分布式计算学习

时间：2021-12-31 03:29:28

1.map reduce 计算模型

 

介绍：https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6637014

关键流程图示意：

分布式计算学习

 

2.shuffle过程

介绍：https://www.zhihu.com/question/27593027

简单流程图：

分布式计算学习

 

2.spark使用感想

spark 用yarn安装参考：

https://blog.csdn.net/u010638969/article/details/51283216

 

spark编程感想--理解spark的RDD编程

快速的实现spark应用，可以从数据流入手，首先写一下输入和预期输出的数据格式，根据

算法一步一步推导从输入到输出的过程，上手是很快的，但是要理解分布式计算模型的精髓需要时间去沉淀。

 

spark编程感想--如何学习分布式计算模型

分布式计算模型和普通开发的本质区别

1.控制粒度不一样，spark是借用别人写好的框架，要自己尝试去以spark的视角来编写应用。

比如计算协同过滤中的相似度，如果是用2个item-id来根据自己的user_list动态的计算相似度，其实并不适合分布式计算

一是因为这样需要额外携带的冗余数据过多，二是计算过程慢。

用公式的角度出发，需要计算2个item-id对应user的交集和并集，交集可以用一个user生成的item-id pair,最后汇总获得。

并集可以用2个item-id对应的user数量之和 - 交集 算出。

2.不要以之前的经验先入为主，而是多想别的思路和方法，优雅的使用。

 

spark优化

理解spark应用的执行过程、DAG的构建和执行、使用print RDD.toDebugString()(python)来帮助验证。

 

优化关键点2个

 

1.减少无用步骤

比如减少reducebykey来达到减少stage的目的。

使用cache来达到减少RDD计算的目的。

 

2.调整参数来适配spark的最优处理

根据数据大小和分区数目来适配spark的最优处理方式。

 

Spark对比Flink

https://www.jianshu.com/p/e246e334d339

重要结论：

执行效率Flink比spark高，但是高不多

社区spark比flink要发展的好

 

3.YARN监控如何看

分布式计算学习

对应spark-submit命令如下

/usr/lib/spark/bin/spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--name "dodng-xxx" \
--queue default \
--num-executors 6 \
--driver-memory 4g \
--executor-memory 4g \
--executor-cores 4 \
xxx.py `date +\%Y-\%m-\%d -d -39day` `date +\%Y-\%m-\%d -d -3day` `date +\%Y\%m\%d -d -0day`

 

1.可以根据node address 直接ssh登录上去看情况

ssh ng9a81a2a-core-instance-hz5sqddm-2.novalocal

猜测规律：

containers对应是3 + 2 + 2应该对应上么的1个driver和6个executer

1个executer配置占用4G内存，实际应该分配了12/2=6G内存，应该还有额外的内存要求。

2个executer和1个driver配置内存为4*3=12G内存，实际占用12G内存。

 

实战 + 优化经验:

1.不使用广播变量而用collect  + global

    item_freq = user_item.map(lambda x: (x[1][0], 1)) \
        .reduceByKey(lambda x, y: x + y) \
        .collect()
    global g_item_freq_d

2.coalesce减少写文件的并发量

3.使用yield+.repartition 增加并行度，结果提升了40倍以上.



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