区都在2GB的限制内（在Spark2.4.0...版本之后去除了该限制），如果有更大的输入，则相应地进行调整。...调整文件大小： 设置limitFileSize以平衡接收/写入延迟与文件数量，并平衡与文件数据相关的元数据开销。 时间序列/日志数据： 对于单条记录较大的数据库/nosql变更日志，可调整默认配置。...GC调优： 请确保遵循Spark调优指南中的垃圾收集调优技巧，以避免OutOfMemory错误。
如果变量本身比较大的话（比如100M，甚至1G），那么大量的变量副本在网络中传输的性能开销，以及在各个节点的Executor中占用过多内存导致的频繁GC，都会极大地影响性能。...这样的话，可以大大减少变量副本的数量，从而减少网络传输的性能开销，并减少对Executor内存的占用开销，降低GC的频率。...Kryo序列化器介绍： Spark支持使用Kryo序列化机制。Kryo序列化机制，比默认的Java序列化机制，速度要快，序列化后的数据要更小，大概是Java序列化机制的1/10。...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。官方介绍，Kryo序列化机制比Java序列化机制，性能高10倍左右。...3) gc 多了就会影响Spark的性能和运行的速度。 Spark JVM调优主要是降低gc时间，可以修改Executor内存的比例参数。
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，Spark官网建议的设置原则是，设置该参数为num-executors * executor-cores的2~3倍较为合适spark.storage.memoryFraction...spark.shuffle.memoryFraction 该参数用于设置shuffle过程中一个task拉取到上个stage的task的输出后，如果发现使用的内存超出了这个20%的限制，那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去...，如果发现使用的内存超出了这个20%的限制，那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去，此时就会极大地降低性能。...(7)对于task的执行,可能会创建很多对象.如果内存比较小,可能会频繁导致JVM堆内存满了,然后频繁GC,垃圾回收 ,minor GC和full GC....（速度很慢）.内存加大以后，带来更少的GC，垃圾回收，避免了速度变慢，性能提升。
本文基于spark1.6讲解。 一，基本概述 调优内存的使用主要有三个方面的考虑：对象的内存占用量(你可能希望整个数据集都适合内存)，访问这些数据的开销，垃圾回收的负载。...2),Java字符串在原始字符串数据上具有大约40字节的开销（因为它们将它们存储在一个Chars数组中，并保留额外的数据，例如长度），并且由于String的内部使用UTF-16编码而将每个字符存储为两个字节...然后我们将介绍调优Spark的缓存大小和Java垃圾回收器。 二，spark的内存管理概述 Spark中的内存使用大部分属于两类：执行和存储。...这个值要足够大，相当于扩展了spark.memory.fraction. 3),如果有太多的minor gc，较少的major gc，增加Eden区内存会有帮助。...经验表明，GC调整的效果取决于您的应用程序和可用的内存量。下面的链接里有更多的在线描述的调优的选项，但在高层次上，管理GC的全面发生频率有助于减少开销。
Spark在便利性(允许你使用任何Java类型)和性能之间取得平衡。...Java 字符串在其原始数据上大约有40个字节的开销(因为它们是将原始数据保存在字符数组中的，并且保存长度等额外的数据)，由于字符串内部使用UTF-16编码，所以每个字符都存储为两个字节。...然后，我们将概括调优Spark的缓存大小和Java垃圾收集器。...2.3 数据结构调优 - Tuning Data Structures 减少内存消耗的第一种方法是，避免那些会增加开销的Java特性，比如基于指针的数据结构和包装对象。...我们的经验表明，GC调优的效果取决于你的应用程序和可用内存的大小。网上有许多调优选项，但是管理full GC发生的频率有助于减少开销。
为了减少内存的使用，减少 Java 序列化后的额外开销，下面列举一些 Spark 官网提供的方法。 ...另外，还有一种情况：GC 默认情况下有一个限制，默认是 GC 时间不能超过 2% 的 CPU 时间，但是如果大量对象创建（在 Spark 里很容易出现，代码模式就是一个 RDD 转下一个 RDD），就会导致大量的...关注 Spark UI，在 Stage 的详情页面上，可以看得到 shuffle 写的总开销，GC 时间，当前方法栈，还有 task 的时间花费。...shuffle 操作在进行聚合时，如果发现使用的内存超出了这个 20% 的限制，那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去，此时就会极大地降低性能。...因此，Java 方法的 65535 字节的限制就可以解除了。不过，由于 Java class 文件的更多的其他的限制，使得 Java 方法还是不能超过 65535 字节。
然而，随着Spark应用程序性能的不断提升，JVM对象和GC开销产生的影响将非常致命。 一直以来，Java对象产生的开销都非常大。...JVM对象带来的另一个问题是GC。从高等级上看，通常情况下GC会将对象划分成两种类型：第一种会有很高的allocation/deallocation（年轻代），另一种的状态非常稳定（年老代）。...鉴于这种实现基于一个启发和估计的原理，性能可以通过GC调优的一些“黑魔法”来实现，因此你可能需要给JVM更多的参数让其弄清楚对象的生命周期。 然而，Spark追求的不仅仅是通用性。...为了扭转对象开销和无效率GC产生的影响，我们引入了一个显式的内存管理器让Spark操作可以直接针对二进制数据而不是Java对象。...对比标准的Java HashMap，该实现避免了很多中间环节开销，并且对垃圾收集器透明。 ? 当下，这个功能仍然处于开发阶段，但是其展现的初始测试行能已然令人兴奋。
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。...这种方式更加节省内存，从而可以避免持久化的数据占用过多内存导致频繁GC。 DISK_ONLY 使用未序列化的Java对象格式，将数据全部写入磁盘文件中。...如果变量本身比较大的话（比如100M，甚至1G），那么大量的变量副本在网络中传输的性能开销，以及在各个节点的Executor中占用过多内存导致的频繁GC，都会极大地影响性能。...这样的话，可以大大减少变量副本的数量，从而减少网络传输的性能开销，并减少对Executor内存的占用开销，降低GC的频率 // 以下代码在算子函数中，使用了外部的变量。...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。官方介绍，Kryo序列化机制比Java序列化机制，性能高10倍左右。
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