Spark的推测机制【大数据开发面试】

最新推荐文章于 2024-12-11 00:09:44 发布
最新推荐文章于 2024-12-11 00:09:44 发布
阅读量847 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wyqwilliam/article/details/81153403
本文介绍了Spark中的推测式执行机制，该机制通过在不同节点上并行运行拖后腿的任务来提升整体执行效率。一旦有任务实例完成，其余实例会被终止，并采用首个完成任务的结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 spark推测式执行

推测任务是指对于一个Stage里面拖后腿的Task，会在其他节点的Executor上再次启动这个task，如果其中一个Task实例运行成功则将这个最先完成的Task的计算结果作为最终结果，同时会干掉其他Executor上运行的实例。spark推测式执行默认是关闭的，可通过spark.speculation属性来开启。

Spark 推测执行原理和应用
数据与算法架构提升之路专栏
05-13 1113
在Spark中，可以通过推测执行，来识别并在其他节点的Executor上重启某些运行缓慢的Task，并行处理同样的数据,谁先完成就用谁的结果，并将另一个未完成的Task Kill掉，从而加快Task处理速度
【硬刚大数据之面试篇】2021年从零到大数据专家面试篇之Hive篇
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
08-12 1713
欢迎关注博客主页：https://blog.csdn.net/u013411339 欢迎点赞、收藏、留言 ，欢迎留言交流！本文由【王知无】原创，首发于 优快云博客！本文首发优快云论坛，未经过官方和本人允许，严禁转载！ 本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。 硬刚大数据系列文章链接： 2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版) 2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇 2.
Spark优化——推测执行机制
攻城狮Kevin
06-03 1285
Spark job中，一个stage什么时候完成，取决于stage下最后一个task的完成时间。 task的完成时间也被很多因素影响，比如partition的分配，executor的资源使用情况，host的运行状态，集群网络等等。很多情况下因为运行环境导致的task跑的过慢，或者直接卡死，让task可以重新跑起来是可以缓解这个问题的，也就是Spark中的推测执行机制（speculation）。 --conf spark.speculation=true --conf spark.speculation
Spark 推测执行
qq_32445015的博客
03-29 1860
Spark 推测执行是一种优化技术。 在Spark中，可以通过推测执行，即Speculative Execution，来识别并在其他节点的Executor上重启某些运行缓慢的Task，并行处理同样的数据,谁先完成就用谁的结果，并将另一个未完成的Task Kill掉，从而加快Task处理速度。适用于某些Spark任务中部分Task被hang住或运行缓慢，从而拖慢了整个任务运行速度的场景。 注意: 1. 不是所有运行缓慢的Spark任务，都可以用推测执行来解决。 2. 使用推测执行时应谨...
spark推测执行
u012957549的博客
02-23 725
一. 简介 再我们run spark job 的时候 有时候可能会遇到 很少一部分task 运行的时候出错了或者卡住了。又不想直接重新run 一下 这样太不方便了而且还需要手动参与。 spark 为了这样的情况提供了了一种机制叫推测执行这种机制默认是关闭的需要手动开启。 二. 配置 设置 spark.speculation=true即可 额外设置 1. spark.speculation.inte...
spark推测机制及参数设置
祁东握力的博客
03-31 706
推测执行机制 推测任务是指对于一个Stage里面拖后腿的Task，会在其他节点的Executor上再次启动这个task，如果其中一个Task实例运行成功则将这个最先完成的Task的计算结果作为最终结果，同时会干掉其他Executor上运行的实例。spark推测式执行默认是关闭的，可通过spark.speculation属性来开启 推测机制的设置 --conf spark.speculation=true --conf spark.speculation.interval=100 ...
2024大数据面试题汇总(完善中。。。)
为人性僻 语不惊人
06-18 2517
自己汇总的面试题，涉及到大数据的常用组件，将持续更新... ... 部分图片不全，后期继续完善 更新记录: 2024-6-18 初版0.1.0 :hadoop，hbase，doris，hive，mysql，es 2024-6-26 1.0.0 : java，spark，redis，kafka，flink，kafka，数据仓库
大数据开发高频面试题：（第50天）
syhiiu的博客
07-30 1882
本文总结了大数据开发常规高频面试题。后面会出，系列面试题，涉及到hive,spark离线数仓，实时flink以及kafka,es,等技术栈专项面试题。
腾讯微信大数据面试题及参考答案
最新发布
大模型大数据攻城狮的专栏
12-11 1038
DNS 协议是否使用 UDP？ DNS（Domain Name System）协议主要使用 UDP（User Datagram Protocol），但也会使用 TCP（Transmission Control Protocol）。 UDP 是一种无连接的传输协议，它的特点是简单、高效。DNS 在进行域名解析时，大部分情况下使用 UDP。因为 UDP 的开销小，对于大多数的域名查询请求，如简单的 A 记录（主机地址记录）查询等，UDP 能够快速地将请求发送到 DNS 服务器，并且 DNS 服务
300页Java和大数据面试.pdf
05-21
大数据面试通常会涉及分布式计算、数据存储、容错机制、性能调优等方面的问题。 总体来说，这份300页的面试指南为Java和大数据工程师提供了全面的知识梳理，不仅涵盖了基础理论，还可能包含实际案例和问题解答，有...
大数据面试经验
06-26
spark、storm、hadoop、java、hbase等大数据简历等相关资料
Spark 推测执行(speculative)
Toby的博客
02-21 922
Spark 推测执行(speculative)
spark的反压与推测机制
阿华田的博客
01-09 1515
反压背景 在默认情况下，Spark Streaming 通过 receivers (或者是 Direct 方式) 以生产者生产数据的速率接收数据。当 batch processing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比SparkStreaming 批处理间隔时间长；越来越多的数据被接收，但是数据的处理速度没有跟上，导致系统开始出现数据堆...
Spark speculation（推测执行）详解
littlePYR的博客
03-12 6223
为什么需要speculation 我们都知道，Spark job中，一个stage什么时候完成，取决于stage下最后一个task的完成时间。task的完成时间也被很多因素影响，比如partition的分配，executor的资源使用情况，host的运行状态，集群网络等等。很多情况下因为运行环境导致的task跑的过慢，让task可以重新跑起来是可以缓解这个问题的，因此就Spark就启用了specu...
87-Spark推测执行spark.speculation
九师兄
07-04 5116
1. 背景 hadoop的推测执行 　　推测执行(Speculative Execution)是指在分布式集群环境下，因为程序BUG，负载不均衡或者资源分布不均等原因，造成同一个job的多个task运行速度不一致，有的task运行速度明显慢于其他task（比如：一个job的某个task进度只有10%，而其他所有task已经运行完毕），则这些task拖慢了作业的整体执行进度，为了避免这种情况发生...
spark推测执行的坑
bottle123的专栏
05-11 4973
1、spark推测执行开启设置 spark.speculation=true即可2、spark开启推测执行的好处推测执行是指对于一个Stage里面运行慢的Task，会在其他节点的Executor上再次启动这个task，如果其中一个Task实例运行成功则将这个最先完成的Task的计算结果作为最终结果，同时会干掉其他Executor上运行的实例，从而加快运行速度3、问题我们的spark任务会将计算结果...
从Spark组件来剖析Spark的执行流程
谦蓦的博客
11-03 1892
从Spark组件来剖析Spark的执行流程 0 从对比的视角来看Spark 0.1 Hadoop VS Spark 0.2 Spark VS Flink Flink 作为后起之秀，发展迅猛，有Ali 的 Blink 在支撑，流行起来是早晚的事流计算：Flink要强一些，真正的流计算。不过，Spark Summit 2017 大会也有说到 Spark 2.2
大数据技术面试题集锦：Hadoop、HBase、Hive、Spark等
由于提供的文件名称为‘Interview_BigData-master.zip’，可以推测这是一个整理好的大数据面试题集合，适合准备面试的专业人士和对大数据技术感兴趣的开发者。在这一资源中，我们可以期待找到一系列精心设计的问题，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值