Mikor történik a keverés szikrában?
Pontszám: 4,4/5 ( 68 szavazat )Keverés történik , amikor az adatok átrendeződnek a partíciók között . Erre akkor van szükség, ha egy átalakítás más partícióktól származó információkat igényel, például egy oszlop összes értékének összegzését. A Spark minden partícióról összegyűjti a szükséges adatokat, és egy új partícióba egyesíti, valószínűleg egy másik végrehajtón.
Mi okozza a shuffle Sparkot?
A keveredést előidéző átalakítások közé tartoznak az újrapartíciós műveletek , például az újrapartíció és az összevonás, a 'ByKey műveletek (kivéve a számlálást), mint például a groupByKey és a ReductionByKey , valamint az egyesülési műveletek, például a cogroup és join .
A Spark keveri?
A térképoldalon minden Spark térképfeladata kiír egy keverési fájlt (OS lemezpuffer) minden reduktorhoz – ami a Spark logikai blokkjának felel meg. Ezek a fájlok nem közvetítő jellegűek abban az értelemben, hogy a Spark nem egyesíti őket nagyobb particionált fájlokká.
Mi az a véletlenszerű lejátszás a Sparkban?
2 válasz. A keverés az adatok több Spark-szakasz közötti újraelosztását jelenti. A "Shuffle Write" az összes végrehajtó összes írott soros adatának összege az átvitel előtt (általában egy szakasz végén), a "Shuffle Read" pedig az összes végrehajtón olvasott soros adat összege egy szakasz elején .
Hogyan akadályozhatom meg a Sparkom keverését?
- Hangolja be a szikrát. sql. keverés. partíciók .
- A bemeneti adatkészletet megfelelően particionálja, hogy az egyes feladatok mérete ne legyen túl nagy.
- Használja a Spark UI-t a terv tanulmányozásához, és keresse meg a lehetőséget a keverés lehetőségének csökkentésére.
- Képlet ajánlás szikra. sql. keverés. partíciók:
Spark Csatlakozás és keverés | A Spark Join belső tulajdonságainak megértése | Hogyan működik a Spark Shuffle
Hogyan optimalizálhatom a szikrát?
A Spark a Predicate Push Down koncepcióját használja a végrehajtási terv optimalizálásához. Például, ha létrehoz egy nagy Spark-feladatot, de a végén megad egy szűrőt, amelyhez csak egy sort kell lekérnünk a forrásadatokból, akkor ennek végrehajtásának leghatékonyabb módja az, ha hozzáfér a szükséges egyetlen rekordhoz.
Mik azok a Spark szakaszok?
A Spark szakaszok a végrehajtás fizikai egységei több feladat kiszámításához . A Spark szakaszokat az irányított aciklikus gráf (DAG) vezérli a rugalmas elosztott adatkészleteken (RDD) végzett bármilyen adatfeldolgozáshoz és átalakításhoz.
Hogyan működik a szikrakeverés?
Keverés történik , amikor az adatok átrendeződnek a partíciók között . Erre akkor van szükség, ha egy átalakítás más partícióktól származó információkat igényel, például egy oszlop összes értékének összegzését. A Spark minden partícióról összegyűjti a szükséges adatokat, és egy új partícióba egyesíti, valószínűleg egy másik végrehajtón.
Hogyan javíthatja a kevert olvasást és írást szikrában?
- Próbáljon meg kisebb partíciókat elérni a repartition() manuális végrehajtásával.
- Növelje a memóriát a végrehajtó folyamatokban (spark. executor. ...
- Növelje a keverési puffert a végrehajtó memória számára lefoglalt töredékének növelésével (spark. shuffle.
Hol tárolódnak a keverési adatok a Sparkban?
Most, amikor a keverési adatokról beszélünk, amelyek a leképező köztes eredménye/kimenete lesz. Alapértelmezés szerint a Spark tárolja ezt a közbenső kimenetet a memóriában, de ha nincs elég hely, akkor a közbenső adatokat a lemezterületen tárolja.
Hány partíciója van egy végrehajtónak?
60 partícióra osztható 4 végrehajtón keresztül (végrehajtónként 15 partíció ). Végrehajtónként 16 CPU-mag esetén minden feladat egy partíciót dolgoz fel. Ahogy korábban láttuk, a jó particionálás a partíciók számától és az adatok partíciók közötti elosztásától függ.
Hogyan állíthatom be a spark shuffle partíciómat?
- val df = sparkSession. olvas. csv("src/main/resources/sales.csv") println(df. rdd. partíciók. hossz)
- println(df. groupBy("_c0"). count(). rdd. partíciók. hossz)
- konf. set("spark.sql.shuffle.partitions",100) println(df. groupBy("_c0"). count(). rdd. partíciók. hossz)
Mik azok a kevert fájlok?
A Sparkban minden egyes leképezési feladat kiír egy keverési fájlt ( operációs rendszer lemezpuffer ) minden reduktorhoz – ez a Spark logikai blokkjának felel meg. Ezek a fájlok nem közvetítő jellegűek abban az értelemben, hogy a Spark nem egyesíti őket nagyobb particionált fájlokká.
A flatMap keveri?
3 válasz. Nincs keverés sem a map, sem a flatMap esetén .
Mi a keverés a big data-ban?
A keverés az a folyamat, amellyel a leképezők közbenső kimenetét továbbítja a reduktorba . A reduktor 1 vagy több kulcsot és kapcsolódó értékeket kap a szűkítők alapján. A közvetített kulcs – a leképező által generált érték automatikusan kulcsonként rendeződik. A Rendezés fázisban a térképkimenet összevonása és rendezése történik.
Hogyan növelhetem a keverési memóriát a Sparkban?
- Manuálisan particionálja újra () az előző szakaszt, hogy kisebb partíciói legyenek a bemenetről.
- Növelje a keverési puffert a végrehajtó folyamatok memóriájának növelésével ( spark...
- Növelje a keverési puffert a végrehajtó memória számára lefoglalt hányadának növelésével ( spark.
Hogyan állíthatom be a szikrabeállításokat?
- Piton. Python másolás. spark.conf.get("spark.<tulajdonnév>")
- R. R Másolat. library(SparkR) sparkR.conf("spark.<tulajdonnév>")
- Scala. Scala Copy. spark.conf.get("spark.<tulajdonnév>")
- SQL. SQL Copy. ...
- Piton. Python másolás. ...
- R. R Másolat. ...
- Scala. Scala Copy. ...
- SQL. SQL Copy.
Mi az a szikrasózás?
Sózás. Az SQL-illesztési műveletben a csatlakozási kulcs módosul az adatok egyenletes újraelosztása érdekében, így a partíció feldolgozása nem vesz igénybe több időt . Ezt a technikát sózásnak nevezik. ... Az összekapcsolási művelet által kiváltott keverési szakasz után az azonos kulccsal rendelkező összes sornak ugyanabban a partícióban kell lennie.
Mi a különbség a MAP és a flatMap között a Sparkban?
A definíció szerint a térkép és a flatMap közötti különbség a következő: map : Új RDD-t ad vissza úgy, hogy adott függvényt alkalmaz az RDD minden elemére. A térkép funkciója csak egy elemet ad vissza. flatMap : Hasonlóan a maphoz, új RDD-t ad vissza úgy, hogy az RDD minden elemére egy függvényt alkalmaz, de a kimenetet laposítja.
Mi történik, ha a Spark illesztőprogram meghibásodik?
Ha az illesztőprogram csomópontja meghibásodik, a memóriában fogadott és replikált összes adat elveszik . ... Minden fogadott adat megírásra kerül, hogy előre írják a naplókat, mielőtt feldolgoznák a Spark Streamingben. Az előreírási naplókat adatbázisban és fájlrendszerben használják. Biztosítja az adatműveletek tartósságát.
Mi történik a Spark-feladat elküldésekor?
Mi történik egy Spark Job benyújtásakor? Amikor egy kliens elküld egy szikrafelhasználói alkalmazáskódot, az illesztőprogram implicit módon átalakítja a transzformációkat és műveleteket tartalmazó kódot egy logikai irányított aciklikus gráftá (DAG) . ... A fürtkezelő ezután végrehajtókat indít a dolgozó csomópontokon az illesztőprogram nevében.
Mi az a Spark feladat?
A Sparkban a Task (más néven parancs) a legkisebb egyedi végrehajtási egység, amely egy RDD-partíciónak felel meg . ... Más szóval (technikaibb) a feladat egy adatpartíción végzett számítás az RDD szakaszában egy Spark-feladatban.
Hogyan tudom gyorsabbá tenni a Sparkomat?
A gyorsítótár hatékony használatával a Spark 10-szer gyorsabban futtathat bizonyos számításokat, ami drámaian csökkentheti a feladat teljes végrehajtási idejét.
Hogyan javíthatom a Spark-munka sebességét?
Adatok megőrzése és gyorsítótárazása a memóriában A Spark állandó/gyorsítótárazása az egyik legjobb technika a Spark-munkaterhelések teljesítményének javítására. A Spark Cache és a Persist a DataFrame/Dataset optimalizálási technikái az iteratív és interaktív Spark-alkalmazásokhoz a Jobs teljesítményének javítása érdekében.