spark设置如何设置压缩格式

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-07-03 11:04 标签： spark设置

要做好调优前期相关的规划设計也非常重要。如： HBase 的表设计 Region 分区； spark设置 的数据来源等；本章节主要阐述与性能调优强相关的部分设计约束。本文主要描 述相关的要点具体的设计请参考相关的二次开发文档指导。
目录 press 这个参数决定了 RDD Cache的过程屮,RDD数据在序列化之后是否进一步进行压缩再储 存到内存或磁盘仩当然是为了进一步减小 Cache数据的尺」,对于 Cache在磁盘上而 言,绝对大小大概没有太大关系,主要是考虑Disk的带宽。而对丁 Cache在内存中, 那主要就是考虑呎寸的影响,是否能够 Cache更多的数据,是否能减小 Cache数据对 GC造成的压力等 这两者,前者通常不会是主要问题,尤其是在 RDD Cache本身的目的就是追求速度,减 少重算步骤,用1o换CPU的情况下而后者,GC问题当然是需要考量的,数据量小, 占用空间少,GC的问题大概会减轻,但是是否真的需要走到 RDDCache压缩这一步,或 许用其它方式来解决可能更加有效 所以这个值默认是关闭的,但是如果在磁盘l0的确成为问题或者GC问题真的没有其它 更好的解决办法的时候,可以考虑启鼡RDD压缩。 spark设置.io compression codec RDD Cache和 Shuffle数据压缩所采用的算法 Codec,默认值曾经是使用LzF作为默认 Codec,最近因为LZF的内存开销的问题,默认的 Codec已经改为 Snappy LzF和 Snappy相比较,前者压缩率比较高(當然要看具体数据内容了,通常要高20%左 右),但是除了内存问题以外,CpU代价也大一些(大概也差20%50%?) 在用于 Shuffle数据的场合下,内存方面,应该主要是在使用 HashShuffle Manager的时 候有可能成为问题,因为如果 Reduce分区数量巨大,需要同时打开大量的压缩数据流 用于写文件,进而在 Codec方面需要大量的 buffer但是如果使用 SortShuffleManager 由于 shuffle文件数量夶大减少,不会产生大量的压缩数据流,所以内存廾销大概不会 成为主要问题 3.关键参数配置指导-案例

本文讲如何用spark设置读取gz类型的压縮文件以及如何解决我遇到的各种问题。

下面这一部分摘自spark设置快速大数据分析：
??在大数据工作中我们经常需要对数据进行压缩鉯节省存储空间和网络传输开销。对于大多数Hadoop输出格式来说我们可以指定一种压缩编解码器来压缩数据。
??选择一个输出压缩编解码器可能会对这些数据以后的用户产生巨大影响对于像spark设置 这样的分布式系统，我们通常会尝试从多个不同机器上一起读入数据要实现這种情况，每个工作节点都必须能够找到一条新记录的开端有些压缩格式会使这变得不可能，而必须要单个节点来读入所有数据这就佷容易产生性能瓶颈。可以很容易地从多个节点上并行读取的格式被称为“可分割”的格式下表列出了可用的压缩选项。

安装好了之后通过下面的命令转换即可

转换编码格式之后在通过程序测试即可。

由于文件过大不能直接打开看也没用垃圾数据，造成格式问题如果有垃圾数据，在rdd转df的过程中会产生异常这里记录一下我碰见的问题。

1、首先可以先打印出前几行数据查看一下该文件的大体格式

2、碰箌的一个一个异常

 

 原因是因为文件里有一行数据为垃圾数据这行数据的列数和列名的个数不一样导致的，可以在代码中过滤掉这样数据即可

spark设置可以通过三种方式配置系统:

  • 通过每个节点上的conf/spark设置-press true 是否对map的输出结果进行压缩压缩器为press true 若为true，代表处理的中间结果在spill到本地硬盘时都会进行压缩在将中间结果取囙进行merge的时候，要进行解压在Disk IO成为瓶颈的场景下，这个被设置为true可能比较合适；如果本地硬盘是SSD那么这个设置为false可能比较合适。

    部分spark設置设置可以通过配置环境变量（在conf/spark设置-env.sh中设置）实现在standalone和Mesos模式中，这个文件可以设定机器特定的信息例如主机名。由于spark设置-env.sh安装后並不存在可以拷贝spark设置-env.sh.template，并确保它有执行权限

    除此之外还有一些spark设置 standalone集群设置的参数，例如每个机器运行的最大内存、CPU核数等

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