Se produce una reproducción aleatoria cuando los datos se reorganizan entre particiones. Esto es necesario cuando una transformación requiere información de otras particiones, como sumar todos los valores en una columna. Spark recopilará los datos necesarios de cada partición y los combinará en una nueva partición, probablemente en un ejecutor diferente.
¿Qué causa la reproducción aleatoria de Spark?
Las transformaciones que pueden causar una mezcla incluyen operaciones de partición como repartition y coalesce , operaciones ‘ByKey (excepto para contar) como groupByKey y reduceByKey , y operaciones de unión como cogroup y join .
¿Spark baraja?
En el lado del mapa, cada tarea de mapa en Spark escribe un archivo aleatorio (búfer de disco del sistema operativo) para cada reductor, que corresponde a un bloque lógico en Spark. Estos archivos no son intermediarios en el sentido de que Spark no los fusiona en archivos particionados más grandes.
¿Qué es la lectura aleatoria en Spark?
2 respuestas. Shuffleing significa la reasignación de datos entre múltiples etapas de Spark. “Escritura aleatoria” es la suma de todos los datos serializados escritos en todos los ejecutores antes de transmitir (normalmente al final de una etapa) y “Lectura aleatoria” significa la suma de los datos serializados leídos en todos los ejecutores al comienzo de una etapa.
¿Cómo hago para que mi Spark deje de barajar?
Estos son algunos consejos para reducir la reproducción aleatoria:
Sintoniza la chispa. sql. barajar. particiones
Particione el conjunto de datos de entrada adecuadamente para que el tamaño de cada tarea no sea demasiado grande.
Use la interfaz de usuario de Spark para estudiar el plan y buscar la oportunidad de reducir la reproducción aleatoria tanto como sea posible.
Recomendación de fórmula para chispa. sql. barajar. particiones:
¿Cómo optimizo mi chispa?
Spark utiliza el concepto de Predicate Push Down para optimizar su plan de ejecución. Por ejemplo, si crea un trabajo de Spark grande pero especifica un filtro al final que solo requiere que obtengamos una fila de nuestros datos de origen, la forma más eficiente de ejecutar esto es acceder al único registro que necesita.
¿Qué son las etapas Spark?
Las etapas de chispa son la unidad física de ejecución para el cálculo de múltiples tareas. Las etapas de Spark están controladas por el gráfico acíclico dirigido (DAG) para cualquier procesamiento de datos y transformaciones en los conjuntos de datos distribuidos resilientes (RDD).
¿Cómo funciona la reproducción aleatoria de chispas?
Se produce una reproducción aleatoria cuando los datos se reorganizan entre particiones. Esto es necesario cuando una transformación requiere información de otras particiones, como sumar todos los valores de una columna. Spark recopilará los datos necesarios de cada partición y los combinará en una nueva partición, probablemente en un ejecutor diferente.
¿Cómo se mejora la lectura y escritura aleatoria en Spark?
1 respuesta
Intente lograr particiones más pequeñas desde la entrada haciendo repartition() manualmente.
Aumente la memoria en sus procesos ejecutores (spark. executor.
Aumente el búfer de reproducción aleatoria aumentando la fracción de memoria del ejecutor asignada a él (spark. shuffle.
¿Dónde se almacenan los datos aleatorios en Spark?
Ahora, cuando hablamos de los datos aleatorios, que serán el resultado/salida intermedio del mapeador. De forma predeterminada, Spark almacenará esta salida intermedia en la memoria, pero si no hay suficiente espacio, almacenará los datos intermedios en el espacio del disco.
¿Cuántas particiones tiene un ejecutor?
Se puede dividir en 60 particiones en 4 ejecutores (15 particiones por ejecutor). Con 16 núcleos de CPU por ejecutor, cada tarea procesará una partición. Como hemos visto antes, una buena partición depende de la cantidad de particiones y de cómo se distribuyen los datos entre las particiones.
¿Cómo configuro mi partición aleatoria de Spark?
Particiones aleatorias en Spark SQL
val df = sesión de chispa. leer. csv(“src/main/resources/sales.csv”) println(df. rdd. particiones. longitud)
println(df. groupBy(“_c0”). count(). rdd. particiones. longitud)
conferencia set(“spark.sql.shuffle.partitions”,100) println(df. groupBy(“_c0”). count(). rdd. particiones. length)
¿Qué son los archivos aleatorios?
Cada tarea de mapa en Spark escribe un archivo aleatorio (búfer de disco del sistema operativo) para cada reductor; esto corresponde a un bloque lógico en Spark. Estos archivos no son intermediarios en el sentido de que Spark no los fusiona en archivos particionados más grandes.
¿FlatMap baraja?
3 respuestas. No se barajan ni con el mapa ni con el mapa plano.
¿Qué es barajar en big data?
El barajado es el proceso por el cual transfiere la salida intermedia del mapeador al reductor. Reducer obtiene 1 o más claves y valores asociados sobre la base de los reductores. La clave intermediada: el valor generado por el mapeador se ordena automáticamente por clave. En la fase de clasificación, se lleva a cabo la combinación y clasificación de la salida del mapa.
¿Cómo aumento la memoria aleatoria en Spark?
2 respuestas
Reparticione manualmente () su etapa anterior para que tenga particiones más pequeñas de la entrada.
Aumente el búfer de reproducción aleatoria aumentando la memoria en sus procesos ejecutores ( spark.
Aumente el búfer de reproducción aleatoria aumentando la fracción de memoria del ejecutor que se le asigna ( spark.
¿Cómo configuro la configuración de chispa?
Obtener propiedades de configuración de Spark
Pitón. Copia de Python. spark.conf.get(“spark.
R.R Copia. biblioteca(SparkR) sparkR.conf(“spark.
Scala. Copia de Scala. spark.conf.get(“spark.
SQL. Copia SQL.
Pitón. Copia de Python.
R.R Copia.
Scala. Copia de Scala.
SQL. Copia SQL.
¿Qué es la salazón en chispa?
Salazón. En una operación de combinación de SQL, la clave de combinación se cambia para redistribuir los datos de manera uniforme, de modo que el procesamiento de una partición no lleve más tiempo. Esta técnica se llama salazón. Después de la etapa de reproducción aleatoria inducida por la operación de combinación, todas las filas con la misma clave deben estar en la misma partición.
¿Cuál es la diferencia entre MAP y flatMap en Spark?
Según la definición, la diferencia entre map y flatMap es: map: devuelve un nuevo RDD aplicando una función determinada a cada elemento del RDD. La función en el mapa devuelve solo un elemento. flatMap: similar a map, devuelve un nuevo RDD aplicando una función a cada elemento del RDD, pero la salida se aplana.
¿Qué sucede si falla el controlador Spark?
Si falla el nodo del controlador, se perderán todos los datos recibidos y replicados en la memoria. Todos los datos recibidos se escriben en registros de escritura anticipada antes de que se puedan procesar en Spark Streaming. Los registros de escritura anticipada se utilizan en la base de datos y el sistema de archivos. Asegura la durabilidad de cualquier operación de datos.
¿Qué sucede cuando se envía el trabajo de Spark?
¿Qué sucede cuando se envía un trabajo de Spark?
Cuando un cliente envía un código de aplicación de usuario de chispa, el controlador convierte implícitamente el código que contiene transformaciones y acciones en un gráfico acíclico dirigido lógico (DAG). Luego, el administrador de clústeres lanza ejecutores en los nodos trabajadores en nombre del controlador.
¿Qué es una tarea de Spark?
En Spark, una tarea (también conocida como comando) es la unidad de ejecución individual más pequeña que corresponde a una partición RDD. En otras palabras (más técnicas), una tarea es un cálculo en una partición de datos en una etapa de un RDD en un trabajo de Spark.
¿Cómo puedo hacer que mi Spark funcione más rápido?
El uso eficiente de la memoria caché permite que Spark ejecute ciertos cálculos 10 veces más rápido, lo que podría reducir drásticamente el tiempo total de ejecución de su trabajo.
¿Cómo puedo mejorar la velocidad de mi trabajo de Spark?
Persistencia y almacenamiento en caché de datos en la memoria La persistencia/almacenamiento en caché de Spark es una de las mejores técnicas para mejorar el rendimiento de las cargas de trabajo de Spark. Spark Cache y Persist son técnicas de optimización en DataFrame/Dataset para aplicaciones Spark iterativas e interactivas para mejorar el rendimiento de los trabajos.