SPark关于缓存&坑

最新推荐文章于 2025-05-13 10:41:22 发布
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分类专栏： Spark 文章标签： spark 大数据
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SPlus_SS/article/details/105363024
本文详细介绍了Spark的执行流程、运行架构特点和关键概念，重点关注Spark的缓存机制。Spark默认情况下，RDD仅使用一次，再次使用需重新计算。缓存机制可以避免重复计算，提高性能，但如果不恰当使用可能导致数据一致性问题。文中通过实例分析了在多维度计算中，由于对象引用值的改变引起的数据误差，并提出了解决方案，包括不缓存、复制对象等策略。

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SPark关于缓存&坑

SPark基本概念

对于Spark有一定了解的童鞋可以跳过前面基础概念的讲解,直接从下面的缓存部分开始看↓↓↓

Spark执行流程

Spark在执行Transformation类型操作时都不会立即执行,当遇到Action类型操作时,就会触发计算,每个action操作都会触发runJob操作,生成一个Job.在Driver中SparkContext根据RDD之间的依赖关系创建出DAG(有向无环图),DAGScheduler负责解析这个DAG,从当前Action方法向前回溯,如果遇到的是窄依赖则应用流水线优化,继续向前找,当碰到一个宽依赖时,就会把这个宽依赖之前的RDD组装成一个stage,再从当前宽依赖开始继续向前找,重复刚才的步骤,以此类推.每个stage由可以并发执行的一组task构成,一个partition对应一个task.DAGScheduler将stage划分完后,会将这组task提交到TaskScheduler去执行,任务会在Executor进程的多个Task线程上执行,完成Task任务后 将结果信息提交到ExecutorBackend中 他会将信息提交给TaskScheduler,TaskScheduler接到消息后通知TaskManager,移除该Task任务,开始执行下一个任务.TaskScheduler同时会将信息同步到TaskSet Manager中一份,全部任务执行完毕后TaskSet Manager将结果反馈给DAGScheduler,如果属于ResultTask 会交给JobListener.否则话全部任务执行完毕后写入数据.

Spark运行架构的特点

每个Application获取专属的Executor进程，该进程在Application期间一直驻留，并以多线程方式运行tasks。这种Application隔离机制有其优势，无论是从调度角度看（每个Driver调度它自己的任务），还是从运行角度看（来自不同Application的Task运行在不同的JVM中）。当前，这也意味着SparkApplication不能跨应用程序共享数据，除非将数据写入到外部存储系统。

几个名词解释

  1. Executor:
    在启动Spark程序时会指定num-executors executor数量,每个executor在yarn上就是一个container 也就是一个JVM
    通过executor-memory指定JVM内存大小
    spark提交命令
    而启动的一个Spark程序就是一个Application

  2. Job
    Spark是通过action算子触发真正的计算,每一个action操作会对应一个Job
    下面就是一个Application中的18个Job,也就是对应代码中的18个action操作
    一个Application中的18个Job

  3. Stage
    如上面所说的,在每个Job中从当前Acti

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Spark避坑系列（三）（Spark Core-RDD 依赖关系&持久化&共享变量）
艺术架构
01-11 579
该篇章主要介绍spark的编程核心RDD的其他概念，依赖关系，持久化，广播变量，累加器等
【经验03】spark处理离线数据速度缓慢遇到的坑
奋斗的阿杰的博客
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03-spark处理离线数据速度缓慢遇到的坑
谈Spark下并行执行多个Job的问题
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本文结合笔者的实践场景，探讨了Spark下并行执行多个Job的问题。梳理了Spark任务调度的机制，并总结了实践中需要考虑的问题。
Spark之 cache 的坑
weixin_36630761的博客
09-19 3449
转子：http://bit1129.iteye.com/blog/2182146    调用reduceByKey对应的ShuffledRDD对应的cache   cache不起作用   Java代码   package spark.examples    import org.apache.spark.SparkConf  import org.
Spark缓存
最新发布
sxy_1030_的博客
05-13 979
Spark 缓存（Caching）是一种重要的性能优化技术，它允许将频繁使用的数据集持久化到内存或磁盘中，避免重复计算。1.避免重复计算：对于需要多次使用的 RDD/DataFrame/Dataset，缓存后只需计算一次。合理使用缓存可以显著提高Spark应用性能，但需要根据数据大小、访问模式和集群资源进行适当配置。大数据集且内存有限时使用 `MEMORY_AND_DISK`使用 `unpersist()` 释放不再需要的缓存。2. 缓存是惰性的，第一次action操作时才会真正缓存。
spark sql cache
weixin_30772105的博客
09-22 731
1.几种缓存数据的方法 例如有一张hive表叫做activity 1.CACHE TABLE //缓存全表 sqlContext.sql("CACHE TABLE activity") //缓存过滤结果 sqlContext.sql("CACHE TABLE activity_cached as select * from activity where ...") ...
Spark设计原理(二)——数据缓存机制
杜海的博客
09-22 879
所以原数据有9条记录，而shuffle write有8条记录，是因为先缓存了，再combine()，combine()后少了一条记录。如果map()操作后，先combine()的话，则mappedRDD的数据会丢失，不会缓存。所以是先缓存，再combine()。最近插入或者读取的分区数据放在表头，尾部的数据就是当前最久未被使用的，替换时直接删掉尾部就行。map()，cache()，shuffle前的combine()的执行顺序是怎么样的呢？2.spark难以获取缓存rdd的生命周期，难以精确的缓存替换。
SPARK图计算缓存踩坑记录整理
sxb668的专栏
06-27 1320
简单写写： 1、spark的cache只能将数据缓存在内存中，当缓存数据过大时，会只缓存部分数据，没缓存的数据还是会重复之前的操作从之前的RDD中计算获得。 2、persist可以选择存储级别，在缓存级别为MEMORY_AND_DISK和DISK_ONLY时，可以缓存下全量数据。 3、用fromEdgeTuples构建图的时候可以指定缓存级别，如果不指定则使用MEMORY_ONLY。 4、
一次关于Spark广播变量broadcast variable的优化
Mister___Wang的博客
03-02 1059
通过配置广播变量broadcast variable去优化Spark application
Spark SQL【Java API】
功不唐捐，玉汝于成
05-24 2008
Spark SQL 【Java API】
【Spark】RDD缓存机制
Just Do IT
04-12 808
把RDD的数据缓存起来，其他job可以从缓存中获取RDD数据而无需重复加工。注意：调用这两个方法后并不会立刻缓存，而是有action算子触发时才会缓存。persist有多种缓存方式，如缓存到内存，缓存到磁盘等。cache只缓存到内存，且实际是调用了persist方法。
Spark学习之路 （四）Spark的广播变量和累加器
weixin_33788244的博客
04-21 196
一、概述 在spark程序中，当一个传递给Spark操作(例如map和reduce)的函数在远程节点上面运行时，Spark操作实际上操作的是这个函数所用变量的一个独立副本。这些变量会被复制到每台机器上，并且这些变量在远程机器上的所有更新都不会传递回驱动程序。通常跨任务的读写变量是低效的，但是，Spark还是为两种常见的使用模式提供了两种有限的共享变量：广播变（broadcast variable...
Spark—算子—spark缓存策略
weixin_48370579的博客
07-12 391
Spark—算子—spark缓存策略 转换算子和操作算子 转换算子 转换算子：将一个RDD转换成另一个RDD，转换算子是懒执行，需要action算子来触发执行 操作算子 触发任务执行，一个action算子会触发一次任务执行，同时每一个action算子都会触发前面的代码执行 package com.core.day2 import org.apache.spark.rdd.RDD import ...
Spark_Spark 中Cache的作用 以及 具体的案例
迎难而上
06-13 6912
今天模拟实现 broadcastJoin 的时候突然意识到了这个点，对 Spark 的 Cache 做个总结。 问题 在Spark中有时候我们很多地方都会用到同一个RDD, 按照常规的做法的话,那么每个地方遇到Action操作的时候都会对同一个算子计算多次。这样会造成效率低下的问题 !!!! 常见 transform , action 算子 => https://blog.youkuaiyun.com/u010003835/article/details/10...
Spark RDD缓存操作的小坑
sunspeedzy的博客
09-11 773
今天发现了RDD缓存时的一个小坑，百度没有多少关于这个坑的介绍，也许是太简单了。不过我还是写下来，免得自己以后再被陷进去。 在Spark-shell中运行这样的代码 val rdd=sc.textFile("/zhangyan/result20190822.txt") .map(x=>{(x.substring(0,25), x)}).cache rdd.take(20) 然后，删除...
Spark中RDD的缓冲和持久化
qq_42456324的博客
04-29 496
1、缓冲 缓冲的作用：可以在内存中持久化或缓存多个数据集。当持久化某个RDD后,每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中,如果对这个RDD进行重复使用的时候,就不需要重复计算了,可以直接从缓冲中取。 缓冲的使用： //persist() 会对当前RDD进行持久化，可以使用参数来设置缓冲的方式，如在内存中、磁盘中、内存加磁盘 pairRdd.persist(pairRdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)) //cache() 其
关于spark程序编写过程中缓存的利用
weixin_43874128的博客
12-11 299
记录一下这次优化内容 对于高手来说，缓存的思想已经深入人心。但是很多初学者还是没有想到使用空间换取时间的思想。 过程 由于我们的spark程序要频繁的访问Hbase。几乎是一条数据就要读取一下， 导致我们的region压力非常大。进而想到。使用scan将数据一次性读取到内存中（brodecast），随后对内存进行访问。速度提高10倍之多。 代码如下 val conn = HbaseDao.getConnection() //创建两个Map用于缓存从Hbase中获取的数据 val ne
【Spark】Spark cache的用法及其误区分析
beautiful_huang的博客
02-24 4797
Spark cache的用法及其误区: 一、Cache的用法注意点： （1）cache之后一定不能立即有其它算子，不能直接去接算子。因为在实际工作的时候，cache后有算子的话，它每次都会重新触发这个计算过程。 （2）cache不是一个action，运行它的时候没有执行一个作业。 （3）cache缓存如何让它失效：unpersist，它是立即执行的。persist是lazy级别的（没有计算），un...
spark cache (几种缓存方法)
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zhuiqiuuuu的博客
02-08 4万+
例如有一张hive表叫做activity。cache表，数据放内存，数据被广播到Executor，broadcast，将数据由reduce side join 变map side join。效果都是查不多的，基本表达的都是一个意思。具体效果体现：读数据次数变小；df（dataframe）执行过一次就已经有值，不用重新执行前方获取df的过程。将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过在分...
如何完成这个项目，实际我该干什么
04-03
<think>好的，用户之前已经询问了基于Spark SQL的电商用户行为分析，现在他们想知道如何实际完成这个项目，具体该做什么。我需要从他们的需求出发，给出一个详细的步骤指南。 首先，用户可能是一位刚开始接触大数据分析或者Spark SQL的开发人员，或者是电商公司的数据工程师。他们需要的是具体的实施步骤，而不仅仅是理论上的介绍。因此，我需要把之前的概述性内容转化为可操作的步骤，确保每一步都有明确的行动项。 接下来，用户可能对项目流程不熟悉，所以需要分阶段说明。通常项目开发包括需求分析、数据准备、数据处理、分析实现、优化、可视化和部署维护这几个阶段。每个阶段都需要具体说明需要做什么，可能遇到的问题以及解决方法。 在需求分析阶段，用户需要明确业务目标，比如提升转化率或优化推荐系统。需要提醒用户与业务部门沟通，确定关键指标，比如转化率、留存率等。这里可能需要举例，比如电商常见的指标，帮助用户理解。 数据准备阶段，数据采集和存储是关键。要提到数据源的类型，比如用户日志、订单数据等，存储到HDFS或Hive中。可能需要给出代码示例，比如用Spark SQL读取数据，但用户之前已经看过类似的示例，所以需要确保代码简洁且相关。同时，数据清洗部分要强调处理缺失值和异常值，可能给出SQL示例。 数据处理和ETL部分，可能需要使用DataFrame API或者SQL进行转换，比如解析JSON日志，这里给出代码示例会有帮助。另外，用户可能需要知道如何分区和优化存储，比如使用Parquet格式，按日期分区，这些都要提到。 分析实现部分，需要对应之前提到的分析场景，比如转化率分析、商品关联、用户分群。要给出具体的实现步骤，比如用Spark SQL写查询，用FP-Growth算法，用RFM模型分群。代码示例需要简洁，并说明如何运行和优化。 性能优化是用户可能遇到的难点，需要提到存储优化、计算优化和SQL调优。比如使用Parquet，AQE，缓存表，避免SELECT *等。这些内容之前提到过，但需要更具体地指导用户如何实施。 可视化与报告部分，用户可能需要将结果导出到BI工具，比如Tableau或Grafana，这里要说明如何将Spark处理后的数据保存到MySQL或直接连接。同时，自动化部分可能需要用Airflow调度任务，给出DAG示例会有帮助。 部署和维护要提醒用户监控Spark任务，设置警报，定期优化。版本控制也是必要的，可能用户容易忽略这一点，需要强调。 最后，注意事项部分需要涵盖数据安全、测试、文档和沟通。用户可能在实际操作中遇到权限问题，或者测试不足导致错误，需要提前提醒。 整个过程中，要确保语言简洁，步骤清晰，避免使用过多技术术语，但又要足够详细，让用户知道每一步该做什么。同时，结合之前的回答，保持一致性，比如提到的RFM模型、FP-Growth算法，确保用户能够连贯地理解。 需要检查是否有遗漏的步骤，比如环境搭建，可能需要用户提前安装Spark集群，配置Hive等，但用户可能已经具备这些基础，所以可能不需要详细说明，除非用户特别询问。此外，是否需要考虑实时处理，但用户问题可能更偏向批处理分析，所以先聚焦在批处理上。 最后，要确保示例代码正确，并且符合Spark SQL的最新语法，比如使用SparkSession而不是SQLContext，避免过时的API。同时，数学公式要使用LaTeX格式，按照用户之前的系统级指令，独立公式用$$...$$，行内用$...$。 总结来说，需要将整个项目分解成具体可操作的步骤，每个步骤给出行动项、示例和注意事项，帮助用户从零开始实施项目，同时解决他们可能遇到的实际问题。</think>以下是如何实际完成电商用户行为分析项目的详细实施步骤，分为 **7 个阶段** 和 **25 个具体行动项**，配合代码示例与避坑指南： --- ### 一、需求明确与数据准备 #### 1. 业务目标确认 - **行动项**：与业务方对齐核心问题 - 示例问题： - 提升「浏览→支付」转化率？ - 识别高流失风险用户？ - 优化商品推荐策略？ - **输出**：明确需计算的指标（如转化率、用户留存率、商品共现频率） #### 2. 数据源接入 - **行动项**：配置数据源连接 ```scala // Spark 读取多数据源示例 val logsDF = spark.read.format("json").load("hdfs:///user_logs") val ordersDF = spark.read.jdbc(url, "orders_table", props) ``` - **避坑指南**： - 日志数据需校验埋点格式一致性 - 订单数据需关联用户ID与匿名访问ID --- ### 二、数据清洗与 ETL #### 3. 原始数据清洗 - **行动项**：处理脏数据 ```sql -- 清洗无效记录（SQL示例） CREATE TABLE cleaned_events AS SELECT user_id, CAST(event_time AS TIMESTAMP) AS action_time, item_id FROM raw_events WHERE user_id IS NOT NULL AND item_id REGEXP '^\\d+$' -- 过滤异常商品ID ``` - **关键操作**： - 时间字段统一为 UTC 时区 - 用户行为类型标准化（如 "click"/"view" 去重） #### 4. 行为数据建模 - **行动项**：构建行为宽表 ```sql -- 用户行为宽表（Parquet格式存储） CREATE TABLE user_actions_wide USING PARQUET AS SELECT user_id, item_id, COLLECT_LIST(action_type) OVER ( PARTITION BY session_id ORDER BY action_time ) AS action_sequence FROM cleaned_events ``` - **优化技巧**：按 `event_date` 分区，按 `user_id` 分桶存储 --- ### 三、核心分析实现 #### 5. 转化率分析 - **行动项**：使用 **窗口函数** 计算转化漏斗 ```sql -- 阶段性转化率计算 SELECT SUM(CASE WHEN has_viewed = 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS total_views, SUM(CASE WHEN has_cart_add > 0 THEN 1 ELSE 0 END) / SUM(has_viewed) AS to_cart_rate, SUM(CASE WHEN has_payment > 0 THEN 1 ELSE 0 END) / SUM(has_cart_add) AS to_pay_rate FROM ( SELECT user_id, MAX(IF(action = 'view', 1, 0)) AS has_viewed, MAX(IF(action = 'cart', 1, 0)) AS has_cart_add, MAX(IF(action = 'pay', 1, 0)) AS has_payment FROM user_actions GROUP BY user_id ) funnel ``` #### 6. 商品关联分析 - **行动项**：使用 **FP-Growth 算法** ```scala // 找出频繁共现商品组合 val transactions = spark.sql(""" SELECT session_id, COLLECT_SET(item_id) AS items FROM clicks GROUP BY session_id """) val fpGrowth = new FPGrowth() .setItemsCol("items") .setMinSupport(0.02) // 最小支持度 .setMinConfidence(0.4) // 最小置信度 val model = fpGrowth.fit(transactions) model.associationRules.show(truncate=false) // 输出规则如 {A} → {B} ``` #### 7. 用户分群（RFM 模型） - **行动项**：计算用户价值分层 ```sql -- 基于 NTILE 的分位数划分 CREATE TABLE user_rfm AS SELECT user_id, NTILE(5) OVER (ORDER BY last_active_date DESC) AS recency_score, NTILE(5) OVER (ORDER BY order_count DESC) AS frequency_score, NTILE(5) OVER (ORDER BY total_amount DESC) AS monetary_score FROM ( SELECT user_id, MAX(event_time) AS last_active_date, COUNT(DISTINCT order_id) AS order_count, SUM(payment_amount) AS total_amount FROM user_actions GROUP BY user_id ) ``` --- ### 四、性能优化 #### 8. 存储优化 - **行动项**：转换数据为 **列式存储** ```sql -- 将文本日志转为 Parquet CREATE TABLE user_actions_parquet USING PARQUET AS SELECT * FROM user_actions_text ``` - **效果**：查询速度提升 3-5 倍，存储空间减少 60% #### 9. 计算优化 - **行动项**：启用 **AQE（自适应查询优化）** ```bash # 提交 Spark 任务时添加参数 --conf spark.sql.adaptive.enabled=true \ --conf spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled=true ``` --- ### 五、可视化与报告 #### 10. 数据可视化 - **行动项**：连接 BI 工具 ```python # 将结果写入 MySQL 供 Tableau 读取 (result_df.write.format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/reports") .option("dbtable", "conversion_funnel") .save()) ``` - **常用图表**： - 桑基图（用户行为路径） - 热力图（用户活跃时段） - 雷达图（RFM 分群） --- ### 六、部署与维护 #### 11. 自动化调度 - **行动项**：配置 **Airflow 定时任务** ```python # Airflow DAG 示例 with DAG('user_behavior_analysis', schedule_interval='@daily') as dag: SparkSubmitOperator( task_id='run_spark_job', application='/jobs/behavior_analysis.py' ) ``` #### 12. 监控告警 - **关键指标**： - Spark 任务耗时 - 数据积压量（Kafka Lag） - 结果表更新及时性 - **工具**：Prometheus + Grafana 监控面板 --- ### 七、避坑指南 #### 高频问题与解决方案 | 问题现象 | 根本原因 | 解决方案 | |--------------------------|---------------------------|------------------------------| | 用户ID无法关联订单数据 | 匿名用户未登录 | 补充设备ID映射表 | | 转化率计算结果为 NULL | 分母为零的除法操作 | 使用 `NULLIF(denominator,0)` | | Spark 任务 OOM | 数据倾斜 | 增加 `spark.sql.shuffle.partitions` | | 商品关联规则置信度过低 | 最小支持度阈值设置不合理 | 动态调整算法参数 | --- ### 代码实操模板 #### 完整项目结构 ``` ├── data_ingestion/ # 数据采集脚本 ├── etl_jobs/ # Spark ETL 作业 ├── analysis/ # 分析逻辑（SQL/DataFrame） ├── utils/ # 工具类（UDF函数等） ├── config/ # 环境配置文件 └── visualization/ # 报表生成代码 ``` #### 快速验证（本地测试） ```bash # 本地启动 Spark Session 测试 spark-submit --master local[4] \ --name behavior_analysis \ --conf spark.sql.shuffle.partitions=200 \ src/main.py ``` --- 通过以上步骤，可系统性地完成从 **数据接入→分析建模→可视化→运维** 的全流程。建议优先实现最小可行版本（如先跑通单个转化率分析），再逐步扩展复杂度。
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