Apache Spark大数据计算性能调优之部署最佳实践
Spark Streaming
Mllib (Machine Learning)
GraphX (graphs)
Bare Metal
(YARN / CONTAINER / STANDALONE)
Core & RDD API
Kubernates
…
Google Cloud Platform
AWS
Input Data Size: n/a Duration: 1s Shuffle Read Size: 8.8MB
12
Q42的CPU & Disk使用情况
• 1 Master + 7 Workers • Spark 2.1 on YARN • Total Data Size = 10TB • Use Intel S3520 1.6 TB SATA SSD * 8 • CPU: Intel HSW E5 2650 v3 (20 vcore) • Spark Cores: 40 per node (dual sockets) • Execution Time: 38sec
7
性能优化一般步骤
基准 测试
瓶颈 分析
优化 方案
验证 方案
8
实验环境和测试集
Nodes Roles Services Numbers Processer Memory
Storage
Network
Master
Slave
Hadoop Name Node, Spark Master
Hadoop Data Node, Spark Slaves
AND store_sales.ss_item_sk = item.i_item_sk AND item.i_manager_id = 1 AND dt.d_moy=11 AND dt.d_year=2000 GROUP BY dt.d_year
,item.i_category_id ,item.i_category ORDER BY sum(ss_ext_sales_price) DESC , dt.d_year ,item.i_category_id ,item.i_category
OS Disk: 480GB SSD Data Disk: 1TB SATA HDD x 8 / Data Disk: Intel S3520 SSD x 8 / Data Disk: Intel P3600 SSD x 3
10Gb
10Gb
Queries Data Scale (Raw Data) Data Format Compression Codec Data Size
11
Spark SQL DAG for Q42
Input Data Size: 291.5KB
Duration: 0.2sec
Input Data Size: 2.3MB
Duration: 0.2sec
Input Data Size: 221.4GB Duration: 35s Shuffle Write Size: 8.8MB
Name Node, Resource Manager
Data Node, Node Manager
1
7
Intel Xeon E5-2650 v3 (HSW) / Intel Xeon E5-2680 v4 (BDW) (Dual Socket / node)
256GB
128 / 256GB
OS Disk: 480GB SSD
Parquet
ORC
CSV
Hiedis
…
5
Spark生态圈组件使用比例
https:///blog/2016/09/27/spark-survey-2016-released.html
6
Spark SQL性能基准测试
• 关于我自己 • Spark概要简介 • Spark SQL基准测试 • 性能比较分析和启发 • 进行中的优化工作预告
Broadcast threshold
30MB
broadcastTimeout 3600 sec
GC
Parallel GC
基准测试的性能数字和结论均在相关测 试环境下获得，只有相对参考意义，请 谨慎使用。
9
Intel Performance Analysis Tool
Performance Analysis Tool(PAT) 适用于与在分布式环境下收 集系统资源信息，包括CPU、磁盘、网络、内存等，并以图形化 的形式展现出来。
Apache Spark大数据计算性能分析与优化
程浩 (hao.cheng@)
内容概要
• 关于我自己 • Spark概要简介 • Spark SQL基准测试 • 性能比较分析和启发 • 进行中的优化工作预告
关于我自己
程浩，任职于Intel亚太研发中心，大数据技术团 队，Spark研发经理，Spark（活跃）开发者
PAT: https:///intel-hadoop/PAT
10
TPC-DS Q42 举例
SELECT dt.d_year, item.i_category_id, item.i_category, sum(ss_ext_sales_price) FROM date_dim dt, store_sales, item WHERE dt.d_date_sk = store_sales.ss_sold_date_sk
Spark概要简介
• 关于我自己 • Spark概要简介 • Spark SQL基准测试 • 性能比较分析和启发 • 进行中的优化工作预告
4
Spark软件栈
用户Spark App
Job Server
… Visualization
SQL / DF / ML / Structured Streaming
Workload (TPC-DS) 19,42,43,52,55,63,68,72,98 10 TB Parquet Snappy ~3TB
Hadoop/Spark Configuration
Hadoop version
2.7.3
Spark version
2.1.0
Executor memory 25~40 GB
Executor Cores
8 – 10 / executors
Executor Number 5 / nodes
Spark Mode
yarn-client
JDK Version
1.8.0_112
memory.Overhead 10% Executor Memory
Shuffle Partition # 200
学会使用ApacheSpark进行大数据分析和处理的基本操作
学会使用ApacheSpark进行大数据分析和处理的基本操作Apache Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，被广泛应用于大数据分析和处理中。
学会使用Apache Spark进行大数据分析和处理的基本操作，对于数据科学家和大数据工程师来说至关重要。
本文将介绍Apache Spark的基本概念和操作，包括数据加载、转换、过滤、聚合以及输出等，以帮助读者快速上手使用Apache Spark进行大数据分析和处理。
第一章：Apache Spark简介与安装Apache Spark是一款开源的大数据处理框架，提供了高效的分布式计算能力，可以处理大规模的数据集。
在使用Apache Spark 之前，我们需要先安装Spark并配置好相应的环境。
具体的安装过程可以在Apache Spark官方网站上找到，并根据操作系统类型和版本进行安装、设置和配置。
第二章：数据加载与存储在使用Apache Spark进行大数据分析和处理之前，我们需要先将数据加载到Spark中。
Spark支持多种数据源和格式，如文本文件、CSV文件、JSON文件、数据库等。
可以使用Spark的API或工具（如spark-submit或spark-shell）来加载和读取数据。
除了加载数据，我们还可以将结果保存到各种外部存储介质中，如HDFS、S3或关系型数据库等。
第三章：数据转换与过滤在数据分析和处理过程中，常常需要对数据进行转换和过滤以满足需求。
Apache Spark提供了丰富的转换和过滤操作，如映射、过滤、排序、去重等。
通过这些操作，我们可以对数据集进行加工和处理，以便于后续的分析和挖掘。
第四章：数据聚合与计算数据聚合是大数据处理中常见的操作之一，Apache Spark提供了多种聚合和计算函数，如求和、平均值、最大值、最小值、统计等。
通过这些函数，我们可以对数据集进行统计和计算，以获取更有价值的信息。
此外，Spark还支持自定义聚合函数和窗口函数，可以满足更加复杂的需求。
基于Spark的大数据分析与处理平台设计与实现
基于Spark的大数据分析与处理平台设计与实现一、引言随着互联网和物联网技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可或缺的一部分。
大数据分析和处理已经成为各行各业的重要工具，帮助企业更好地理解市场趋势、优化运营效率、提升用户体验等。
在大数据处理领域，Apache Spark作为一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，受到了广泛关注和应用。
二、Spark简介Apache Spark是一种基于内存计算的大数据并行计算框架，提供了丰富的API支持，包括Scala、Java、Python和R等语言。
Spark具有高容错性、高性能和易用性等特点，适用于各种大数据处理场景，如批处理、交互式查询、流式计算和机器学习等。
三、大数据分析与处理平台设计1. 架构设计在设计基于Spark的大数据分析与处理平台时，首先需要考虑整体架构设计。
典型的架构包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据展示层。
其中，Spark通常被用于数据处理层，负责对海量数据进行分布式计算和分析。
2. 数据采集与清洗在构建大数据平台时，数据采集和清洗是至关重要的环节。
通过各种方式采集结构化和非结构化数据，并对数据进行清洗和预处理，以确保数据质量和准确性。
3. 数据存储与管理针对不同的业务需求，可以选择合适的数据存储方案，如HDFS、HBase、Cassandra等。
同时，需要考虑数据的备份、恢复和安全性等问题。
4. 数据处理与分析Spark提供了丰富的API和库，如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等，可以支持各种复杂的数据处理和分析任务。
通过编写Spark应用程序，可以实现对海量数据的实时处理和分析。
5. 数据展示与可视化为了更直观地展示分析结果，可以利用可视化工具如Tableau、Power BI等，将分析结果以图表或报表的形式展示给用户，帮助他们更好地理解数据。
四、平台实现步骤1. 环境搭建在搭建基于Spark的大数据平台之前，需要准备好相应的硬件设施和软件环境，包括服务器集群、操作系统、JDK、Hadoop等。
Spark大数据处理框架入门与实践
Spark大数据处理框架入门与实践概述Spark是现今最流行的大数据处理框架之一，它可以处理多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据、日志数据等。
本文将介绍Spark的基本概念与使用方法，并通过实际案例帮助读者快速掌握Spark大数据处理框架。
Spark的基本概念Spark是一种基于内存的分布式计算框架，可以将数据分布在多个节点上进行计算，从而提高计算效率。
Spark的核心理念是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD），它是一种分布式的元素集合，通过分布式群集实现高效计算。
RDD 分为两种类型：Spark的高级API中，基于RDD构建的应用程序称为Spark Core。
Spark的优势Speed：Spark使用内存计算，因此速度要比Hadoop快。
Ease of Use：Spark的API非常友好，许多用户花费很短的时间在上手Spark上。
Unified Engine：Spark的统一计算引擎可以处理多个任务，包括批量处理、流处理等。
Real-time stream processing：Spark有流计算框架Spark Streaming，可以进行流处理。
安装Spark安装Java环境下载Spark启动SparkSpark的实践在下面的实践中，我们将从实际的案例开始使用Spark构建项目。
案例描述我们将使用Spark来分析一份数据，该数据是储格拉斯选举数据，包括每个区域的投票情况和每个候选人得票情况。
步骤1：数据探索我们先下载数据并使用Spark来分析。
下载数据分析数据在Spark中，数据可以从多种来源读取，例如HDFS、S3、HTTP等。
对于我们的数据，我们可以使用以下代码从文件中读取。
在将数据读取到Spark中之后，我们可以使用一些API来处理数据。
下面是一些示例代码，用于清理数据并返回有关储格拉斯选举的一些统计信息。
步骤2：数据处理在数据探索之后，我们需要进一步处理数据。
利用Spark进行实时大数据处理的最佳实践
利用Spark进行实时大数据处理的最佳实践在当今数字化时代，大数据处理已成为企业不可或缺的一环。
为了满足日益增长的数据处理需求，传统的批处理方式已无法满足实时性和性能的要求。
而Apache Spark作为一个快速、通用、容错且易用的大数据处理引擎，成为了处理实时大数据的最佳实践之一。
Spark提供了丰富的API和内置的组件，可以在实时大数据处理过程中实现高效的数据处理和分析。
以下是利用Spark进行实时大数据处理的最佳实践。
1. 选择合适的集群模式：Spark可以在多种集群模式下运行，包括单机模式、本地模式、独立模式和云模式。
根据数据量和需求，选择合适的集群模式可以提高实时大数据处理的效率和性能。
2. 使用Spark Streaming处理流式数据：Spark Streaming是Spark的一部分，支持从各种数据源（如Kafka、Flume和HDFS）实时接收数据并进行处理。
使用Spark Streaming可以实时处理数据流，并支持窗口和滑动窗口操作，以满足不同的实时数据分析需求。
3. 使用Spark SQL进行结构化数据处理：Spark SQL是Spark的SQL查询引擎，可以通过SQL语句处理结构化数据。
通过使用Spark SQL，可以方便地进行实时查询、过滤和转换操作，以满足实时大数据处理的需求。
4. 使用Spark MLlib进行机器学习：Spark MLlib是Spark的机器学习库，提供了各种机器学习算法和工具，可以在实时大数据处理中应用机器学习。
通过使用Spark MLlib，可以进行实时的数据挖掘和模型训练，帮助企业发现隐藏在大数据中的信息和模式。
5. 使用Spark GraphX进行图处理：Spark GraphX是Spark的图处理库，用于处理大规模的图数据。
通过使用Spark GraphX，可以进行实时的图分析和图计算，帮助企业发现图数据中的关联和模式。
6. 使用Spark Streaming和Spark SQL进行流与批处理的无缝集成：Spark提供了将流处理和批处理无缝集成的能力，可以在同一个应用程序中同时处理实时数据流和批处理数据。
Spark分布式大数据计算应用及性能优化分析
Spark分布式大数据计算应用及性能优化分析摘要本文阐述了Spark分布式大数据技术在中国电信天翼高清端到端综合保障系统中的应用，Spark Streaming性能优化是天翼高清端到端综合保障系统运行的关键。
为提高Spark Streaming运行性能，主要实现2条优化策略：①groupByKey、leftOuterJoin、union等算子计算方法的优化，在话单数据及统计数据Join之前实时过滤掉异常Mac话单，使得Join关联产生的数据量大幅减少，从而提升实时计算性能；②配置适当的Spark存储内存（Storage Memory）和执行内存（Execution Memory）等内存分配参数进行优化。
Spark Streaming在生产环境线上运行的结果表明，groupByKey、leftOuterJoin、union等算子计算方法的优化及提交运行内存的优化，Spark Streaming运行性能约有10%～30%的提升，保障了天翼端到端综合保障系统的稳定运行。
关键词Spark；大数据；内存优化；Shuffle优化；性能优化前言Spark是分布式大数据计算框架，诞生于美国加州大学伯克利分校AMP实验室。
Hadoop创始人Doug Cutting曾指出MapReduce使用将下降，Apache Spark 将取代MapReduce。
Cloudera、HortonWorks、MapR等公司均将Spark作为分布式核心计算平台。
Spark SQL、实时计算、机器学习、图计算、Spark R五大子框架无缝集成，基于Spark的底层计算引擎可实现Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLLib、Spark R的整体综合解决方案。
本文是Spark分布式大数据技术在中国电信天翼高清端到端综合保障系统中的应用成果，Spark大数据及人工智能技术在电信运营商的应用刚刚起步，在应用过程中，Spark大数据计算性能受到底层硬件、网络、体系结构、操作系统、Spark框架及应用程序等多重因素的影响，面对Spark底层复杂的分布式计算机制，本文从性能优化的角度，阐述了spark技术在天翼高清端到端综合保障系统的调优应用。
Spark大数据处理框架解读与实践案例
Spark大数据处理框架解读与实践案例随着大数据应用的不断增长，高效的大数据处理框架成为了企业和研究机构的关注焦点。
Spark作为一种快速、通用的大数据处理框架，已经成为了业界的热门选择。
本文将对Spark进行深入解读，并通过一个实践案例来展示其强大的大数据处理能力。
Spark是一个基于内存计算的大数据处理框架，由于其强大的计算引擎和丰富的功能，成为了大数据处理领域的佼佼者。
与传统的MapReduce框架相比，Spark 具有以下几个显著优势：首先，Spark充分利用内存计算，大大提高了处理速度。
传统MapReduce框架需要将数据存储在磁盘上，而Spark将数据存储在内存中，从而避免了频繁的I/O 操作，极大地提高了计算效率。
其次，Spark支持多种语言，包括Java、Scala和Python等，使得开发者可以根据自己的偏好和实际应用场景选择最合适的编程语言。
同时，Spark提供了丰富的API和库，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，使得开发者可以在同一框架下完成各种不同类型的大数据处理任务。
另外，Spark还支持交互式查询和实时流处理。
通过Spark的交互式Shell，开发者可以快速地进行数据查询和分析，对于业务场景下需要即时响应的数据处理需求非常有用。
而Spark Streaming则提供了实时流处理的功能，使得开发者可以对即时数据进行流式处理和分析。
为了更好地理解Spark的强大能力，我们接下来将通过一个实践案例来演示其在大数据处理中的应用。
假设我们要对一个电子商务网站的用户行为数据进行分析，以了解用户的购买行为和喜好。
首先，我们需要从网站的服务器日志中提取所需的数据。
通过Spark 的强大文件读取功能，我们可以快速地读取和处理大量的日志文件。
接下来，我们可以使用Spark的数据处理和分析功能对提取到的日志数据进行清洗和转换。
比如，我们可以筛选出某一时间段内的用户购买记录，并进行聚合分析，以确定最受欢迎的商品和购买次数最多的用户。
如何利用Spark大数据技术优化数据处理和分析
如何利用Spark大数据技术优化数据处理和分析随着互联网和技术的快速发展，大量数据的产生和存储已经成为现实。
对于企业或组织来说，如何高效地处理和分析海量数据已成为一项关键任务。
而Spark大数据技术作为一种高性能和灵活的数据处理和分析工具，被越来越多的企业所采用。
本文将重点讨论如何利用Spark大数据技术优化数据处理和分析的方法和技巧。
首先，使用Spark进行数据处理时，可以使用其强大的内存计算能力来提高数据处理的速度和效率。
与传统的磁盘计算相比，Spark将数据存储在内存中，可以避免磁盘读写的瓶颈，快速地对数据进行处理。
为了充分利用Spark的内存计算能力，我们可以通过对数据进行合理的分区和缓存来优化数据处理过程。
分区可以将数据按照某个属性进行划分，使得每个分区都可以在单独的节点上并行处理，提高处理效率。
缓存可以将经常使用的数据存储在内存中，减少磁盘读取的次数，加快数据处理的速度。
其次，利用Spark的分布式计算能力可以实现并行处理和分析大规模数据。
Spark采用Resilient Distributed Dataset（弹性分布式数据集）作为数据的抽象表示，可以将数据分布存储在集群的多个节点上，并利用集群的计算资源并行处理。
通过并行处理，可以大大缩短数据处理和分析的时间。
此外，Spark还提供了丰富的并行操作和函数库，如map、reduce、filter等，可以方便地对数据进行转换和计算。
利用这些操作和函数库，可以轻松地实现各种复杂的数据处理和分析任务。
此外，Spark还提供了一种叫做Spark Streaming的组件，可以实时处理和分析数据流。
与传统的批处理方式不同，Spark Streaming可以将数据流实时切分为小批量数据，并利用Spark的分布式计算能力进行实时处理和分析。
Spark Streaming可以处理各种类型的数据流，如日志数据、网络数据、传感器数据等。
通过实时处理和分析数据流，可以实时监控和控制业务流程，及时发现和处理异常情况，提高业务的响应速度和效率。
Spark大数据技术原理与实践
HDFS
HDFS
read iter. 1 write
Input
HDFS read
Input
DataSharinginSpark
太慢，冗余读写、序列化、磁盘IO
HDFS
HDFS
read iter. 2 write
.. .
query 1
result 1
query 2
result 2
query 3 .. .
result 3
10-100x快于网络和磁盘
iter. 1
iter. 2
.. .
Input
one-time processing
Input
Distributed memory
query 1 query 2 query 3
.. .
Spark 核心概念-- RDDs
7
• 弹性分布式数据集（ResilientDistributed Datasets）
重复使用。
– A distributed memory abstraction that letsprogrammers perform
in-memory computations on large clusters – 只读的，可分区的分布式数据集 – 只能直接通过操作符来创建和处理 – 支持容错处理
• R D D 操作：
据栈的基础组件；
• 做什么
– 数据处理（ Data Processing）： 可以用来快速处理数 据，兼具容错性和可扩展性。
– 迭代计算（ Iterative Computation）：支持迭代计算， 有效应对多步的数据处理逻辑。
– 数据挖掘（ Data Mining）：在海量数据基础上进行复 杂的挖掘分析，可支持各种数据挖掘和机器学习算法。
Spark性能优化之开发调优篇
Spark性能优化：开发调优篇1、前言在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。
Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。
在美团?大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。
大多数同学(包括笔者在内)，最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
然而，通过Spark开发出高性能的大数据计算作业，并不是那么简单的。
如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark 作为一种快速大数据计算引擎的优势来。
因此，想要用好Spark，就必须对其进行合理的性能优化。
Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的，不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。
我们需要根据不同的业务场景以及数据情况，对Spark作业进行综合性的分析，然后进行多个方面的调节和优化，才能获得最佳性能。
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Spark的原理有较深层次掌握和研究的同学，主要讲解了如何对Spark作业的shuffle运行过程以及细节进行调优。
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。
2、开发调优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。
开发调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。
Spark流式计算-深入理解Spark Streaming-性能调优
spark.default.parallelism）。
请在此输入文本请在此输入文本
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5
性能调优
• 1. 减少批处理的时间
• 三要数据序列化，数据收到后，当需要与磁盘交换数据时，数据可能会
进行序列化和反序列化，好处是节省空间和内存，但会增加计算负载。
因此，应尽可能地使用Kryo来完成这项工作添 请，在加C此PU标输和入题内文存本请开在销此都输相入对文本少一
2
性能调优
• 1. 减少批处理的时间
• 有很多方法可以用于优先计算，减少处理的时间，这里重点讨论流式计 算这一特定场景下最重要的几个方法。
添加标题
• 一是增加数据接收的并发数量，尤其是当瓶请颈在发此生输入在文数本据请接在收此输的入时文候本。 默认每个Input DStream都只会创建一个接收请器在，此运输行入文在本某请个在节此点输入上文，本可
些。
请在此输入文本请在此输入文本
请在此输入文本请在此输入文本
6
性能调优
• 1. 减少批处理的时间
• 最后是要注意task启动的额外开销，如果task启动过于频繁（比如每秒50 次），那么额外的开销可能非常高，甚至无法达到那样的实时计算要求
。Standalone模式和Mesoscoarse-grained模式添 请下在加开此标输销入题相文对本会请小在此一输些入。文本
1. val numStreams = 5
添加标题
2. val kafkaStreams = (1 to numStreams).map { i => 请Ka在fka此U输tils入.cr文ea本teS请tre在am此(输...)入} 文本
请在此输入文本请在此输入文本 3. val unifiedStream = streamingContext.union(kafka请St在rea此m输s)入文本请在此输入文本