广播机制解决Shuffle过程数据倾斜的方法

在Spark 计算平台中,数据倾斜往往导致某些节点承受更大的网络流量和计算压力,给集群的CPU、内存、磁盘和流量带来了巨大的负担,影响整个集群的计算性能.本文通过对Spark Shuffle 设计和算法实现的研究,深入分析在大规模分布式环境下发生数据倾斜的本质原因.提出了广播机制避免Shuffle 过程数据倾斜的方法,分析了广播变量分发逻辑过程,给出广播变量性能优势分析和该方法的算法实现.通过Broadcast Join 实验验证了该方法在性能上有稳定的提升.

基于优化的CAS算法实现线程安全的HashMap

HashMap内存数据结构存在相当广泛的应用场景,通过Hash函数的Key直接获取对应的值,能够确保搜索的时间复杂度为O(1)。HashMap数据结构存在哈希冲突与线程安全问题,悲观锁机制实现线程安全的方法存在很大的性能开销。本文提出了基于优化的CAS算法,实现线程安全的哈希映射数据结构,内部采用数组、链表和红黑树实现了高并发环境下读写操作。通过增加版本戳避免CAS算法的ABA问题,CAS算法实现的无锁方式避免了锁竞争的开销,使用红黑树来优化链表,确保大规模数据集的检索时间复杂度保持O(logn)。支持多线程扩容操作,在执行效率方面有良好的表现。通过大规模的并发压力测试,验证了该数据结构在性能上有稳定的提升。

决策树模型预测Spark SQL作业执行时间的方法

Spark SQL在超大规模集群和数据集上存在易用性问题,如Catalyst最优执行计划的选择,Shuffle Partition的配置对性能有较大的影响,数据倾斜往往导致集群性能变差。为了在作业执行之前准确预测执行时间,更加充分地使用运行时数据,选择最优执行计划,提出通过决策树及其组合算法的回归模型预测作业执行时间的方法。采用交叉验证方法优化模型超参数,通过剪枝和组合算法优化过度拟合问题,选择相关指标评估机器学习模型预测的准确性。实验表明,梯度提升树回归模型预测作业执行时间的R 2超过0.8,且能够满足在线预测的实时性要求,模型评估指标达到预期效果,相对于线性回归模型的评估指标具有一定的优势。