1.Spark源码解析2-YarnCluster模式启动
2.SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析
3.源码解析Spark中的多少Parquet高性能向量化读
4.tezåsparkåºå«
5.为ä»ä¹Sparkåå±ä¸å¦Hadoop
Spark源码解析2-YarnCluster模式启动
YARN 模式运行机制主要体现在Yarn Cluster 模式和Yarn Client 模式上。在Yarn Cluster模式下,多少SparkSubmit、多少ApplicationMaster 和 CoarseGrainedExecutorBackend 是多少独立的进程,而Driver 是多少独立的线程;Executor 和 YarnClusterApplication 是对象。在Yarn Client模式下,多少起名打分源码SparkSubmit、多少ApplicationMaster 和 YarnCoarseGrainedExecutorBackend 也是多少独立的进程,而Executor和Driver是多少对象。
在源码中,多少SparkSubmit阶段首先执行Spark提交命令,多少底层执行的多少是开启SparkSubmit进程的命令。代码中,多少SparkSubmit从main()开始,多少根据运行模式获取后续要反射调用的多少类名赋给元组中的ChildMainClass。如果是监听器源码Yarn Cluster模式,则为YarnClusterApplication;如果是Yarn Client模式,则为主类用户自定义的类。接下来,获取ChildMainClass后,通过反射调用main方法的过程,反射获取类然后通过构造器获取一个示例并多态为SparkApplication,再调用它的start方法。随后调用YarnClusterApplication的start方法。在YarnClient中,new一个Client对象,其中包含了yarnClient = YarnClient.createYarnClient属性,这是Yarn在SparkSubmit中的客户端,yarnClient在第行初始化和开始,即连接Yarn集群或RM。之后就可以通过这个客户端与Yarn的装饰网站源码RM进行通信和提交应用,即调用run方法。
ApplicationMaster阶段主要涉及开启一个Driver新线程、AM向RM注册、AM向RM申请资源并处理、封装ExecutorBackend启动命令以及AM向NM通信提交命令由NM启动ExecutorBackend。在ApplicationMaster进程中,首先开启Driver线程,开始运行用户自定义代码,创建Spark程序入口SparkContext,接着创建RDD,生成job,划分阶段提交Task等操作。
在申请资源之前,AM主线程创建了Driver的终端引用,作为参数传入createAllocator(),思途旅游cms源码因为Executor启动后需要向Driver反向注册,所以启动过程必须封装Driver的EndpointRef。AM主线程向RM申请获取可用资源Container,并处理这些资源。ExecutorBackend阶段尚未完成,后续内容待补充。
SPARK- - Spark支持unpivot源码分析
unpivot是数据库系统中用于列转行的内置函数,如SQL SERVER, Oracle等。以数据集tb1为例,每个数字代表某个人在某个学科的成绩。若要将此表扩展为三元组,可使用union实现。但随列数增加,SQL语句变长。许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。缠论公式源码unpivot使用时需指定保留列、进行转行的列、新列名及值列名。
SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的unpivot函数,逐步扩展至pyspark与SQL。在Dataset API中,ids为要保留的Column数组,Column类提供了从String构造Column的隐式转换,方便使用。利用此API,可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列,variableColumnName为新列名,valueColumnName为值列名。
Analyser阶段解析unpivot算子,将逻辑执行计划转化为物理执行计划。当用户开启hive catalog,SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据,转化为Hive相关逻辑执行计划。物理执行计划如BroadcastHashJoinExec,表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的算子转换为Expand算子,在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成,通过遍历逻辑执行计划树,根据节点类型及状态进行不同处理。
unpivot函数实现过程中,首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列,实现语义转换。随后,通过map函数处理values列,构建新的行数据,最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段,Expand算子将数据转换为所需形式,实现unpivot功能。
综上所述,SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数,组装Expand算子完成,为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程,可深入掌握SPARK SQL的开发原理与内在机制。
源码解析Spark中的Parquet高性能向量化读
在Spark中,Parquet的高性能向量化读取是自2.0版本开始引入的特性。它与传统的逐行读取和解码不同,采用列式批处理方式,显著提升了列解码的速度,据Databricks测试,速度比非向量化版本快了9倍。本文将深入解析Spark的源码,揭示其如何支持向量化Parquet文件读取。
Spark的向量化读取主要依赖于ColumnBatch和ColumnVector数据结构。ColumnBatch是每次读取返回的批量数据容器,其中包含一个ColumnVectors数组,每个ColumnVector负责存储一批数据中某一列的所有值。这种设计使得数据可以按列进行高效访问,同时也提供按行的视图,通过InternalRow对象逐行处理。
在读取过程中,Spark通过VectorizedParquetRecordReader、VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader三个组件协同工作。VectorizedParquetRecordReader负责启动批量读取,它根据指定的批次大小和内存模式创建实例。VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader则负责实际的列值读取,根据列的类型和编码进行相应的解码处理。
值得注意的是,Spark在数据加载时会重复使用ColumnBatch和ColumnVector实例,以减少内存占用,优化计算效率。ColumnVector支持堆内存和堆外内存,以适应不同的存储需求。通过这些优化,向量化读取在处理大型数据集时表现出色,尤其是在性能上。
然而,尽管Spark的向量化读取已经非常高效,Iceberg中的Parquet向量化读取可能更快,这可能涉及到Iceberg对Parquet文件的特定优化,或者其在数据处理流程中的其他改进,但具体原因需要进一步深入分析才能揭示。
tezåsparkåºå«
tezçä¼å¿sparké½æï¼å¹¶ä¸tezå ¶å®ç¼å²ä¼å¿å¹¶ä¸å¤§ãèsparkçç¼å²æææ´ææ¾ï¼èä¸å¯ä»¥å¿«éè¿åãä¾å¦ï¼ä½ æ¥3ä¸æ¡æ°æ®ï¼tezæ¯è¦å ¨é¨æ¥è¯¢ç¶ååè¿åçï¼èsparksqlåå°3ä¸æ¡å ¶ä»å°±ä¸ç®äºï¼ææçèµ·æ¥æ¯è¿æ ·åï¼å ·ä½æ²¡çæºç å®ç°ï¼md hive-on-sparkè¿æ¯ä¼å ¨é¨è·ï¼ã
tezä»»å¡ç¼å²ä¸è½å ±äº«ï¼sparkæ´å ç»åï¼å¯ä»¥æprocess级å«ç¼å²ï¼å°±æ¯ç¨ä¸æ¬¡è®¡ç®è¿çç»æï¼å è½½è¿çç¼å²ï¼ï¼ä¾å¦ï¼ä½ æ¥æ°æ®è®°å½åæ¶åè¦è¿åcountï¼è¿æ¶æäºæä½æ¯prcess_local级å«çï¼è¿ä¸ªtezæ¯ä¸è½æ¯çï¼
sparkçæ¥å¿UIçèµ·æ¥æ´ä¾¿æ·ï¼åµåµ
为ä»ä¹Sparkåå±ä¸å¦Hadoop
Sparkæ¯ä¸ä¸ªåºäºRAM计ç®çå¼æºç ComputerClusterè¿ç®ç³»ç»ï¼ç®çæ¯æ´å¿«éå°è¿è¡æ°æ®åæãSparkæ©æçæ ¸å¿é¨å代ç åªæ3ä¸è¡ãSparkæä¾äºä¸HadoopMap/Reduceç¸ä¼¼çåæ£å¼è¿ç®æ¡æ¶ï¼ä½åºäºRAMåä¼å设计ï¼å æ¤å¨äº¤æ¢å¼æ°æ®åæådataminingçWorkloadä¸è¡¨ç°ä¸éã
è¿å ¥å¹´ä»¥åï¼Sparkå¼æºç çæç³»ç»å¤§å¹ å¢é¿ï¼å·²æ为大æ°æ®èç´ææ´»è·çå¼æºç 项ç®ä¹ä¸ãSparkä¹æ以æå¦æ¤å¤çå ³æ³¨ï¼åå 主è¦æ¯å 为Sparkå ·æçé«æ§è½ãé«çµæ´»æ§ãä¸Hadoopçæç³»ç»å®ç¾èåçä¸æ¹é¢çç¹ç¹ã
é¦å ï¼Spark对åæ£çæ°æ®éè¿è¡æ½æ ·ï¼åæ°å°æåºRDD(ResilientDistributedDataset)çæ¦å¿µï¼ææçç»è®¡åæä»»å¡è¢«ç¿»è¯æ对RDDçåºæ¬æä½ç»æçæåæ ç¯å¾(DAG)ãRDDå¯ä»¥è¢«é©»çå¨RAMä¸ï¼å¾åçä»»å¡å¯ä»¥ç´æ¥è¯»åRAMä¸çæ°æ®;åæ¶åæDAGä¸ä»»å¡ä¹é´çä¾èµæ§å¯ä»¥æç¸é»çä»»å¡å并ï¼ä»èåå°äºå¤§éä¸åç¡®çç»æè¾åºï¼æ大åå°äºHarddiskI/Oï¼ä½¿å¤ææ°æ®åæä»»å¡æ´é«æãä»è¿ä¸ªæ¨ç®ï¼å¦æä»»å¡å¤å¤æï¼Sparkæ¯Map/Reduceå¿«ä¸å°ä¸¤åã
å ¶æ¬¡ï¼Sparkæ¯ä¸ä¸ªçµæ´»çè¿ç®æ¡æ¶ï¼éååæ¹æ¬¡å¤çãå·¥ä½æµã交äºå¼åæãæµéå¤ççä¸åç±»åçåºç¨ï¼å æ¤Sparkä¹å¯ä»¥æ为ä¸ä¸ªç¨é广æ³çè¿ç®å¼æï¼å¹¶å¨æªæ¥å代Map/Reduceçå°ä½ã
æåï¼Sparkå¯ä»¥ä¸Hadoopçæç³»ç»çå¾å¤ç»ä»¶äºç¸æä½ãSparkå¯ä»¥è¿è¡å¨æ°ä¸ä»£èµæºç®¡çæ¡æ¶YARNä¸ï¼å®è¿å¯ä»¥è¯»åå·²æ并åæ¾å¨Hadoopä¸çæ°æ®ï¼è¿æ¯ä¸ªé常大çä¼å¿ã
è½ç¶Sparkå ·æ以ä¸ä¸å¤§ä¼ç¹ï¼ä½ä»ç®åSparkçåå±ååºç¨ç°ç¶æ¥çï¼Sparkæ¬èº«ä¹åå¨å¾å¤ç¼ºé·ï¼ä¸»è¦å æ¬ä»¥ä¸å 个æ¹é¢ï¼
â稳å®æ§æ¹é¢ï¼ç±äºä»£ç è´¨éé®é¢ï¼Sparké¿æ¶é´è¿è¡ä¼ç»å¸¸åºéï¼å¨æ¶ææ¹é¢ï¼ç±äºå¤§éæ°æ®è¢«ç¼åå¨RAMä¸ï¼Javaåæ¶åå¾ç¼æ ¢çæ åµä¸¥éï¼å¯¼è´Sparkæ§è½ä¸ç¨³å®ï¼å¨å¤æåºæ¯ä¸SQLçæ§è½çè³ä¸å¦ç°æçMap/Reduceã
âä¸è½å¤ç大æ°æ®ï¼åç¬æºå¨å¤çæ°æ®è¿å¤§ï¼æè ç±äºæ°æ®åºç°é®é¢å¯¼è´ä¸é´ç»æè¶ è¿RAMç大å°æ¶ï¼å¸¸å¸¸åºç°RAM空é´ä¸è¶³ææ æ³å¾åºç»æãç¶èï¼Map/Reduceè¿ç®æ¡æ¶å¯ä»¥å¤ç大æ°æ®ï¼å¨è¿æ¹é¢ï¼Sparkä¸å¦Map/Reduceè¿ç®æ¡æ¶ææã
âä¸è½æ¯æå¤æçSQLç»è®¡;ç®åSparkæ¯æçSQLè¯æ³å®æ´ç¨åº¦è¿ä¸è½åºç¨å¨å¤ææ°æ®åæä¸ãå¨å¯ç®¡çæ§æ¹é¢ï¼SparkYARNçç»åä¸å®åï¼è¿å°±ä¸ºä½¿ç¨è¿ç¨ä¸åä¸é忧ï¼å®¹æåºç°åç§é¾é¢ã
è½ç¶Sparkæ´»è·å¨ClouderaãMapRãHortonworksçä¼å¤ç¥å大æ°æ®å ¬å¸ï¼ä½æ¯å¦æSparkæ¬èº«ç缺é·å¾ä¸å°åæ¶å¤çï¼å°ä¼ä¸¥éå½±åSparkçæ®åååå±ã
2024-11-06 13:14
2024-11-06 13:10
2024-11-06 13:06
2024-11-06 12:54
2024-11-06 12:42
2024-11-06 12:33
2024-11-06 12:17
2024-11-06 12:07