阶段1:map合并,发生在split操作,可以解决输入小文件的合并(也可以解决只有map阶段的输出小文件合并),方式是把多个小文件合并成一个数据分片(split),进而交给一个map task进行计算。 阶段2:reduce合并,发生在shuffle阶段,可以解决输出小文件的合并,方式是减少reduce task数量,减少小文件的形成 阶段3:写入hdfs之后,可以...
Shuffle 对大数据计算影响很大,从公开的资料:Facebook[1]、LinkedIn[2]、阿里[3] 等公司的数据看,Shuffle 影响的任务和任务计算时间上都有较高占比。从 OPPO 的线上任务看,68%的Spark任务都有 Shuffle 计算。 大数据计算引擎的技术演进,一直离不开对 Shuffle 的优化,无论是从执行计划方面优化,尽量避免 Shuffle ...
5. Job/Stage/Task执行一个动作API产生一个Job。Spark会在DAGscheduler阶段来划分不同的Stage，Stage分为ShuffleMapStage和ResultStage两种。每个Stage中都会按照RDD的Partition数量创建多个Task。ShuffleMapStage中的Task为ShuffleMapTask。ResultStage中的Task为ResultTask，类似于Hadoop中的Map任务和Reduce任务。6.Spark为什...
但是我们经过调研后发现Spark 3.0(之前的master分支)只支持了部分的接口,而没有对应的实现。该接口主要希望在现有的Shuffle代码框架下,将数据写到远程服务中。如果基于这种方式实现,比如直接将Shuffle以流的方式写入到HDFS或者Alluxio等高速内存系统,会有相当大的性能开销。
每个job 被分解为多个 stage, 每个 stage 其实就是一些 task 的集合, 这些 stage 之间相互依赖 (与 MapReduce 中的 map 与 reduce stage 类似),执行过程中,每碰到一个shuffle就是一个stage。 (8)task 发送到一个 executor 的一系列工作。 (9)driver(Driver Program) ...
在Spark on K8s 的方案,目前还不支持 External Shuffle Service,所以目前要想在K8s 开启 Spark 动态资源分配,只能开启 spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.enabled=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。
2,getShuffleDependencies遍历宽依赖关系,遇到窄依赖放入HashMap visit,遇到宽依赖时直接跳转到第3步。如果结束返回完成。 3,getMissingParentStages遍历窄依赖,创建resultstage(方法createResultStage),遇到窄依赖放入HashMap visit,遇到宽依赖递归第2步骤 。如果结束跳入上一步继续检索。
如果数据的本地读写吞吐量为零或远低于总吞吐量,那么说明该Spark作业可能没有本地的Alluxio worker进行数据交互。 方法2:利用dstat等工具检测网络流量,这样我们就可以看到短路读取是否发生以及实际的网络吞吐量。YARN用户还可以在/var/log/hadoop-yarn/userlogs日志中查找如下信息:INFO ShuffleBlockFetcherIterator: ...
Alluxio Master采用HA模式,Journal日志存于HDFS中,当Leading Master崩溃时,而Backup Master启动较慢时,可以通过减小alluxio.master.journal.checkpoint.period.entries的值,更频繁地做Journalcheckpoints从而加速Alluxio startup。 总结 本文基于Alluxio优化了Spark Shuffle的性能,解决了Spark运行过程中Shuffle的稳定性问题。进一...
Alluxio能够为Spark提供可选的内存级的文件共享服务。5、调度系统 调度系统主要由DAGScheduler和TaskScheduler组成，它们都内置在SparkContext中。DAGScheduler负责创建Job、将DAG中的RDD划分到不同的Stage、给Stage创建对应的Task、批量提交Task等功能。TaskScheduler负责按照FIFO或者FAIR等调度算法对指Task进行调度;为Task分配...