Схема искра 3: d0_bf_d1_80_d0_be_d0_b4_d1_83_d0_ba_d1_82_d1_8b:iskra-neo [Амперка / Вики]

Содержание

Нет искры с катушки зажигания — причины, почему катушка не дает искру

Катушка зажигания (КЗ) — это элемент системы зажигания, который создает высоковольтный импульс электрической энергии, преобразуя низковольтное напряжение от аккумулятора или генератора. Благодаря КЗ становится возможным воспламенения воздушно-топливной смеси в силовом агрегате. Происходит это при помощи искры, возникающей между электродами свечи зажигания. Однако если искры нет, автомобиль не сможет нормально функционировать.

Если нет искры с катушки зажигания, но вы находитесь в движении, определить это можно по ряду признаков. Например, если силовой агрегат начал “троить” или работать неправильно, значит причина может быть в КЗ. Это обусловлено конструкцией современных автомобилей и двигателей: в отличие от старых авто, сегодня моторы разрабатываются таким образом, чтобы при выходе катушки из строя агрегат продолжал работать. С перебоями, но работать, даже если речь идет о модели двигателя с одиночными катушками.

Остальные признаки также напрямую связаны с работой силовой установки, например, она может начать функционировать рывками, снижается мощность и так далее. В такой ситуации следует провести комплексную диагностику, так как источником проблем может быть не КЗ, а свеча или другие элементы автомобиля. Ситуация осложняется тем, что признаки поломок в этих случаях очень похожи.

Какая должна быть искра с катушки зажигания

Существует несколько способов проверить работоспособность КЗ в автомобиле. Один из них называется “на искру”, а воспользоваться им автовладельцы могут даже в дороге, будучи далеко от автосервиса. Чтобы проверить работоспособность КЗ данным методом, выполните ряд действий:

  • Осмотрите высоковольтный провод, который идет от свечей зажигания до катушки, на предмет целостности изоляции. Зажигание нужно предварительно выключить.

  • Если изоляция не нарушена, можно приступать к проверке КЗ: со свечи первого цилиндра нужно снять наконечник и подсоединить его к другой, заранее подготовленной исправной свечи. В случае нарушения изоляции на проводке, потребуется ее замена.

  • Заведите машину. Если КЗ функционирует правильно, между электродами возникнет искра определенного цвета. Неполадок с проводкой или катушкой зажигания следует ожидать, если цвет слабый и желтый. При нормальных условиях оттенок будет ярко-фиолетовым. Катушка неисправна и нуждается в ремонте или замене в том случае, если искра отсутствует вовсе.

Почему нет искры с катушки зажигания: из-за чего возникают неполадки

Сегодня даже современные КЗ имеют некоторый ресурс, выработав который эти детали выходят из строя. У разных комплектующих отличается и срок службы, однако существуют факторы риска. Из-за них КЗ вырабатывают свой ресурс быстрее, впоследствии теряя возможность создавать искру.

Такими факторами являются:

  • попадание влаги на любые части устройства;

  • разрушение внутренней изоляции из-за перегрева, что в конечном итоге влечет за собой перегорание КЗ.

Если один из этих факторов начал воздействовать на катушку зажигания, ее окончательная поломка может возникнуть не сразу, а спустя какое-то время. Одновременно с этим процессом, пока КЗ еще работает, автовладелец может заметить следующие признаки, сигнализирующие о наличии проблем с деталью:

  • пропуски зажигания, во время которых силовой агрегат начинает троить;

  • при разгоне снижается мощность мотора;

  • двигатель автоматически переходит в режим safe-mode и продолжает работать в нем;

  • на приборной панели загорелась лампочка check engine;

  • невозможно завести транспортное средство.

Важно отметить, что в подобных ситуациях КЗ зачастую не только перестает давать искру, но и окончательно ломается. Если это произойдет, автовладельцу нужно будет заказать новую деталь и заменить неисправную, так как катушки зажигания не являются ремонтопригодными.

Почему нет искры на катушке зажигания: причины неисправностей

Помимо перегрева и воздействия влаги, на работоспособность КЗ могут влиять многие другие факторы. Они способны полностью или частично вывести устройство из строя, а наиболее распространенными причинами являются:

  • Механические повреждения. Их может вызывать масло, которое протекает через уплотнители и попадает на изоляцию или корпус КЗ, разрушая их. В том числе причиной механического повреждения может оказаться время: по мере эксплуатации, автомобиль и его элементы подвергаются старению, которое и влечет за собой разрушение изоляции.

  • Вибрации. Зачастую их источником является головка блока цилиндров. Изношенные опоры силового агрегата и детонации могут усилить количество и амплитуду колебаний, что ускорит износ КЗ.

  • Повреждения контактов. Это может происходить из-за попадания влаги на устройство, а также из-за негативного воздействия различных химических реагентов, которыми работники коммунальных служб посыпают дороги в зимнее время.

Что делать, если катушка зажигания не дает искру

Зачастую устройство подлежит замене, так как исправить ситуацию можно лишь в случае ослабления искры. Если же она отсутствует вовсе, значит вам нужно заказать новую деталь для замены. Однако следует помнить, что если причины неполадок не были устранены, новая КЗ выйдет из строя совсем скоро после установки в автомобиль.

Чтобы этого не произошло:

  • Не оставляйте зажигание включенным, если силовой агрегат не был запущен. Работая некоторое время в таком режиме, катушки зажигания очень быстро вырабатывают свой ресурс и портятся.

  • Выполняйте профилактическую очистку КЗ. Обратите внимание на провода, в частности на высоковольтный. Его изоляция должна быть в порядке, а попадание влаги на проводку или КЗ нужно исключить.

Если нет искры на катушке зажигания, вы можете проверить устройство на работоспособность, произвести очистку и прочее, однако проще и надежнее купить замену в виде новой катушки. Доверять эту процедуру лучше сертифицированному механику в автосервисе, так как замена КЗ подразумевает наличие опыта и умений в электротехнике, которыми обладают далеко не все автовладельцы.

Как проверить и устранить проблемы с системой зажигания?

Система зажигания — это система запуска вашего двигателя малого объема. Если вы запускаете двигатель с помощью троса или ключа на электрическом пусковом двигателе, вы полагаетесь на систему зажигания, которая должна произвести искру внутри камеры сгорания.

Части системы зажигания двигателя малого объема

  • Маховик с магнитами
  • Катушка или якорь
  • Пуск с помощью кнопки или троса (в зависимости от типа вашего двигателя)
  • Провод свечи зажигания
  • Свечи зажигания

Когда вы запускаете газонокосилку или двигатель малого объема, вы поворачиваете маховик, а его магниты проходят через катушку (или якорь). Это создает искру. Система зажигания регулирует фазу распределения так, чтобы искра зажигала воздушно-топливную смесь в камере сгорания, когда она достигает максимальной компрессии в каждом цикле двигателя, таким образом, максимизируя мощность двигателя.

Как только двигатель заработает, маховик продолжает вращаться, магниты продолжают проходить через катушку, а свеча зажигания продолжает выдавать искру с определенной частотой.

Типы систем зажигания

  • Твердотельные системы. Это более современные системы. В них используется крошечный транзистор в катушке или якоре, который замыкает электрическую цепь, которая проходит через провод свечи зажигания к свече (свечам) зажигания.
  • Системы с размыкателями. Они используются в двигателях, изготовленных до 1980 года. В этих системах вместо транзистора используется механический выключатель, который замыкает электрическую цепь, используемую для создания искры.

Общие проблемы с маховиком

Если вы столкнулись с проблемами зажигания, это чаще всего связано со срезанной шпонкой маховика. Вы также можете проверить магниты маховика на предмет наличия любых потенциальных проблем.

Для получения информации об этом посетите раздел Часто задаваемые вопросы о проверке маховика и шпонки.

Общие проблемы со свечой зажигания

 

Искры схема простая — Справочник химика 21


    Генераторы высоковольтной конденсированной искры. Простейшая схема такого генератора представлена на рис. 30.7, а. Она состоит из трансформатора, повышающего напряжение до 10—18 тыс. В, реостата, регулирующего силу тока в первичной цепи трансформатора, переменной емкости на 0,001 — 0,02 мкФ, катушки самоиндукции и аналитического промежутка. [c.658]
    Атомы и молекулы газов при нагревании или при возбуждении их электрической искрой испускают световое излучение с определенными длинами волн. Такой свет, испускаемый атомами и молекулами в указанных условиях, и представляет собой их спектр испускания. На рис. 19.6 приведены спектры испускания щелочных металлов, ртути и неона. Спектры испускания элементов, особенно металлов, позволяют идентифицировать эти элементы, и спектроскопический химический анализ стал важным методом аналитической химии. Прибор, имеющий дифракционную решетку или призму для разложения света на составляющие его волны и для определения длины этих волн, называют спектроскопом. Схема простого спектроскопа приведена на рис. 3.15. При помощи такого прибора немецкий химик Роберт Вильгельм Бунзен (1811 —1899) открыл в 1860 г. рубидий и цезий. Изобретен спектроскоп был всего лишь за год до этого физиком Кирхгоффом, и цезий стал первым элементом, открытым спектральным методом. 
[c.65]

    Пример. В качестве примера работы со стилометрами приведем случай построения аналитических кривых для определения хрома в легированных сталях. Условия работы следующие аналитическая пара линий Сг 5208,4— Ре 5227,2, возбуждение для стилометра СТ-1 —искровой генератор ИГ-2 по простой схеме С = 0,01 цф. /- = 0,01 мгн для стилометра СТ-7—дуговой генератор ДГ-2 при токе 4а, межэлектродный промежуток 2,5 мм, вспомогательный электрод медный. Вид аналитических кривых представлен на рис. 42. Следует отметить, что в стилометре СТ-7 яркость спектра несколько меньше, чем в СТ-1, из-за большого количества оптических деталей. Поэтому для проведения анализа рекомендуется использовать источники возбуждения, дающие интенсивные спектры, например дугу переменного тока (генератор ДГ-2) или конденсированную искру в простой схеме при небольшом числе вспышек искры в полупериод тока. 
[c.82]

    Высоковольтная искра — один из наиболее распространенных источников света. Простейшая схема искрового генератора пред-ставлена на рис. 22. [c.50]

    Схема простой, или так называемой неуправляемой , искры представлена на рпс. 74. [c.72]

    Точность анализа при работе с управляемой искрой значительно выше, чем с простой. Однако при прочих равных условиях интенсивность излучения управляемой искры несколько меньше по сравнению с простой. Это объясняется тем, что в схеме управляемой искры энергия, накопленная на конденсаторе, распределяется на два промежутка. Для получения более мощной искры (ценой снижения ее стабильности), наприМер при визуальном анализе, работают без вспомогательного промежутка.

[c.52]

    Искра. В качестве источника света широко используется конденсированный искровой разряд между металлическими электродами [12, 10.15, 10.19]. Простейшая схема получения такого разряда показана на рис. 10.13, в. Ток от повышающего трансформатора Т заряжает емкость С (0,01—0,1 мкф) до напряжения 5—10 кв. При некотором напряжении происходит пробой искрового промежутка I. Его длина обычно составляет 1—5 мм. В контуре С — Ь — I возникает колебательный разряд, энергия которого постепенно рассеивается в виде светового излучения разрядного промежутка, электромагнитного излучения и тепловых потерь в разрядном контуре и плазме. [c.269]

    Эта схема обеспечивает высокую стабильность искры и применяется для количественного анализа. Яркость разряда меньше, чем при простой схеме с одним промежутком, так как часть энергии конденсатора теряется на дополнительном разряднике. В тех случаях, когда нужна большая яркость, работают по простой схеме, уменьшая при этом стабильность разряда.

[c.75]

    Электрическая схема, применяемая при эксплуатации камеры, очень проста она изображена на рис. 2 и 4. Положительный контакт высоковольтного источника присоединяют через сопротивление R к аноду камеры, а катод заземляют. Каждая искра разряжает емкость камеры, а затем напряжение восстанавливается с постоянной времени, определяемой последовательно включенным сопротивлением и емкостью камеры. При емкости 150 пф минимальное сопротивление для стабильной работы порядка 10 Мом. При этом мертвое время равно примерно 5 мсек и стабильная работа возможна при напряжении приблизительно на 200 в выше порога образования искры, т. е. камера работает в интервале от 3300 до 3500 в. При высоком [c.180]

    Механизм действия простой схемы искры (рис. 16) таков трансформатор Тр, питающийся от сети переменного тока 120— 220 в, повышает напряжение до 12 000—15 000 в и заряжает кон- 

[c.40]

    Пробойное напряжение Уу. Величина пробойного напряжения Ур- зависит от электрической прочности, длины разрядного промежутка, от его формы, температуры электронов, чистоты атмосферы (условий деионизации промежутка), состояния поверхности электродов. С возрастанием пробойного напряжения искра становится более жесткой . Однако этим не исчерпывается влияние пробойного напряжения на возбуждение спектра в искровом разряде. Пробойное напряжение изменяется во времени, что приводит к нестабильности работы искрового контура, т. е. к ошибкам в анализе. Поэтому разряд в простой схеме (рис. 16) нестабилен. [c.42]

    Простейшая схема конденсированной искры изображена на рис. 42. Трансформатор Г, питаемый от сети переменного тока, повышает напряжение сети до 12 000—15000 V и заряжает конденсатор С. В тот момент, когда напряжение на конденсаторе достигает некоторой критической величины (1 = Ур), наступает явление пробоя. Между электродами искры образуется токопроводящий канал, обеспечивающий в дальнейшем прохождение электрического заряда, запасённого на конденсаторе. Эта пробойная стадия протекает очень быстро (около гел ). К концу её напряжение на борнах искры падает с 12—-15 кУ до 50—100 V при этом напряжении и происходит дальнейший разряд.

Благодаря наличию. в цепи искры самоиндукции разряд носит колебательный характер. В этой стадии разряда искра представляет собой по существу высокочастотную дугу, характеризуемую малой разностью потенциалов и большой, в несколько десятков ампер, силой тока. Период возникающих колебаний связан с параметрами контура соотношением т==2гУ С и составляет, для обычных в практике спектрального анализа значений С и от 10 ° до 10 сек. В течение каждого разряда конденсатора осуществляется от 15 до 25 полных колебаний тока с затухающей амплитудой, объединяемых названием цуг колебаний . 
[c.66]


    Она отличается от простой схемы наличием в цепи искры вращающегося прерывателя. Прерыватель представляет собой диск из изолирующего материала, насаженный на ось синхронного мотора. Диск по одному из диаметров снабжён двумя вольфрамовыми штифтами, проходящими при вращении мотора на расстоянии в несколько десятых миллиметра от двух неподвижных штифтов. Наличие этого прерывателя даёт возможность конденсатору разряжаться лишь в те моменты, когда подвижные шрифты проходят вблизи неподвижных. Введение прерывателя решает, таким образом, сразу две задачи. Во-первых, пробой искры происходит всегда в одной и той же фазе тока, питающего трансформатор, т. е. при одном и том же напряжении на конденсаторе (момент пробоя устанавливается обычно в максимуме напряжения). Таким образом, напряжение пробоя Vp не зависит от длины промежутка, формы и характера поверхностей элементов, что, как мы видели, имеет место при работе с обычной схемой [c.80]

    Для уменьшения случайных ошибок, связанных с нестабильностью искры, необходимо от рассмотренной простой схемы перейти к сложной, в которой устраняется зависимость энергии разряда от свойств аналитического промежутка. [c.66]

    После пробоя сопротивление аналитического промежутка становится много меньше сопротивления / ш и практически весь ток проходит именно через аналитический промежуток. С момента пробоя аналитического промежутка энергия, накопленная на конденсаторе, расходуется одновременно на двух промежутках. Искровой разряд оказывается достаточно стабильным, так как энергия разряда зависит только от напряжения пробоя задающего промежутка, а оно постоянно. Но за стабильность приходится расплачиваться — искра в аналитическом промежутке оказывается почти вдвое менее интенсивной, чем в простой схеме, при тех же значениях Ь, С, и, г. Если для надежной регистрации спектра света не хватает, приходится отказываться от стабилизации разряда и мириться с возможным увеличением ошибки анализа. [c.67]

    Стабильность излучения в значительной мере зависит от постоянства величин энергий, накапливаемых на конденсаторе перед каждым цугом, т. е. от пробоя промежутка МЭП только при достижении на конденсаторе определенного напряжения. Это трудно выполнить, пользуясь простой схемой искры, здесь почти невозможно [c.31]

    В генераторах высоковольтной конденсированной искры предусмотрена возможность переключения с простой схемы на сложную, изменения в некоторых пределах параметров Ь, С,, и, I.[c.67]

    Искровые генераторы. Простая и сложная схема высоковольтной конденсированной искры лежит в основе искровых генераторов ИГ-2, ИГ-3 (устаревшие модели, но еще широко использующиеся в лабораториях), ИВС-23, ИВС-27 (выпускаемые нашей промыш- [c.87]

    Искра. Простейшая электрическая схема искры, применяемой при спектральном анализе, представлена на рис. 86. [c.205]

    В фабричных генераторах дуги типа ДГ-1 и ДГ-2 имеется возможность простым поворотом ручки переключателя получить схему низковольтной искры, при этом емкость конденсатора увеличивается до 20 а катушка самоиндукции уменьшается до 40 витков. При тех же средних силах тока (показываемых амперметром в цепи искры), что и в дуге, характер разряда совершенно меняется. Звук дуги со спокойного и равного превращается в трещащий, разделенный на звуки отдельных искр. [c.194]

    Простая схема искры [c.31]

    Простейший вариант схемы такой искры представляет собой активизатор дуги переменного тока, в электроцепь которого добавляют емкость и индуктивность, а стабилизирующее сопротивление шунтируют. Высокая частота подается на электроды аналитического промежутка. Разряд локализуется на очень малой площади пробы, спектры отличаются четкостью линий и малым уровнем фона. Малая мощность ограничивает диапазон применения такой искры, но ее с успехом используют при локальном анализе и при анализе состава газов. [c.39]

    Используют спектрограф средней дисперсии, источник возбуждения — конденсированная искра, включенная по простой схеме (без прерывателя). Ток питания генератора 1,5—2 а, напряжение во вторичной цепи трансформатора 12 ООО в емкость конденсатора 0,01 мкф, индуктивность катушки 0,1 мгн. Аналитический промежуток 3 лш, ширина щели спектрографа 0,025 мм. В качестве постоянного электрода применяют графитовый или угольный стержень, заточенный на усеченный конус с площадкой диаметром 2—2,5 мм. Предварительное обыскривание 120 сек., применяют фотопластинки спектральные типа I или диапозитивные. Аналитическая пара линий А] 3082,16 — Си 3073,90 А, определяемые пределы 0,01—0,2 % алюминия.[c.154]

    При работе на стилометре обычно пользуются искрой но простой схеме, однако при хорошем навыке, когда погрешности фотометрирования становятся меньше погрешностей, связанных с возбуждением спектра, применение сложной схемы с вспомогательным промежутком несомненпо целесообразно. Лучше всего устанавливать режим, дающий одну искру в полупериод питающего тока. Проще всего следить за числом искр (вернее, цугов искр), глядя на разряд в зеркало, которое слегка покачивается рукой. Посредством вращающегося зеркала или осциллографа еще удобнее производить такие наблюдения, но первый прием предпочтительнее вследствие своей простоты. Число искр регулируется изменением тока питания трансформатора и величиной задающего искрового промежутка. Обычно после нескольких экспериментов требуемый режим искры без труда устанавливается по звуку. [c.77]

    Приводится анализ существующей функциональной системы автоматизации (ФСА), в которой отмечаются следующие недостатки применяются морально-устаревшие технические средства автоматизации с пневматическими стандартными сигналами, отличающиеся большой инерционностью и тем, что у пневматических приборов предел точности меньше, чем у электрических приборов. Достоинством пневматической схемы является то, что она искро-взрывобезопасна, надежна и проста в реализации. [c.147]

    Электрическая искра. Искровой атомизатор устроен точно так же, как и дуговой. Как правило, в спекгральных приборах для генерации дугового и искрового разрядов используют одно и то же устройство, а выбор типа разряда осуществляется простым переключением электрической схемы. Как и дуговой, искровой атомизатор предназначен в первую очередь для анализа твердых образцов (иногда вводят жидкие пробы в виде аэрозоля непосредственно в разрядный промежуток между электродами). [c.230]

    Схема использовавшейся установки показана на фиг. 1,а и б. Подробно вся установка описана в работах Светта [1, 4]. В основном на установке создаются контролируемые условия потока предварительно смешанных пропана и воздуха в экспериментальной секции, где располагались искровые электроды. Ниже электродов были сделаны окна для наблюдения за искрой и пламенем эти наблюдения являлись критерием для зажигания. В простой поточной установке (фиг. 1,а) контролировались давление, температура и скорость потока. Степень турбулентности на этой установке не менялась. Поточная установка с контролируемой турбулентностью (фиг. 1,6) имела ряд мелкоячеистых сеток для уменьшения турбулентности в большой секции, сопло для ускорения потока в экспериментальной секции, ряд приспособлений, с помощью которых можно было устанавливать различные турбулизаторы вблизи электродов, и приспособления для изменения расстояния между электродами и турбулизатором. [c.33]

    Искра иг-2, ИГ-3, простая схема, С = 0,01 мкф, Ь — 0,0 мгн, многонуговый разряд Медный, заточенный на усеченный конус 60 51 6347,01 — Ре 6302,56 (или 6318,02 и 6400,02) — [c.59]

    Сг (0,1) Искра ИГ-2, ИГ-3 простая схема, С = 0,01 мкф, 1 = = 0,01 мгн, многоцуговый разряд Железный, заточенный на крышу 120 Сг 5208,44 —Ре 5227,19 [58] [c.59]

    Си (0, ) Искра ИГ-2, ИГ-3, простая схема, С—0,01 мкф, I 0,01 мгн, многоцуговый разряд Железный, заточенный на крышу 120 Си 5105,54 — Ре 5110,41 [58] [c. 60]

    В 6o.ii- ранней работе [32j лснользованы простая схема конденсированной искры с относительно малой емкостью (0,003 мкф), алюминиевый подставной электрод, предварительное обыскривание 60 сек. [c.112]

    Различные схемы искры. Наряду с простой схемой конденсированной искры, описанной выше, в практике используются и различные видоизменения этой схемы. Наиболее распространена так называемая схема Фейсснера (рис. 63). [c.80]

    Закрытые камеры со специальной откачкой применяются в тех случаях, когда присутствие воздуха совершенно недопустимо или ограничена возможность большого расходования газов. В простой схеме искры пробивное напряжение, наряду с расстоянием между 3vieKTpoflaMn, определяет атмосфера газа, в котором горит искра. С увеличением пробивного напряжения температура плазмы повышается, что способствует более интенсивному возбуждению высоких энергетических уровней. [c.237]

    Высоковольтная конденсированная искра широко используется при количествен1юм спектральном анализе, Простейшая схема такой искры дана на рис. 27,а. Для ее осуществления необходимо иметь высоковольтный трансформатор Т на 12—15 кв мощностью 400-—500 вг, емкость С порядка 0,02 цф и катушку индуктивности Ь порядка десятых долей миллигенри. Эта схема широко применялась для количественного спектрального анализа. Однако довольно быстро обнаружился существенный ее недостаток нестабильность возбуждения свечения спектральных линий. Во время зарядки конденсатора С разность потенциалов образуется одновременно и на электродах аналитического промежутка А. Разряд конденсатора возникает тогда, когда напряжение на электродах достигает значения, достаточного для пробоя промежутка А. [c.53]


Система зажигания Искра ГАЗ-Н — схема бесконтактной системы зажигания автомобиля


Рис. 1. Электрическая схема системы зажигания «Искра ГАЗ-Н».

Система зажигания «Искра ГАЗ-Н» является модификацией системы «Искра» схему и принцип работы которой мы подробно рассмотрели в предыдущей статье: бесконтактная система зажигания, и предназначена для четыоех- и восьмицилиндоовых двигателей.

Система зажигания «Искра ГАЗ-Н» (рис. 1) состоит из коммутатора I (13.3734), датчика распределителя S4 (19.3706 для четырехцилиндровых двигателей или 24.3706 — для восьмицилиндровых двигателей), катушки зажигания Т (Б 116), добавочного резистора II (14.3729) и аварийного вибратора (51.3747).

При включенном выключателе зажигания S1 и не вращающемся роторе датчика В к системе приложено напряжение батареи GB. В этом случае транзистор VT7 закрыт, а транзисторы VT8, VT9 и VT10 открыты. По первичной обмотке L1 катушки зажигания идет ток I1.

При подаче положительного сигнала от датчика В через диод VD1 и формирующую цепь R1-СЗ на базу транзистора VT7 он открывается и соответственно закрываются транзисторы VT8-VT10.

В момент закрывания транзисторов ток через первичную обмотку L1 прерывается и во вторичной обмотке L2 возникает импульс высокого напряжения, подаваемый на свечу Е.

Стабилитрон VD6 служит для ограничения напряжения на транзисторах VT10 и VT9 и в режимах отсечки, стабилитроны VD2 и VD4 с резисторами R2 и R3 — для защиты системы при повышении напряжения бортовой сети. При напряжении питания системы выше 18 В на транзистор VT7 подается запирающий импульс напряжения и система отключается.

Резистор R1 и конденсатор СЗ образуют цепь, предназначенную для формирования сигнала датчика В. Параметры цепи подобраны таким образом, что она обеспечивает углы смещения момента искрообразования в пределах 1—2°.

В системе зажигания четырехцилиндровых двигателей смещение дополнительно обеспечено выбором угловых соотношений полюсов статора и ротора датчика распределителя 19.3706.

Выходной VT10 и предвыходной VT9 транзисторы соединены по схеме составного транзистора, что исключило необходимость постановки мощного резистора в цепи коллектора транзистора VT9, вследствие чего в 2 раза снизилось тепловыделение в коммутаторе.

Энергия и длительность искрового разряда системы зажигания «Искра ГАЗ-Н» для четырехцилиндровых двигателей составляет соответственно примерно 40 мДж и 2 мс при напряжении питания 12 В и частоте вращения ротора датчика 500 об/мин. Сила тока в первичной цепи может изменяться в пределах 5,5-3,3 А при изменении частоты вращения ротора датчика от 0 до 2500 об/мин.

Аварийный вибратор 51.3747 в случае необходимости подключается к выводу КЗ катушки зажигания Т и выполняет ту же роль, что и в системе зажигания «Искра».

Достоинством системы «Искра ГАЗ-Н» является максимальная унификация ее элементов при применении на четырех- и восьмицилиндровых двигателях.

Магнитоэлектрические датчики, используемые в системах зажигания, обладают следующими недостатками: форма и амплитуда сигнала Uд датчика зависят от частоты вращения ротора датчика, что приводит к дополнительному изменению угла опережения зажигания при увеличении или уменьшении частоты вращения вала двигателя.

Недостатком магнитоэлектрических датчиков является следующее: при малой частоте вращения коленчатого вала (менее 20 об/мин) сигнал датчика может быть меньше напряжения срабатывания (0,6-1,0 Вольт) коммутатора и прерывание первичной цепи катушки системы зажигания не произойдет.

Позже, на отечественных системах зажигания стали применяться датчики, принцип действия которых основан на эффекте Холла.

Пропала искра: причины и что делать

Как известно для работы двигателя необходимы два условия: наличие топлива и искры, для его воспламенения. В случаях, когда пропадает искра запуск силовой установки становится невозможным.

Это относится к ситуации, когда искра пропадает полностью, но искры может не быть и на отдельных цилиндрах, когда двигатель начинает троить, наблюдается нестабильный запуск, снижение динамики и мощности на фоне увеличения расхода топлива.

Ситуации различны, как и пути поиска неисправности.

9 причин почему искра отсутствует полностью:

Свечи зажигания

Электроды свечи могут покрыться масляным налетом, появиться нагар, иногда полностью закрывающий зазор между электродами, может произойти пробой изолятора, выгорание электродов и свеча выходит из строя.

Электроды свечей в масле

Катушка зажигания

В катушке зажигания может быть межвитковое замыкание или же обрыв обмотки.

Проверка катушки зажигания

Трамблер распределитель

В трамблере могут быть неисправны контакты, датчик Холла, пробит бегунок или наличие трещины в крышке.

Трамблер

Замок зажигания

В замке зажигания может быть неисправна контактная группа (подгорание контактов, выплавлениепластикового выступа управляющего коммутацией контактов.

Высоковольтные провода

Проблема в проводах может быть выражена в их растрескивании, обгорании внутренней жилы и пробое внешней изоляции.

Неисправный BB провод

Датчик Холла

В бесконтактной системе зажигания за прерывание искры отвечает датчик Холла, отказы которого часто вызваны отпусканием болтов его крепления, либо пробоем самого датчика.

На фото — датчик холла

Датчик коленчатого вала

При отказе ДКВ или плохом контакте в соединении с датчиком, двигатель не запустится даже при наличии искры в системе зажигания. Необходимо проверить соединение или заменить датчик.

ЭБУ

При сбое в электронном блоке управления двигателем также может отсутствовать искра и необходимо провести компьютерную диагностику блока.

Масса двигателя

Провод массы – плохой контакт или обрыв соединительного провода.

Порядок проверки системы зажигания

Для того, чтобы понять в каком порядке необходимо начинать проверку системы, кратко напомним, как она работает.

Схема работы классической системы зажигания

При повороте ключа в положение «зажигание» питание через дополнительное реле замка подается на один из выводов низковольтной первичной обмотки катушки зажигания. Катушка имеет два низковольтных вывода, со второго вывода катушка, посредством провода соединяется с выводом трамблера.

Далее при запуске двигателя в вторичной обмотке катушки создается высокое напряжение, которое через ее центральный высоковольтный провод подается на центральный вывод крышки трамблера.

Затем напряжение через токопроводящую часть бегунка и встроенное сопротивление передается на высоковольтные провода к каждому цилиндру, согласно рабочей схеме двигателя. Провода, в свою очередь передают напряжение через наконечник свечи на саму свечу, между электродами которой в итоге и проскакивает искра, воспламеняя топливовоздушную смесь.

Для того, чтобы напряжение с катушки не подавалось постоянно в трамблере установлены контакты, прерывающие и соединяющие цепь питания катушки, в зависимости от положения кулачков вала трамблера.
При подгорании контактов также может пропасть искра.

Вернемся к проверке системы

Если пропала искра, то необходимо найти где именно разорвала цепь, начиная от предохранителей (цепь защищена не на всех моделях), замка зажигания и далее по описанной схеме, поэтапно проверяя исправность всех ее элементов.

Так, если при повороте ключа в положение «зажигание» на щитке приборов загораются сигнальные лампы, а на выводах катушки есть напряжение, значит замок и низковольтная цепь исправны.

Далее можно проверить сразу несколько элементов за один раз. Для этого при прокручивании стартером (нужен помощник) снимается высоковольтный провод с одной из свечей, но не полностью, а удерживая колпачок над свечой.

Если цепь исправна, то будут слышны четкие щелчки, в противном случае проверку нужно начинать от катушки зажигания.

Катушка зажигания

Бронепровод от катушки зажигания до центрального гнезда крышки трамблера вынимается из крышки и с небольшим зазором прикасается к любой металлической части двигателя. При прокручивании стартером между проводом и металлической частью, если катушка исправна. должна проскочить искра.

Если искры нет, а высоковольтный провод исправен, то катушка вышла из строя и ее требуется заменить.

При исправной катушке необходимо снять крышку трамблера и проверить сначала саму крышку на предмет трещин, а затем бегунок трамблера.

Бегунок трамблера

Проверить бегунок можно двумя способами с помощью того же высоковольтного провода от катушки зажигания или с помощью прибора, поставив его на «сопротивление».

В первом случае при контактной системе зажигания коленвал нужно провернуть чтобы контакты сомкнулись, затем при включенном зажигании поднести с небольшим зазором провод от катушки зажигания над бегунком и отверткой разомкнуть контакты.

Если бегунок «пробит», то между ним и проводом проскочит искра, если нет значит бегунок не прошивает на массу. Затем нужно тестером проверить целостность помехоподавляющего резистора, установленного в разносной пластине бегунка.

Бегунок трамблера

Если резистор «сгорел», то цепи не будет и бегунок не сможет передавать напряжение на выводы высоковольтных проводов, идущих на цилиндры двигателя. Бегунок необходимо заменить.

Чтобы добраться до гаража можно вынуть сопротивление из бегунка и обернуть его, например, фольгой от сигарет и установить на место, этого будет достаточно чтобы добраться до гаража или автомагазина. Вообще будет не лишним, если водитель будет иметь в бардачке запасной бегунок, на случай его пробоя.

Контактная группа трамблера

В случае, когда бегунок исправен, то необходимо осмотреть контакты, на предмет их чистоты и проверить размыкаются ли они при прокручивании вала трамблера. Если контакты исправны, то необходимо проверить провод питания, идущий от катушки зажигания на его входе в трамблер.

Часто пластиковая вставка трескается и напряжение уходит на массу, тем самым разрывая цепь питания.

Из практики.

Был такой случай. Владелец авто, человек со стажем вождения, плюс несколько соседей по гаражу, не могли запустить двигатель, хотя при проверке искра была. При включенном зажигании он подносил высоковольтный провод от катушки к массе двигателя и размыкал отверткой контакты – проскакивала отличная искра.

При прокручивании стартером двигатель не запускался. При детальном осмотре обнаружил, что пластиковый выступ контактов, за счет которого они размыкались при встрече с кулачками вала трамблера, отломился и контакты попросту не размыкались.

Заменили контакты и двигатель запустился с пол оборота.

Второй аналогичный случай, но с замком зажигания.

Шестерку ВАЗ буксировали уже несколько сотен километров на перекладных, добираясь до дома. Мы тогда работали на выезде с города. Очередной буксир отстегнул канат и уехал, а хозяин подошел к нам с просьбой продать катушку зажигания, так как, по его словам она неисправна и потому нет искры и мотор не заводится.

При осмотре оказалось следующее. На катушке буквально был вырван болт, куда подходит низковольтное питание. Проверили катушку она рабочая, несмотря на болтающийся болт.

Далее сняли контактную группу замка зажигания, а так оказалась схожая картина. Оплавился пластиковый выступ, который «командовал» контактами. При повороте ключа в положение «зажигание» лампочки на щитке загорались и цепь была исправна, когда ключ переводили в положение «пуск», то цепь зажигания размыкалась и стартер крутил впустую.

Сняли провода с контактной группы соединили те, что отвечают за зажигание и «чиркнув» проводами, отвечающими за стартер, сразу запустили двигатель. Владелец был очень огорчен, что столько заплатил за буксировку исправного автомобиля.

Нет искры в отдельном цилиндре

Поиск неисправности необходимо сразу начинать со свечи данного цилиндра. Свеча выворачивается, осматривается ее состояние и если она внешне не имеет признаков неисправности (выгорели контакты, нет зазора между контактами, она не в масле и пр.), то свеча проверяется на исправность.

Для этого, на карбюраторных двигателях, корпус свечи прижимается к блоку двигателя с надетым высоковольтным проводом и мотор прокручивается стартером. Если свеча исправна, то есть выдает белую с синевой искру, то проблему нужно искать в самом цилиндре.

О том как проверить свечи, читайте здесь

Если искры нет, то провод этого цилиндра проверяется с заведомо исправной свечей и если искра появилась, то проблема в свече, стоящей до этого в цилиндре. Устанавливается новая свеча и запускается двигатель, если цилиндр заработал, то проблема была в свече, если же нет, то нужно проверить компрессию в данном цилиндре, а также зазор в клапанах данного цилиндра (пережаты клапанные зазоры), чтобы выявить причину неисправности.

В случае, когда нет искры при проверке заведомо исправной свечи, нужно проверить состояние высоковольтного провода, вывод на этот цилиндр в крышке трамблера (возможна трещина).

На инжекторных двигателях не рекомендуется проверять свечи зажигания путем их контакта с массой, так как возможен выход из строя ЭБУ и других электронных систем. Для проверки искры на инжекторных моторах существуют специальные устройства –разрядники, которыми и рекомендуется пользоваться.

Так как свечи зажигания чаще всего выходят из строя советуем иметь всегда запасной комплект, чтобы их можно было быстро заменить в пути.

Резюме

Как видим наличие знаний об устройстве и работе системы зажигания, а также автомобильного тестера помогут любому автовладельцу определить и найти неисправность, не обращаясь в автосервис.

Главная страница сайта база отдыха Искра в Самара

на летний сезон 2022 года

О нас

Быстрый ритм жизни в Мегаполисе накладывает свои следы, и не всегда приятные.

База отдыха “Искра” предлагает своим гостям комфортабельный отдых. Это уютное местечко раскинулось на территории экологически чистого национального парка Самарская Лука. Здесь мягкий и комфортный климат, а горы пленяют своей красотой. В свое время здесь возвышались сосновые и дубовые леса, в которых царил свежий и терпкий воздух, навеивавший мысли о прекрасном. Здесь обитают самые диковинные виды животных: ондатра, косуля и болотная черепаха, впечатляющих размеров, не сфотографироваться с которой просто невозможно.

Турбаза рада принять до 200 гостей в летний период. Уютные и очаровательные летние домики раскинулись на бескрайних просторах территории парка. Комфортабельные коттеджи, обустроенные летние домики, подарят великолепный отдых и релаксацию, а также зададут настроение на весь день.

Примечательно и то, что “Искра” находится на территории смешанного леса, близ которого расположился пляж с белоснежным песком и чистой прозрачной водой реки Волги. Если вашей целью пребывания является активный отдых и море развлечений, то к вашим услугам водные аттракционы. Впрочем, можно пойти дальше и устроить прогулку на байдарках. Бороздить глубины Волги можно при помощи дайвинга, который подарит не сравнимые ни с чем впечатления.

Днём вы можете заняться игрой в баскетбол, теннис, футбол, бильярд и волейбол.

Чем же развлечь детей? Специально для маленьких непосед на базе отдыха есть детская площадка, аниматоры займут Ваших детишек на весь день! Если вы решили отдохнуть с друзьями, то танцы, длящиеся до утра – это то, что вам нужно. Проголодавшись, можно отправиться в летнее кафе, где нельзя устоять от искушения попробовать коктейли, отличающиеся тонким и терпким послевкусием.

Подправить пошатнувшееся здоровье вы сможете в русской бане на дровах. Впрочем, для рыбаков также найдется занятие по душе.

Повара нашей столовой приготовят для вас вкусное и ароматное угощение, которое не попробовать невозможно. Почувствовать себя вне цивилизации можно, приготовив еду на мангале в компании друзей. Для удобства по соседству расположены столики, где вы вкусите плод совместных стараний.

Доброжелательный и вежливый персонал вам обеспечит радушный и теплый прием. В качестве приятного бонуса – высококлассное обслуживание. В этом уютном местечке вы насладитесь жизнью во всей ее многогранности.

Как проверить исправность катушки зажигания

Катушка зажигания создает высокое напряжение, которое требуется для работы самой системы и создания искры между контактами свечей зажигания. Большинство двигателей с распределительной системой зажигания оснащается одной катушкой зажигания, в некоторых случаях – двумя катушками зажигания. В системах без распределителя зажигания (DIS) применяется несколько катушек зажигания. В двухискровых системах на каждую пару цилиндров приходится одна катушка зажигания. В других системах DIS и системах с катушками карандашного типа на одну свечу (COP) на каждый цилиндр или свечу зажигания устанавливается собственная катушка зажигания.  

Катушка зажигания играет роль трансформатора напряжения. Она превращает напряжение 12В в несколько тысяч вольт.  

Вторичное напряжение создает искру в зазоре между электродами свечи, оно зависит от зазора, электрического сопротивления свечи зажигания и высоковольтных проводов, состава топливовоздушной смеси, нагрузки на двигатель и температуры свечи. Напряжение может меняться от 5000 вольт до 25000 вольт и более. В некоторых системах достигается максимальное напряжение, равное 40000 вольт. 

Как работает катушка зажигания

В катушке зажигания имеются две обмотки, которые намотаны на пластинчатый металлический сердечник. Первичная обмотка, имеющая несколько сотен витков, соединена с двумя внешними контактами катушки. Положительный вывод (+) катушки подключен к выключателю зажигания и АКБ, а отрицательный вывод (-) – к модулю зажигания и затем на «массу» кузова. Вторичная обмотка имеет несколько тысяч витков и подсоединена одним концом к положительному контакту первичной обмотки, а другим – к высоковольтному выводу в центральной части катушки. 

Соотношение витков вторичной и первичной обмоток составляет 80 к 1. Чем выше соотношение, тем выше выходное напряжение катушки. Мощные катушки зажигания обычно имеют более высокое соотношение числа обмоток по сравнению со стандартными катушками.

После замыкания первичной обмотки на «массу» по ней протекает электрический ток. Он создает сильное магнитное поле вокруг металлического сердечника и «заряжает» катушку энергией. Требуется примерно 10-15 мс для максимальной зарядки катушки зажигания. 

Затем модуль зажигания размыкает первичную цепь катушки. Это приводит к внезапному исчезновению магнитного поля. Энергия, запасенная в катушке, создает ток во вторичной обмотке. В зависимости от соотношения числа витков обмоток напряжение увеличивается в 100 или более раз. Этого достаточно, чтобы  между контактами свечи зажигания «пробежала» искра. 

Неисправности катушек зажигания

Катушки зажигания очень надежные и прочные устройства. Причинами неисправности данных трансформаторов могут быть нагрев и вибрация, при этом повреждаются обмотки и возникает пробой изоляции, что в свою очередь приводит к короткому замыканию или обрыву цепей обмоток. Наибольшую опасность для катушки зажигания представляет перегрузка, вызванная неисправностью свечи зажигания или высоковольтного провода. 

Если свеча зажигания или высоковольтный провод повреждены и имеют чрезмерно высокое сопротивление, напряжение катушки зажигания может повышаться для пробоя ее изоляции. 

Изоляция большинства катушек зажигания может получить повреждение в результате превышения напряжения в 35000 вольт. После этого вторичное напряжение катушки зажигания падает, появляются пропуски зажигания под нагрузкой, катушка не выдает напряжения, достаточного для работы и пуска двигателя.  

Если на положительном контакте катушки имеется напряжение АКБ и при замыкании на «массу» модулем зажигания она не создает искру, значит, катушка неисправна и требует замены.  

Подсказка: если модуль зажигания несколько раз не сработал, это, возможно, связано с неисправностью катушки зажигания. Внутренние пробои или замыкания в катушке зажигания могут стать причиной неисправности модуля зажигания. 

Диагностика катушки зажигания

Если неисправность возникла в системе зажигания распределительного типа, она оказывает влияние на работу всех цилиндров двигателя. Двигатель трудно запустить или возникают пропуски зажигания под нагрузкой, которые происходят то в одном, то в другом цилиндре. В системах, не имеющих распределитель зажигания (DIS), или оснащенных катушками карандашного типа (COP) на каждую свечу неисправность в катушке зажигания влияет на работу только одного цилиндра (или двух цилиндров, если применяется двухискровая система зажигания DIS с так называемой «холостой» искрой). Здесь оба цилиндра работают от одной катушки, но в разных циклах. 

Если двигатель работает неровно (с пропусками зажигания) и включается лампа «Проверить двигатель», необходимо использовать диагностический сканер для проверки кода, связанного с пропусками зажигания. 


    На двигателях 1996 г. выпуска и более современных моторах с системой OBD II  неисправность катушки обычно отображается в форме кода P030X. Здесь «X» представляет собой номер цилиндра, в котором возникают пропуски зажигания.  Код P0301, например, означает, что в цилиндре #1 зафиксированы пропуски зажигания. Но пропуски зажигания могут возникнуть не только в результате поломки в системе зажигания, но также из-за проблем в системе подачи топлива, цилиндро-поршневой группы, поэтому пропуски зажигания не всегда являются прямым следствием неисправной катушки, свечи зажигания или высоковольтного провода. 

Если произошло замыкание или обрыв в цепях катушки зажигания, может быть выдан соответствующий код. При его отсутствии необходимо измерить сопротивление первичной и вторичной обмоток зажигания цифровым мультиметром. Необходимо также снять и проверить состояние свечи зажигания, в том числе зазор между контактами и цвет нагара на контактах свечи. Возможно, пропуски возникают в результате масляных отложений или сильного нагара. Также следует  проверить высоковольтный провод, чтобы убедиться в том, что его сопротивление соответствует требуемому значению. 

Если катушка, свеча зажигания и высоковольтный провод в порядке, пропуски зажигания являются следствием загрязнения или повреждения топливной форсунки (следует проверить сопротивление форсунки и напряжение питания, использовать индикатор «NOID» для проверки наличия импульсов управления блока PCM). Если форсунка исправна, следует проверить компрессию,  исправность клапанов или наличие утечки через прокладку головки блока цилиндров. 

Замечание: ваш двигатель с системой зажигания COP прокручивается как положено, но при этом отсутствует искра, в этом случае проблема отнюдь не в одной или нескольких катушках зажигания. Вероятно, неисправен датчик положения коленчатого или распределительного вала, отсутствует напряжение питания в системе зажигания или вышел из строя модуль зажигания (при его наличии),  неисправна цепь управления катушками зажигания блока PCM.

Проверка катушки зажигания

Предупреждение: запрещено отсоединять высоковольтный провод от свечи зажигания или с катушки зажигания для проверки искры. Помимо поражения электрическим током снятие провода сулит резкий рост вторичного напряжения и опасность повреждения катушки. Единственный правильный способ проверить искрообразование состоит в том, чтобы использовать тестер для свечей зажигания KV/ARC или щуп для проверки системы зажигания COP. 

При наличии неисправности в катушке следует измерить сопротивление первичной и вторичной обмоток с помощью омметра. Если есть отклонение от нормы, катушку меняют. 

Катушку зажигания также можно проверить с помощью омметра с 10МОм входным сопротивлением. См. руководство по ремонту для получения сведений о характеристиках катушки зажигания.

 

Для тестирования катушки зажигания целесообразно подключить измерительные провода к контактам первичной обмотки (+ и -). В большинстве случае сопротивление обмотки составляет 0,4 – 2Ом. Нулевое сопротивление свидетельствует о коротком замыкании в катушке, а высокое сопротивление указывает на обрыв в цепи.

Вторичное сопротивление измеряется между положительным контактом (+) и выводом высокого напряжения. Современные катушки зажигания с пластинчатым сердечником обычно имеют сопротивление 6000-8000Ом, в другие свыше 15000Ом. 

В катушках других конструкций первичные контакты могут быть расположены в разъеме или спрятаны. См. данные руководства по ремонту для поиска контактов обмоток и тестирования катушки зажигания.

  

Неисправная катушка зажигания может вывести из строя блок PCM

Чем ниже сопротивление в первичной обмотке, тем выше ток через катушку, а, значит, и риск выхода из строя блока PCM. Это может также привести к снижению вторичного напряжения, слабому искрообразованию, затрудненному пуску двигателя, вибрациям, пропускам зажигания под нагрузкой или в момент ускорения.

Значительное сопротивление или обрыв первичной цепи катушки зажигания не всегда ведет к выходу из строя блока PCM, но оно сопровождается падением вторичного напряжения. 

Короткое замыкание во вторичной обмотке катушки зажигания сокращает эффективность искрообразования, но модуль PCM не ломается.

Следствием повышенного сопротивления или обрыва во вторичной обмотке катушки может стать ослабление или отсутствие искры в цилиндрах или поломка блока PCM из-за сильной самоиндукции в первичной обмотке.

Замена катушки зажигания

Новая катушка должна быть аналогична заменяемой (если вы не планируете усовершенствовать систему зажигания).

При замене катушки зажигания все контакты и соединения необходимо очистить, проверить отсутствие коррозии и надежность подключений. Коррозия повышает сопротивление в электрических проводниках, неустойчивое соединение (дребезг), обрыв, что, в конечном счете, сокращает срок службы катушки. Для снижения опасности пробоя из-за повышенной влажности рекомендуется использовать диэлектрическую свечную смазку на контактах катушки. Например, на двигателях Форд с катушками COP влажность является основным фактором выхода из строя катушек зажигания. 

Если двигатель имеет неисправность, катушки будут работать в жестких условиях. Неисправности могут быть вызваны высоким вторичным сопротивлением (изношенные свечи зажигания или большой зазор между электродами свечи), обеденная топливовоздушная смесь (загрязнение форсунок, утечка разрежения или негерметичность клапана рециркуляции отработанных газов). 

При большом пробеге (двигатель с системой зажигания COP) следует установить новые свечи зажигания в случае неисправной катушки, свечи эксплуатируются более 45000 миль, а платиновые или иридиевые свечи – свыше 100000 миль

Глубокое погружение в новые функции Apache Spark 3.

0

Продолжая работать над тем, чтобы сделать Spark быстрее, проще и умнее, Apache Spark 3.0 расширяет свои возможности более чем 3000 решенных JIRA. Мы поговорим о захватывающих новых разработках в Spark 3.0, а также о некоторых других важных инициативах, которые появятся в будущем. В этом выступлении мы хотим поделиться с сообществом многими наиболее важными изменениями с примерами и демонстрациями.

Охвачены следующие функции: планирование с учетом ускорителя, адаптивное выполнение запросов, динамическое сокращение секций, подсказки соединения, новое объяснение запросов, лучшее соответствие ANSI, наблюдаемые метрики, новый пользовательский интерфейс для структурированной потоковой передачи, новый UDAF и встроенные функции, новые унифицированный интерфейс для Pandas UDF и различные улучшения во встроенных источниках данных [e.г., паркет, ORC и JDBC].

Стенограмма видео

О нас и нашем вкладе в открытый исходный код

Всем привет. Сегодня Wenchen и я рады поделиться с вами последними новостями о грядущем выпуске Spark 3. 0.

Итак, я Сяо Ли. И Венхен, и я работаем в Databricks. Мы ориентируемся на разработки с открытым исходным кодом. Мы оба являемся коммиттерами Spark и членами PMC.

О блоках данных

Databricks предоставляет унифицированную платформу аналитики данных для ускорения анимации на основе данных.Мы глобальная компания с более чем 5000 клиентов в различных отраслях, и у нас есть более 450 партнеров по всему миру. И большинство из вас, возможно, слышали о Databricks как об оригинальном создателе Spark, Delta Lake, MLflow и Koalas. Это проекты с открытым исходным кодом, ведущие инновации в области данных и машинного обучения. Мы продолжаем вносить свой вклад и развивать это сообщество с открытым исходным кодом.

Особенности Spark 3.0

В Spark 3.0 все сообщество разрешило более 3400 JIRA.Spark SQL и Core — это новый модуль ядра, а все остальные компоненты построены на Spark SQL и Core. Сегодня запросы на вытягивание для Spark SQL и ядра составляют более 60% Spark 3. 0. В последних нескольких выпусках процент продолжает расти. Сегодня мы сосредоточимся на ключевых функциях как в Spark SQL, так и в Core.

В этом выпуске реализовано множество новых возможностей, улучшена производительность и расширена совместимость с экосистемой Spark. Это сочетание огромного вклада сообщества открытого исходного кода.Обсудить новые возможности в течение 16 минут невозможно. Мы разрешили более 3400 JIRA. Даже в этом свете я сделал все возможное, но могу указать только 24 новые функции Spark 3.0. Сегодня мы хотим представить некоторые из них. Во-первых, давайте поговорим о функциях, связанных с производительностью.

Spark 3.0 повышенной производительности

Высокая производительность является одним из основных преимуществ, когда люди выбирают Spark в качестве своей вычислительной машины. Этот выпуск продолжает повышать производительность для интерактивных, пакетных, потоковых и [неразборчиво] рабочих нагрузок.Здесь я сначала расскажу о четырех функциях производительности в компиляторах SQL-запросов. Позже Венхен расскажет об увеличении производительности при построении источников данных.

Четыре основные функции компиляторов запросов включают новую структуру для адаптивного выполнения запросов и новую фильтрацию во время выполнения для динамического сокращения разделов . Кроме того, мы значительно сократили нагрузку на наш компилятор запросов более чем наполовину, особенно на нагрузку оптимизатора и синхронизацию кэша SQL.Поддержка полного набора подсказок для присоединения — еще одна полезная функция, которую многие ждут.

Адаптивное выполнение запросов было доступно в предыдущих выпусках. Однако предыдущая структура имеет несколько существенных недостатков. Очень немногие компании используют его в производственных системах. В этом выпуске Databricks и [неразборчиво] работают вместе, перепроектировали новую структуру и решили все известные проблемы. Давайте поговорим о том, что мы сделали в этом релизе.

Оптимизатор искрового катализатора

Майкл Армбраст. Он является создателем Spark SQL, а также Catalyst Optimizer. В первоначальном выпуске Spark SQL все правила оптимизатора основаны на эвристике. Для создания хороших планов запросов оптимизатор запросов должен понимать характеристики данных. Затем в Spark 2.x мы представили оптимизатор на основе затрат. Однако в большинстве случаев статистика данных обычно отсутствует, особенно когда сбор статистики обходится даже дороже, чем обработка данных в [поиске?]. Даже если статистика доступна, она, скорее всего, устарела.Основываясь на разделении хранилища и вычислений в Spark, характеристики данных [соперника?] непредсказуемы. Затраты часто неправильно оцениваются из-за различной среды развертывания и пользовательских функций черного ящика. Мы не можем оценить стоимость UDF. По сути, во многих случаях оптимизатор Spark может генерировать лучший план из-за этого ограничения.

Адаптивное выполнение запросов

По всем этим причинам адаптивность среды выполнения становится для Spark более важной, чем для традиционных систем. Итак, в этом выпуске представлена ​​новая адаптивная среда выполнения запросов под названием AQE. Основная идея адаптивного планирования проста. Мы оптимизируем план выполнения по существующим правилам оптимизатора и планировщика после того, как соберем более точную статистику по готовым планам.

Красная линия показывает новую логику, которую мы добавили в этом выпуске. Вместо прямой оптимизации планов выполнения мы отправляем обратно незавершенные сегменты плана, а затем используем существующий оптимизатор и планировщик для их оптимизации в конце и создания нового плана выполнения.Этот выпуск включает в себя три адаптивные функции. Мы можем преобразовать мягкое соединение слиянием в широковещательное хэш-соединение на основе статистики времени выполнения. Мы можем уменьшить количество редукторов после чрезмерного разбиения. Мы также можем обрабатывать косое соединение во время выполнения. Если вы хотите узнать больше подробностей, пожалуйста, прочитайте сообщение в блоге, которое я разместил здесь. Сегодня я кратко объясню их один за другим.

Возможно, большинство из вас уже усвоили множество советов по настройке производительности. Например, чтобы ускорить соединение, вы можете указать оптимизатору выбрать широковещательное хэш-соединение вместо соединения с сортировкой слиянием.Вы можете увеличить spark.sql.autobroadcastjointhreshold или использовать широковещательную подсказку присоединения. Однако настроить его сложно. Вы можете столкнуться с исключениями из памяти и даже ухудшить производительность. Даже если он работает сейчас, его трудно поддерживать с течением времени, поскольку он чувствителен к вашим рабочим нагрузкам данных.

Вам может быть интересно, почему Искра не может сделать правильный выбор сама по себе. Я могу легко перечислить несколько причин.

  • статистика может отсутствовать или устареть.
  • файл сжат.
  • формат файла основан на столбцах, поэтому размер файла не отражает фактический объем данных.
  • фильтры могут быть сжаты
  • (фильтры) также могут содержать пользовательские функции черного ящика.
  • Целые фрагменты запроса могут быть большими, сложными, и трудно оценить фактический объем данных для Spark, чтобы сделать наилучший выбор.
Преобразование, сортировка, объединение, объединение в широковещательное объединение хэшей

Итак, это пример, показывающий, как AQE преобразует объединение с сортировкой слиянием в широковещательное хеш-соединение во время выполнения.Сначала выполните этапы отпуска. Запросите статистику у операторов тасования, которые материализуют фрагменты запроса. Вы можете видеть, что фактический размер второго этапа намного меньше предполагаемого размера, уменьшенного с 30 мегабайт до 8 мегабайт, поэтому мы можем оптимизировать оставшийся план и изменить алгоритм соединения с сортировки слиянием на широковещательное хэш-соединение.

Еще один популярный совет по настройке производительности — настройка конфигурации spark. sql.shuffle.partitions . Значение по умолчанию — магическое число, 200.Раньше исходным значением по умолчанию было 8. Позже оно было увеличено до 200. Думаю, никто не знает, почему оно стало 200 вместо 50, 400 или 2000. Настроить его очень сложно, если честно. Поскольку это глобальная конфигурация, почти невозможно определить наилучшее значение для каждого фрагмента запроса, используя одну конфигурацию, особенно когда ваш план запроса огромен и сложен.

Если задать очень маленькое значение, раздел будет огромным, и при агрегации и сортировке может потребоваться извержение данных на диск.Если значения конфигурации слишком велики, раздел будет маленьким. Но количество разделов велико. Это приведет к неэффективному вводу-выводу, а узким местом производительности может стать планировщик задач. Тогда это всех затормозит. Кроме того, его очень трудно поддерживать с течением времени.

Динамическое объединение разделов в случайном порядке

Пока вы не решите это умным способом, мы можем сначала увеличить наш первоначальный номер раздела до большого. После того, как мы выполним этап запроса на выход, мы сможем узнать фактический размер каждого раздела.Затем мы можем автоматически сопоставлять соседние разделы и автоматически уменьшать количество разделов до меньшего числа. В этом примере показано, как мы уменьшаем количество разделов с 50 до 5 во время выполнения. И мы добавили фактическое объединение во время выполнения.

Перекос данных

Еще один популярный совет по настройке производительности касается перекоса данных. Перекос данных очень раздражает. Вы могли увидеть какую-то длительную или зависшую задачу, много вращающихся дисков и очень низкую скорость авторизации ресурсов на большинстве узлов и даже нехватку памяти.Наше сообщество Spark может рассказать вам о многих различных способах решения такой типичной проблемы с производительностью. Вы можете найти значение перекоса и правильные запросы для обработки значения перекоса отдельно. Кроме того, вы можете добавить фактические ключи перекоса, которые могут устранить перекос данных, либо новые столбцы, либо некоторые существующие столбцы. В любом случае вам придется вручную переписывать свои запросы, а это раздражает и чувствительно к вашим рабочим нагрузкам, которые со временем могут измениться.

Это пример без оптимизации перекоса.Из-за перекоса данных после перетасовки раздел перетасовки A0 будет очень большим. Если мы выполним объединение этих двух таблиц, все узкое место производительности будет связано со значениями для этого конкретного раздела, A0. Для этого раздела A0 стоимость перетасовки, сортировки и слияния намного больше, чем для других разделов. Все ждут завершения раздела 0 и замедляют выполнение всего запроса.

Наше адаптивное выполнение запросов может очень хорошо справиться с этим в случае перекоса данных.После выполнения конечных стадий (первый и второй этапы) мы можем оптимизировать наши запросы с помощью считывателя с перекосом. По сути, он разделит косые разделы на более мелкие подразделы после того, как мы поймем, что некоторые разделы в случайном порядке слишком велики.

Давайте на том же примере покажем, как решить эту проблему с помощью адаптивного выполнения запроса. Осознав, что разделы слишком велики, AQE добавит считыватель перекосов, чтобы автоматически разделить часть раздела 0 таблицы A на три сегмента: разделить 0, разделить 1 и разделить 2.Затем он также будет дублировать другую сторону для таблицы B. Тогда у нас будет три копии для части 0 таблицы B.

После этого шага мы можем распараллелить случайное чтение, сортировку и слияние для этого разделенного раздела A0. Мы можем избежать создания очень большого раздела для соединения слиянием сортировки. В целом, это будет намного быстрее.

Основываясь на терабайте теста TPC-DS, без статистики, Spark 3.0 может ускорить Q7 в восемь раз, а также достичь двухкратного ускорения и ускорения для Q5 и более 1.1 ускорение еще на 26 запросов. Так что это только начало. В будущих выпусках мы продолжим улучшать компилятор и вводить новые адаптивные правила.

Динамическое сокращение разделов

Вторая функция повышения производительности, на которую я хочу обратить внимание, — это динамическая обрезка разделов. Итак, это еще одно правило оптимизации времени выполнения. По сути, динамическая обрезка разделов предназначена для того, чтобы избежать сканирования разделов на основе запрошенных результатов других фрагментов запроса. Это важно для запросов звездообразной схемы.Мы можем добиться значительного ускорения в запросах TPC-DS.

Итак, это число, в тесте TPC-DS 60 из 102 запросов демонстрируют значительное ускорение от 2 до 18 раз. Он заключается в удалении разделов, которые объединяются при чтении из таблицы фактов T1, путем идентификации тех разделов, которые являются результатом фильтрации таблицы измерений T2.

Давайте объясним это шаг за шагом. Во-первых, мы нажмем фильтр с левой стороны. А с правой стороны мы можем сгенерировать новый фильтр для столбца раздела PP, поскольку соединение P является столбцом раздела.Затем мы получаем результаты запроса левой стороны. Мы можем повторно использовать результаты нашего запроса и генерировать списки постоянных значений, EPP и результатов фильтрации. Теперь мы можем нажать на входной фильтр с правой стороны. Это позволит избежать сканирования всех разделов огромной таблицы фактов T1. В этом примере мы можем избежать сканирования 90% разделов. С помощью этой динамической обрезки разделов мы можем добиться ускорения в 33 раза.

ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к подсказкам оптимизатора

Итак, последняя функция производительности — это подсказки соединения.Подсказки соединения — это очень распространенные подсказки оптимизатора. Это может повлиять на выбор оптимизатором ожидаемых стратегий соединения. Раньше у нас уже было широковещательное хеш-соединение. В этом выпуске мы также добавляем подсказки для трех других стратегий соединения: соединение слиянием с сортировкой, соединение с произвольным хешированием и объединение с вложенным циклом в случайном порядке.

Пожалуйста, помните, это нужно использовать очень осторожно. Трудно управлять с течением времени, потому что он чувствителен к вашим рабочим нагрузкам. Если шаблоны ваших рабочих нагрузок нестабильны, подсказка может даже сделать ваш запрос намного медленнее.

Вот примеры использования этих подсказок в запросах SQL. Вы также можете сделать то же самое в DataFrame API. Когда мы определяем стратегии присоединения, [наши лиды здесь другие?].

  • Таким образом, широковещательное хеш-соединение требует, чтобы одна сторона была маленькой, без перемешивания и сортировки, поэтому оно выполняется очень быстро.
  • Для случайного хеш-соединения необходимо перемешать данные, но сортировка не требуется. Таким образом, он может обрабатывать большие таблицы, но все равно будет не хватать памяти, если данные искажены.
  • Сортировка слиянием намного надежнее. Он может обрабатывать данные любого размера. В большинстве случаев, когда размер таблицы невелик по сравнению с широковещательным хэш-соединением, в большинстве случаев необходимо медленнее перемешивать и солить данные.
  • Кроме того, соединение с вложенным циклом в случайном порядке не требует ключей соединения, в отличие от трех других стратегий соединения.
Расширенные API: новые функции и упрощение разработки

Чтобы включить новые варианты использования и упростить разработку приложений Spark, в этом выпуске представлены новые возможности и улучшенные интересные функции.

Панды УДФ

Давайте сначала поговорим о Pandas UDF. Это довольно популярная функция производительности для пользователей PySpark.

Итак, давайте поговорим об истории поддержки UDF в PySpark. В первом выпуске поддержки Python, 2013, мы уже поддерживаем лямбда-функции Python для RDD API. Затем в 2014 году пользователи могут зарегистрировать Python UDF для Spark SQL. Начиная со Spark 2.0, регистрация Python UDF основана на сеансе. А затем в следующем году пользователи смогут зарегистрировать использование Java UDF в Python API.В 2018 году мы представили Pandas UDF. В этом выпуске мы переработали интерфейс для Pandas UDF, используя подсказки вкладок Python, и добавили больше вкладок для Pandas UDF.

Чтобы настроить нашу совместимость со старыми пользовательскими функциями Pandas из Apache Spark 2. 0 с Python 2.6 и выше, можно использовать Python [неразборчиво], например pandas.Series, Pandas DataFrame, кубическое отверстие и итератор, чтобы произвести впечатление на новые типы UDF Pandas. Например, в Spark 2.3 у нас есть Scala UDF. Вход — это pandas.Series, а его вывод — это pandas.Ряд. В Spark 2.0 мы не требуем, чтобы пользователи запоминали какие-либо типы UDF. Вам просто нужно указать типы ввода и вывода. В Spark 2.3 у нас также есть пользовательская функция Grouped Map Pandas, поэтому вводом является Pandas DataFrame, а выводом также является Pandas DataFrames.

Старый и новый интерфейс Pandas UDF

На этом слайде показана разница между старым и новым интерфейсом. Тут то же самое. Новый интерфейс также можно использовать для существующих пользовательских функций Grouped Aggregate Pandas. Кроме того, старый UDF Pandas был разделен на две категории API: UDF Pandas и API функций Pandas.Вы можете обрабатывать пользовательские функции Pandas так же, как вы используете другой экземпляр столбца PySpark.

Например, здесь вычислите значения. Вы вызываете расчет Pandas UDF. Мы поддерживаем новые типы UDF Pandas от итераторов серий до итераторов других серий и от итераторов нескольких серий до итераторов серий. Так что это полезно для [неразборчиво] инициализации состояния ваших UDF Pandas, а также полезно для паркета Pandas UDF.

Однако теперь вы можете использовать API-интерфейсы функций Pandas с этим экземпляром столбца.Вот эти два примера: API функции map Pandas и основная группа, UDF карты Pandas, API. Эти API недавно добавлены в эти блоки.

Назад в Венхен

Итак, далее Венхен расскажет об оставшихся функциях и подробно расскажет об аккумуляторе с помощью Scalar. Пожалуйста, поприветствуйте Венхен.

Спасибо, Сяо, за первую половину выступления. Теперь позвольте мне продолжить и представить оставшиеся функции Spark 3.0.

Планирование с учетом ускорителя

Сразу начну с нашего планировщика.На Spark Summit 2018 мы уже анонсировали новый проект [неразборчиво]. Как вы уже знаете, наш планировщик является частью этого проекта. Его можно широко использовать для выполнения специальных рабочих нагрузок. В этом выпуске мы поддерживаем автономный, YARN и планировщик планировщика Kubernetes. Пока что пользователям нужно указать требуемые ресурсы с помощью [неразборчиво] конфигов.

В будущем мы будем поддерживать уровни заданий, этапов и задач. Чтобы лучше понять эту функцию, давайте посмотрим на рабочий процесс.В идеале менеджер по затратам должен иметь возможность автоматически обнаруживать ресурсы, такие как графические процессоры. Когда пользователь отправляет приложение с запросом ресурсов, Spark должен передать запрос ресурсов менеджеру кластера, а затем менеджер кластера взаимодействует, чтобы выделить и запустить исполнителей с необходимыми ресурсами. После отправки задания Spark Spark должен запланировать задачи на доступных исполнителях, а менеджер кластера должен отслеживать использование результатов и выполнять динамическое выделение ресурсов.

Например, если имеется слишком много ожидающих выполнения задач, диспетчер кластера должен выделить больше исполнителей для выполнения большего количества задач одновременно.Когда задача выполняется, пользователь должен иметь возможность извлекать назначенные ресурсы и использовать их в своем коде. Тем временем менеджер кластера должен отслеживать и восстанавливать неудачные выполнения. Теперь давайте посмотрим, как менеджер кластера может обнаруживать ресурсы и как пользователи могут запрашивать ресурсы.

Как администратор кластера я могу указать сценарий для автоматического обнаружения исполнителей. Скрипт обнаружения можно указать отдельно на Java в качестве исполнителей. Мы также предоставили пример автоматического обнаружения ресурсов графического процессора Nvidia.Вы можете настроить этот пример сценария для других видов ресурсов. Затем, как пользователь Spark, я могу запрашивать ресурсы на уровне приложения. Я могу использовать конфигурацию spark.executor. resource.{resourceName}.amount и соответствующую конфигурацию для Java, чтобы указать количество исполнителей на Java и исполнителей. Кроме того, я могу использовать конфигурацию spark.task.resource.{resourceName}.amount , чтобы указать исполнителей, необходимых для каждой задачи. Как я упоминал ранее, позже мы будем поддерживать более проверенный временем труд, например, работу или постановку.Пожалуйста, не переключайтесь.

Получить назначенные ускорители

Далее мы увидим, как вы можете использовать назначенных исполнителей для фактического выполнения ваших рабочих нагрузок, что, вероятно, является наиболее важной частью для пользователей. Итак, как пользователь Spark, я могу получить назначенных исполнителей из содержимого задачи. Вот пример в PySpark. Содержимое ресурсов возвращает карту от имени ресурса к информации о ресурсе. В примере мы запрашиваем GPU и можем взять адрес GPU из карты ресурсов.Затем мы запускаем TensorFlow для обучения моей модели на графических процессорах. Spark позаботится о распределении ресурсов и ускорении, а также проследит за исполнителями на предмет восстановления после сбоя, что значительно упрощает мою жизнь.

Поддержка менеджера кластера

Как я упоминал ранее, исполнитель, знающий о поддержке планирования, был добавлен в автономный менеджер, YARN и менеджер затрат Kubernetes. Вы можете проверить билеты Spark JIRA, чтобы увидеть более подробную информацию. К сожалению, поддержка Mesos по-прежнему недоступна.Мы будем очень признательны, если какой-либо эксперт Mesos проявит интерес и захочет помочь сообществу Spark добавить поддержку Mesos. Пожалуйста, оставьте комментарий в [неразборчиво], если вы хотите поработать над этим. Заранее спасибо.

Улучшенный веб-интерфейс Spark для ускорителей

И последнее, но не менее важное: мы также улучшили веб-интерфейс Spark, чтобы отображать все ресурсы обнаружения на странице исполнителя. На этой странице мы видим, что на исполнителе доступны графические процессоры. Вы можете проверить веб-интерфейс, чтобы узнать, сколько исполнителей доступно в кластере, чтобы вы могли лучше планировать свои задания.

32 новых встроенных функции

В этом выпуске мы также представили 32 новые встроенные функции и добавили функции с высокой степенью автоматизации в Scalar API. Сообщество Spark уделяет большое внимание совместимости. Мы исследовали многие другие экосистемы, такие как PostgreSQL, и реализовали многие часто используемые функции в Spark.

Надеемся, что эти новые встроенные функции помогут быстрее создавать запросы, поскольку вам не нужно тратить время на изучение большого количества пользовательских функций.

Из-за нехватки времени я не могу перечислить здесь все функции, поэтому позвольте мне представить в качестве примера некоторые функции типа карты.

Когда вы имеете дело со значениями типа карты, обычно ключи и значения для карты получают в виде массива. Есть две функции: ключи карты и значения карты могут сделать это за вас. Пример взят из записной книжки среды выполнения Databricks. Или вы можете захотеть сделать что-то более сложное, например, создать новую карту, преобразовав исходную карту, где есть функции ключей и значений карты.Поэтому, если есть две функции, ключи преобразования и значения преобразования могут сделать это за вас, и вам просто нужно написать функцию-обработчик, чтобы указать логику преобразования.

Как я упоминал ранее, у функций также есть Scalar API, а не SQL API. Вот пример того, как сделать то же самое, но со скалярным API. Вы можете просто написать обычную функцию Scala, которая принимает объекты [kernel?] в качестве входных данных, чтобы иметь тот же эффект, что и SQL API.

Мониторинг и отладка

Этот выпуск также включает множество улучшений и делает мониторинг более полным и стабильным.Мы можем упростить закрытие и возврат к вашим приложениям Spark.

Пользовательский интерфейс структурированной потоковой передачи

Первая функция, о которой я расскажу, — это новый пользовательский интерфейс для потоковой передачи Spark. Вот стремление показать это — потоковая передача Spark была впервые представлена ​​​​в Spark 2.0. В этом выпуске есть специальный веб-интерфейс Spark для проверки этих потоковых заданий. Этот пользовательский интерфейс предлагает два набора статистических данных: один, краткую информацию о [завершенных?] потоковых запросах, и два, подробные статистические данные о потоковом запросе, включая скорость ввода, скорость процессора, входные нагрузки, [неразборчиво], продолжительность операции и другие.В частности, скорость ввода и скорость процессора означают, сколько записей в секунду создает программное обеспечение для потоковой передачи и обрабатывает механизм потоковой передачи Spark. Это может дать вам представление о том, достаточно ли быстр потоковый движок для обработки непрерывных входных данных. Точно так же вы можете сказать это и по прошлой продолжительности. Если многие пакеты занимают больше времени, чем микропакеты [неразборчиво], это означает, что механизм недостаточно быстр для обработки ваших данных, и вам может потребоваться включить функцию [неразборчиво], чтобы источник производил данные медленнее.

А так наработка тоже очень полезная матрица. Он сообщает вам время, затраченное на каждого оператора, чтобы вы могли знать, где находится узкое место в вашем запросе.

Расширения DDL и DML

У нас также есть много различных улучшений в командах DDL и DML. Позвольте мне рассказать об улучшениях в команде EXPLAIN в качестве примера. Это типичный вывод команды EXPLAIN . У вас есть много операторов в дереве плана запроса, и некоторые операторы содержат другую дополнительную информацию.Чтение планов имеет решающее значение для понимания и настройки запросов. Существующее решение выглядит [неразборчиво], и, как поток каждого оператора, может быть очень широким или даже усеченным. И с каждым выпуском он становится все шире и шире, поскольку мы добавляем в оператор все больше и больше информации для облегчения отладки.

В этом выпуске мы улучшили команду EXPLAIN с новым режимом форматирования, а также предоставили возможность сохранять планы в файлы. Вы можете видеть, что становится намного легче читать и понимать.Итак, вот очень простое дерево плана в начале. Затем следует подробный раздел для каждого оператора. Это позволяет очень легко получить общее представление о запросе, взглянув на дерево плана. Это также упрощает просмотр сведений о каждом операторе, поскольку информация теперь располагается вертикально. И, наконец, есть раздел для отображения всех подзапросов. В будущих релизах мы будем добавлять все больше и больше полезной информации для каждого оператора.

В этом выпуске мы также представили новый API для определения ваших собственных показателей для наблюдения за качеством данных.Качество данных очень важно для многих приложений. Обычно легко определить метрики качества данных с помощью какой-нибудь [другой?] функции, например, но также сложно вычислить метрики, особенно для потоковых запросов.

Например, вы хотите отслеживать качество данных вашего источника потоковой передачи. Вы можете просто определить метрики как процент записей об ошибках. Тогда вы можете сделать две вещи. Сделайте это привычкой. Во-первых, закодируйте метод отслеживания частоты ошибок потоковой передачи, чтобы определить ваши показатели с именем и началом потока.Итак, в этом примере имя — качество данных и матрица, он просто подсчитает запись об ошибке и увидит, сколько процентов от нее в общем количестве поисковых запросов.

Во-вторых, вы добавляете прослушиватель для наблюдения за событиями процесса потоковой передачи, а в случае с вашей матрицей — именем, делайте все, что хотите, например, отправляйте электронное письмо, если есть более 5% данных об ошибках.

Совместимость с SQL

Теперь давайте перейдем к следующей теме. Совместимость с SQL также очень важна для рабочих нагрузок, отображаемых из других систем баз данных через Spark SQL.В этом выпуске мы представили политику назначения хранилища ANSI для вставки таблицы. Мы добавили в синтаксический анализатор общую проверку во время выполнения по ключевым словам результатов ANSI. Мы также переключили календарь на широко используемый календарь, который является стандартом ISO и SQL.

Давайте посмотрим, как первые две функции могут помочь вам обеспечить качество данных. Я больше говорю о задании. Это похоже на присвоение значения переменной в языке программирования. В мире SQL это вставка таблицы или upsert, что является своего рода присвоением значений столбцу таблицы.

Теперь давайте посмотрим на пример. Предположим, что имеется таблица с двумя столбцами, I и J, которые имеют тип int и тип string. Если мы запишем значение int в строковый столбец, все будет в порядке. Это абсолютно безопасно. Однако, если мы записываем строковое значение в столбец int, это рискованно. Строковое значение, скорее всего, не будет в целочисленной форме, и Spark потерпит неудачу и будет беспокоиться об этом.

Если вы считаете, что ваши строковые значения безопасно вставлять в столбец int, вы можете добавить приведение вручную, чтобы обойти проверку типа в Spark.

Мы также можем записать значения типа long в столбец int, и Spark выполнит проверку переполнения во время выполнения. Если ваши входные данные недействительны, Spark покажет исключение во время выполнения, чтобы сообщить вам об этом. В этом примере с целочисленным значением все в порядке, но большее значение ниже не может соответствовать целочисленному типу, и вы получите эту ошибку, если запустите эту команду вставки таблицы, которая сообщает вам о проблеме переполнения.

Усовершенствования встроенных источников данных

Кроме того, в этом выпуске улучшены встроенные источники данных.Например, чтобы заполнить источник данных, мы не можем использовать вложенные столбцы и фильтры. Кроме того, мы поддерживаем [неразборчиво] файлы CSV. В этом выпуске также представлен новый [неразборчиво] ресурс, а также новый [неразборчиво] ресурс для тестирования и сравнительного анализа. Позвольте мне далее представить происхождение вложенных столбцов в ресурсах Parquet и ORC.

Первый — это своего рода [чушь?]. [неразборчиво] вроде [неразборчиво] и [ORC?], мы можем пропустить чтение некоторых [неразборчиво] в блоках, если они не содержат нужных нам столбцов.Этот [метод?] можно применить и к вложенным столбцам в Spark 2.0. Чтобы проверить, есть ли ваш запрос — в Spark 3.0. Чтобы проверить, может ли ваш запрос извлечь выгоду из этого [неразборчиво] или нет, вы можете запустить команду EXPLAIN и посмотреть, удаляет ли схема чтения в заметке о сканировании файла вложенные столбцы [неразборчиво]. В этом примере вставляется только вложенный столбец, поэтому схема чтения содержит только A.

[неразборчиво] также очень популярный технический [неразборчиво]. Точно так же вы также можете проверить результат развертывания и посмотреть, содержат ли фильтры [push?] над примечанием о сканировании файла имя фильтров столбца.В этом примере у нас есть фильтр, в котором находится вложенный столбец A, и он появляется в фильтре [push?], поэтому эта версия появляется в этом запросе.

API плагина каталога

В этом выпуске также расширены другие возможности расширения и экосистемы, такие как улучшения API версии 2, поддержка Java 11, Hadoop и [неразборчиво]. [неразборчиво] API. Этот релиз расширяет [неразборчиво] до API, добавляя подключаемый модуль Каталога. API подключаемого модуля каталога позволяет пользователям отказаться от собственных [неразборчиво] и взять на себя [неразборчиво] операции с данными из Spark.Это может предоставить конечным пользователям более беспроблемный опыт работы с внешними таблицами. Теперь конечные пользователи [неразборчиво] отклоняют [неразборчиво] и манипулируют таблицами [неразборчиво], тогда как раньше конечные пользователи должны были отклонять каждую таблицу. Например, предположим, что вы отклонили коннектор MySQL [неразборчиво] с именем MySQL. Вы можете использовать SELECT для получения данных из существующей таблицы MySQL. Мы также можем INSERT в таблицу MySQL с помощью Spark [неразборчиво]. Вы также можете создавать внешние таблицы в MySQL с помощью Spark, что раньше было просто невозможно, потому что раньше у нас не было плагина Catalog.Теперь этот пример будет доступен в Spark 3.1, когда мы закончим [неразборчиво].

Когда использовать API источника данных V2?

У некоторых людей может возникнуть вопрос. Теперь у Spark есть и то, и другое — у него есть API V1 и V2 — какой из них мне следует использовать? В целом, мы хотим, чтобы все перешли на V2 [неразборчиво]. Но V2 API еще не готов, так как нам нужно больше отзывов для доработки API. Вот несколько советов о том, когда следует выбирать V2 API. Так что, если вы хотите [неразборчиво], это функция каталога, значит, это должна быть версия 2, потому что API версии 1 не имеет такой возможности.Если вы хотите поддерживать потоковую передачу обеих версий в вашем источнике данных, вам следует использовать версию 2, потому что в версии 1 потоковая передача и [неразборчиво] — это разные API, что затрудняет повторное использование кода. И если вы чувствительны к производительности сканирования, вы можете попробовать V2 API, потому что он позволяет вам сообщать о предоставлении данных в [неразборчиво] в Spark, а также позволяет реализовать [неразборчиво] считыватель для повышения производительности.

Если вас это не волнует и вы просто хотите [неразборчиво] один раз изменить исходный код, пожалуйста, используйте версию 1, так как версия 2 не очень стабильна.

Расширяемость и экосистема

Экосистема также развивается очень быстро. В этом выпуске Spark может быть лучше интегрирован в экосистему за счет поддержки более новой версии этих общих компонентов, таких как Java 11, Hadoop 3, Hadoop 3 [неразборчиво] и Hadoop 2.3 [неразборчиво]. Здесь я хочу упомянуть некоторые критические изменения.

Начиная с этого выпуска, мы создаем Spark только с Scala 2.12, поэтому Scala 2.11 больше не [неразборчиво]. И мы также отказались от Python 2, потому что это конец жизни.В загружаемый образ мы помещаем сборку Spark с разными комбинациями [неразборчиво] и Hadoop. По умолчанию это будет Hadoop 2.7 и 2.3 [исключение?]. Доступны еще две [компании?] превью. Одним из них является выполнение Hadoop 2.7 и Hadoop 1.2, предназначенное для людей, которые не могут обновить свои конечные формы. Другой — выполнение Hadoop 3.2 и Hadoop 2.3, предназначенный для людей, которые хотят попробовать Hadoop 3. Мы также расширяем поддержку различных версий Hadoop и Hive, начиная с 0.с 12 по 3.1.

Улучшения документации

Улучшения документации — последняя из существующих новостей, которыми я хочу поделиться со всеми. Как читать в стандартном веб-интерфейсе — частый вопрос многих новых пользователей Spark. Это особенно актуально для пользователей Spark SQL и пользователей потоковой передачи Spark. Они используют [неразборчиво]. Обычно они не знают, что это такое, и что такое наша работа [неразборчиво]. Кроме того, [неразборчиво] используют множество запросов и названий матриц, которые не очень понятны многим пользователям.Начиная с этого релиза, мы добавляем новый раздел для [неразборчиво] чтения веб-интерфейса. Он включает [неразборчиво] страницу вакансий и [неразборчиво], а также потоковую передачу SQL [неразборчиво]. Это только начало. Мы продолжим улучшать его, а затем справку по SQL.

Наконец, в этом выпуске уже есть справочник по SQL для Spark SQL. Spark SQL — самый популярный и важный компонент Spark. Однако у нас не было собственной ссылки на SQL для определения SQL [семантики?] и подробного поведения. Позвольте мне быстро пройтись по основным главам справочника по SQL.Итак, у нас есть страница для объяснения ANSI-компонентов Spark. Итак, как я упоминал ранее, у нас есть совместимость с SQL, но чтобы избежать [исправления?] [воздействия?] запросов, мы делаем ее необязательной. Таким образом, вы можете включить совместимость с ANSI, только включив этот флаг.

У вас также есть страница с подробным объяснением семантики каждого [неразборчиво], чтобы вы могли знать, что это значит и как они себя ведут. У вас также есть страница для объяснения данных и партнерских строк, используемых для функций форматирования и синтаксического анализа [неразборчиво]. Также есть страница для предоставления документа для каждой функции в Spark. У нас также есть страница для объяснения синтаксиса, как определить таблицу или функцию [неразборчиво]. Кроме того, есть страница для объяснения синтаксиса и семантики каждого [неразборчиво] в Spark SQL.

Кроме того, есть страница, объясняющая семантику null. null — это особое значение в Spark SQL и других экосистемах. Таким образом, должна быть страница, объясняющая, что означает нуль в нулевых запросах. Кроме того, у нас есть страница для объяснения синтаксиса для всех команд, таких как команды DDL и DML, а также вставка также включена в документ.На самом деле, SELECT имеет так много функций, что мы хотим иметь страницу, объясняющую их все. Да, есть также страница для других специальных команд, таких как SHOW TABLES .

Наконец, [неразборчиво]. Это еще одно важное усовершенствование в документе Spark 3.0. В этом выпуске все компоненты имеют [неразборчиво] руководства. Когда вы обновите свою версию Spark, вы сможете их внимательно прочитать и, по сути, [неразборчиво]. Вам может быть интересно, почему она намного длиннее предыдущей версии.Это потому, что мы пытаемся задокументировать все важные изменения, которые вы хотите услышать. Если вы обновитесь до некоторых ошибок, это еще один многословный документ или немного запутанное сообщение об ошибке, пожалуйста, откройте тикет, и мы постараемся исправить это в последующих выпусках.

Теперь этой Искре почти 10 лет. Сообщество Spark очень серьезно относится к изменениям. И мы изо всех сил стараемся избежать [неразборчиво] изменений. Если вы обновитесь до Spark 3.0 в это время, вы можете увидеть явные сообщения об ошибках об изменении.Таким образом, сообщение об ошибке также предоставляет имена конфигураций, чтобы вы могли либо вернуться к существующему поведению, либо перейти к новому поведению.

в этом выступлении мы рассказали о многих интересных функциях и улучшениях Spark 3.0. Из-за нехватки времени есть еще много других полезных функций, которые не рассматриваются в этом докладе. Загрузите Spark 3.0 и попробуйте сами.

Вы также можете попробовать бета-версию [неразборчиво] Databricks [неразборчиво] 10.0. Все новые функции уже доступны. Community Edition является бесплатным.Без вклада всего сообщества невозможно выпустить такой успешный релиз. Спасибо всем коммиттерам Spark по всему миру. Спасибо. Спасибо всем.

Достойное руководство по кадрам данных в Spark 3.0 для начинающих | Дэвид Врба

Концептуальное понимание преобразований

Apache Spark — это распределенный механизм, предоставляющий конечному пользователю несколько API-интерфейсов для построения конвейеров обработки данных. Наиболее часто используемый API в Apache Spark 3.0 — это API DataFrame, который очень популярен, особенно потому, что он удобен для пользователя, прост в использовании, очень выразительный (аналогично SQL), а в версии 3.0 — довольно богатый и зрелый. API особенно подходит для обработки данных с некоторой структурой, и с помощью всего нескольких строк кода можно составить запрос, выполняющий несколько нетривиальных преобразований.

В Spark довольно типично, что одна вещь может быть достигнута разными способами, и эта гибкость приносит силу, но иногда и путаницу.Если способов больше, то в чем между ними разница? Какой способ лучше или эффективнее? Как мы увидим, это относится и к преобразованиям столбцов в DataFrame, и мы попытаемся прояснить это, чтобы избежать некоторых неправильных представлений.

В этой статье мы объясним, что такое DataFrame, как его создать и как с ним работать для выполнения различных преобразований данных. Мы будем использовать PySpark API в последней стабильной версии на момент написания (январь 2021 г.) 3.0.

Что такое DataFrame?

DataFrame в Spark — это абстракция, которая позволяет нам удобно работать с распределенными данными. Он представляет данные, имеющие табличную структуру, каждая запись в наборе данных похожа на строку с несколькими полями, каждое поле имеет имя и тип данных, поэтому каждое поле похоже на столбец в таблице. Это действительно очень похоже на таблицу в базе данных, нам просто нужно помнить, что DataFrame представляет данные, которые будут распределены по кластеру во время обработки. Кроме того, если ваши данные на самом деле не имеют табличной структуры, например, каждая запись представляет собой просто строку с некоторым текстовым сообщением, вы все равно можете представить ее с помощью DataFrame, который будет иметь только один столбец.

Создание DataFrame

Существует шесть основных способов создания DataFrame:

  1. Самый простой способ — преобразовать другой DataFrame. Например:
 # преобразование одного DataFrame создает другой DataFrame 
df2 = df1.orderBy('age')

2.Вы также можете создать DataFrame из RDD. RDD — это низкоуровневая структура данных в Spark, которая также представляет распределенные данные и использовалась в основном до Spark 2.x. Он постепенно становится все более похожим на внутренний API в Spark, но вы все еще можете использовать его, если хотите, и, в частности, он позволяет создавать DataFrame следующим образом:

 df = spark.createDataFrame(rdd, schema) 

3. Следующий и более полезный способ (особенно для прототипирования) — создать DataFrame из локальной коллекции, например, из списка:

 l = [(1, 'Алиса'), (2, 'Боб')] # каждый кортеж станет rowdf = spark. createDataFrame(l, schema=['id', 'name']) 

Это особенно полезно, если вы хотите протестировать свои преобразования, но пока не хотите запускать их на реальных данных. Если вы знаете схему, вы можете создать такой небольшой DataFrame.

4. Для прототипирования также полезно быстро создать DataFrame, который будет иметь определенное количество строк с одним столбцом id , используя последовательность:

 df = spark.range(10) # создает DataFrame с одним идентификатором столбца 

5.Следующий вариант — использование SQL. Мы передаем допустимый оператор SQL в качестве строкового аргумента функции sql() :

 df = spark.sql("show table") # это создает DataFrame 

6. И, наконец, самый важный вариант, как создать DataFrame, прочитав данные из источника:

Параметры здесь указаны как пары ключ-значение, и существуют разные ключи, доступные в зависимости от формата, в котором находятся ваши данные. Чтобы проверить все возможные параметры, см. PySpark документыСуществуют также различные альтернативы и сокращения для этого фрагмента кода, например:

 df = spark.read.parquet(path, **options)df = spark.read.format('json').schema(schema). load(path, **options) 

Если наш источник данных хранится в хранилище метаданных Hive, мы можем получить к нему доступ, используя его имя таблицы следующим образом:

 df = spark.read.table('table_name')# или просто: 
df = spark.table('table_name')

Это на самом деле более элегантно, потому что вам не нужно иметь дело со схемой, форматом файла или путем к данным, все, что вам нужно знать, это имя table, и Spark выбирает всю необходимую информацию из хранилища метаданных.Обратите внимание, что помимо формата таблицы Hive существуют и другие форматы таблиц, такие как Delta или Iceberg, и мы можем рассказать о них в отдельных статьях.

Итак, мы показали шесть возможных способов создания DataFrame, и, как вы можете видеть, все они (кроме первого) начинаются с объекта spark , который является экземпляром SparkSession . SparkSession создается в начале вашего приложения Spark, и это ваш билет в мир DataFrames, без него вы не сможете создать DataFrame.Поэтому обычно в начале приложения Spark вы создаете объект следующим образом:

 from pyspark.sql import SparkSession  spark  = ( 
SparkSession
.builder
.appName('name_of_your_application')
.enableHiveSupport() # if вы хотите использовать хранилище метаданных Hive
.getOrCreate()
)

Существует два типа операций, которые вы можете вызывать для DataFrame, а именно преобразования и действия. Преобразования являются ленивыми, что означает, что они не запускают вычисления, когда вы их вызываете, а вместо этого просто создают план запроса под прикрытием.Итак, когда вы вызываете, например, это:

 result = df.dropDuplicates(['user_id']).orderBy('age') 

вызываются два преобразования, но никаких вычислений не было выполнено, сами данные все еще находятся в хранилище и ждет, пока вы его обработаете. Вместо этого вы только что создали DataFrame с результатом , в котором есть план запроса, в котором говорится, что данные будут дедуплицированы по столбцу user_id и отсортированы по столбцу age . Но все это произойдет после того, как вы материализуете запрос, и именно тогда вы вызовете какое-то действие.Таким образом, после вызова действия, которое обычно представляет собой функцию, с помощью которой вы запрашиваете какой-либо вывод, Spark запускает вычисление, которое само состоит из нескольких шагов: план запроса оптимизируется оптимизатором Spark, создается физический план, затем план компилируется в RDD DAG (ориентированный ациклический граф), который затем делится на этапы и задачи, выполняемые на кластере.

Если вы хотите увидеть план запросов, вы можете просто позвонить:

 df.explain() 

Чтобы узнать больше о планах запросов, не стесняйтесь проверить мою другую статью или посмотреть мой доклад на Spark Summit Europe 2019.

Преобразования DataFrame

Сами преобразования можно разделить на две группы: преобразования DataFrame и преобразования столбцов. Первая группа преобразует весь DataFrame, например

 df.select(col1, col2, col3) 
df.filter(col('user_id') == 123)
df.orderBy('age')
...

Наиболее часто используемые преобразования DataFrame, вероятно, следующие (но это, конечно, зависит от варианта использования):

  1. select() , withColumn() — для проецирования столбцов
  2. filter() — Для фильтрации
  3. Cordersby () , Сортировка () , Сортировка () , — для сортировки
  4. Отличительной ()

    5, Dropluplicates () 5 — для дедупликации
  5. Присоединение ()

    5 — для присоединения (см. другую мою статью о объединениях в Spark 3.0)
  6. groupBy () — для агрегаций

Полный список преобразований DataFrame см. в описании класса DataFrame в документации PySpark.

Преобразования столбцов

С другой стороны, преобразования столбцов используются для преобразования отдельных столбцов и используются внутри преобразований withColumn(), select(), или selectExpr() , которые позволяют добавить новый столбец в DataFrame:

 из pyspark. sql.functions import initcap# сделать первую букву имени пользователя заглавной и сохранить ее в новом # столбце name_capdf.withColumn('name_cap', initcap('user_name')) 

Здесь преобразование столбца достигается с помощью функции initcap () , который преобразует строку из столбца user_name . С другой стороны, преобразование withColumn является преобразованием DataFrame, поскольку оно преобразует весь DataFrame — добавляет новый столбец. Таким образом, типичный вариант использования заключается в том, что вы хотите добавить новый столбец, полученный из других столбцов с помощью некоторых преобразований.

Для преобразований столбцов характерно то, что они могут быть выражены несколькими различными способами, в приведенном выше примере то же самое может быть достигнуто с помощью select (или эквивалентно с использованием expr или selectExpr ):

 df. select('*', initcap('user_name').alias('name_cap'))df. select('*', expr('initcap(user_name) as name_cap'))df.selectExpr('*', 'initcap (user_name) as name_cap') 

Обратите внимание на разницу между select и withColumn , последний проецирует все столбцы из DataFrame и добавляет один новый с заданным именем, а select проецирует только те столбцы, которые переданы в качестве аргумента, поэтому, если вы хотите, чтобы там также были все столбцы, вам нужно либо указать их все явно, либо использовать обозначение со звездочкой, как мы сделали выше.Кроме того, результирующий столбец преобразования внутри select будет иметь имя по умолчанию, поэтому, если вы хотите использовать пользовательское имя, вам нужно переименовать его с помощью alias() .

Также обратите внимание, что функция expr() позволяет передать SQL-выражение в виде строки в кавычках, аналогично selectExpr() — это просто ярлык для использования select() + expr() . В выражении вы можете использовать любые функции SQL, которые вы можете найти в документации по SQL.

Теперь вы можете запутаться в том, как использовать функцию expr , и мы вскоре объясним это. Прежде чем мы это сделаем, давайте рассмотрим еще один способ выражения преобразований столбцов, и он использует методы из класса Column. Рассмотрим пример, в котором мы хотим сделать подстроку длины 3, взятую из начала слова. Используя метод substr() из класса Column, мы можем сделать это следующим образом:

 df.withColumn('new_col', col('user_name').substr(1, 3)) 

Как вы можете видеть, эти методы из класса Column вызываются для объекта столбца, который вы можете построить либо с помощью функции col , либо с помощью точек или скобок следующим образом:

 # all из них создать объект столбца: col('user_name') 
df.user_name
df['user_name']

В качестве альтернативы приведенный выше пример можно записать с использованием функции substring() из пакета pyspark.sql.functions как следует:

 дф.withColumn('new_col', substring('user_name', 1, 3)) 

Здесь user_name может быть как строкой — именем столбца, так и объектом столбца, функция более гибкая и может обрабатывать и то, и другое, что характерно для функций из этого пакета, однако эта гибкость имеет свои ограничения, как вы вскоре увидите.

Давайте проясним это

Вам может быть интересно, в чем разница между использованием функций SQL с expr или использованием непосредственно функций из pyspark.пакет sql.functions (который мы называем здесь функциями DSL). Что ж, если вы проверите обе документации (SQL, DSL), вы увидите, что многие из этих функций действительно одинаковы (в том смысле, что они имеют одно и то же имя и предоставляют вам одинаковую функциональность), но есть некоторые случаи, в которых функции SQL являются более гибкими и позволяют вам достичь того, что непросто с функциями DSL.

Давайте снова рассмотрим пример с подстрокой , вторые два аргумента, позиция и длина функции DSL подстрока должны быть целыми числами — они не могут быть объектами-столбцами.Но иногда есть вариант использования, когда вам нужно взять аргумент из другого столбца, например, вы хотите, чтобы длина подстроки была динамической, и вы хотите использовать разные значения для каждой строки. Функция DSL substring не позволяет этого сделать — позиция и длина должны быть постоянными, одинаковыми для каждой строки.

Это ограничение, о котором мы упоминали выше, и его можно обойти с помощью функций SQL внутри expr() . Рассмотрим этот пример, в котором мы хотим создать подстроку одного столбца на основе информации из другого столбца.Допустим, мы хотим взять первые n символов, где n хранятся в другом столбце с именем len:

 l = [('abcd', 2), ('abcd', 1)]df = spark.createDataFrame(l, ['str', 'len'])df.show()+----+----------+ 
| ул | Лен |
+----+----------+
|abcd| 2|
|abcd| 1|
+----+----------+

А давайте теперь посмотрим, какие варианты у нас есть для реализации подстроки len символов:

 # (1) выдает ошибку: 
df.withColumn('new_col', substring('str', 1, 'len')) # (2) вызывает ошибку:
df.withColumn('new_col', substring(col('str'), 1, col('len ')))# (3) вызывает ошибку:
df. withColumn('new_col', substring(col('str'), lit(1), col('len')))# (4) вызывает ошибку:
df.withColumn('new_col', col('str').substr(1, 'len'))# (5) вызывает ошибку:
df.withColumn('new_col', col('str').substr(1 , col('len'))) # (6) это работает:
df.withColumn('new_col', col('str').substr(lit(1), col('len'))) # (7) это работает:
df.withColumn('new_col', expr('substring(str, 1, len)')).show()+----+---+-------+
| ул|лен|новый_кол|
+----+---+-------+
|abcd| 2| аб |
|abcd| 1| а|
+----+---+-------+

Как видите, мы не можем сделать это, используя подстроку из пакета pyspark.sql.package, каждая из попыток (1 –3) не удается. Но если мы используем функцию substring из API SQL внутри expr , она работает (попытка 7), функция SQL более гибкая и способна понять, что len на самом деле является именем столбца в DataFrame и он берет длину оттуда.Мы видим, что попытка 6, в которой мы используем метод substr , также работает, но нам нужно убедиться, что оба аргумента являются столбцами, поэтому мы должны использовать lit(1) для первого аргумента ( lit создаст объект столбца из константы, которую мы передаем). Однако класс Column не так богат с точки зрения методов, которые он предоставляет, по сравнению с функциями SQL, поэтому в некоторых других случаях мы не найдем здесь соответствующей функции. Один такой пример обсуждается в этом вопросе StackOverflow, другой связан с array_sort , который я описал в другой своей статье здесь.

Преобразования столбцов — сводка

Подводя итог, если вы хотите создать преобразование столбцов, есть три места, где вы можете найти соответствующую функцию в документации:

  • pyspark.sql.functions (здесь мы называем их DSL функции)
  • Класс столбца (методы класса столбца — они вызываются для объекта столбца)
  • SQL-функции (из SQL API для использования внутри expr , или selectExpr, здесь мы называем их SQL-функциями)

Все они эквивалентны с точки зрения производительности, потому что они ленивы и просто обновляют план запроса под капотом.Функции SQL, используемые с expr() (или selectExpr() ), имеют то преимущество, что иногда они более гибкие, чем их аналоги DSL, и позволяют передавать все аргументы в виде имен столбцов. Очень часто вам не нужна эта дополнительная гибкость, и подход, который вы решите использовать, обычно зависит от стиля и, возможно, также зависит от некоторого соглашения между членами команды о том, что они предпочитают использовать в своей кодовой базе.

Расширенные преобразования

Есть еще три группы расширенных преобразований столбцов, которые представляют собой определяемые пользователем функции, функции высшего порядка и оконные функции, и мы можем рассмотреть их в отдельных статьях, поскольку они заслуживают более подробного изучения.Очень кратко объяснено, определяемые пользователем функции позволяют нам расширять API DataFrame через очень простой интерфейс, поэтому, используя собственные функции Python (Scala/Java), мы можем реализовать любое пользовательское преобразование, которое еще не доступно в API, и мы можем затем используйте его как преобразование столбца. Функции более высокого порядка довольно хорошо поддерживаются, начиная с Spark 2.4, и они используются для преобразования и управления сложными типами данных, такими как массивы или карты. Оконные функции позволяют нам вычислять различные агрегации или ранжировать группы строк, которые определяются окном и фреймом.

Действия

Как объяснялось выше, действия — это функции, в которых мы запрашиваем некоторые выходные данные. Эти функции запускают вычисления и запускают задание в кластере Spark. Обычная ситуация такова, что действие запускает одно задание, однако в некоторых случаях оно может запускать даже больше заданий (см., например, другую мою статью, где я объясняю, почему функция show() может запускать больше заданий). Вот некоторые типичные действия:

  • count() — вычисляет количество строк в наборе данных, представленном DataFrame.
  • show() — выводит на экран 20 записей из набора данных, который представлен DataFrame.
  • collect() — выводит все записи на экран. Это следует использовать осторожно, так как оно буквально собирает все данные от всех исполнителей и передает их драйверу, это потенциально опасно, потому что, если данные большие, это может привести к сбою драйвера, поскольку его память ограничена. Эта функция может быть полезна, если данные уже достаточно отфильтрованы или агрегированы, поэтому их размер не представляет проблемы для водителя.
  • toPandas() — это аналог collect() , однако результатом является не список записей, а фрейм данных Pandas.
  • take(n) — тоже аналог collect() , но собирает только n записей. Это может быть полезно, если вы хотите проверить, есть ли какие-то данные или DataFrame пуст ( df.take(1) ).
  • write — создает модуль записи DataFrame, позволяющий сохранять данные во внешнем хранилище.

Давайте посмотрим окончательную диаграмму (с некоторыми примерами), описывающую операции в Spark:

Заключение

В этой заметке мы познакомились с Spark SQL и DataFrames, в частности. Сначала мы объяснили, что такое DataFrame, мы рассмотрели шесть способов его создания и потратили некоторое время на объяснение того, какие операции вы можете с ним выполнять. Мы также указали на гибкость функций SQL, которые позволяют обойти ограничения соответствующих функций DSL, когда вам нужно предоставить несколько аргументов в виде столбцов из DataFrame.Мы объяснили, в чем разница между различными подходами к преобразованиям столбцов, что часто сбивает с толку новичков в Spark.

Spark 3.0 — адаптивное выполнение запросов с примером — SparkByExamples

Adaptive Query Execution (AQE) — одна из лучших функций Spark 3.0, которая повторно оптимизирует и настраивает планы запросов на основе статистики времени выполнения, собранной во время выполнения запроса.

В этой статье я объясню, что такое адаптивное выполнение запросов, почему оно стало таким популярным, и увижу, как оно повышает производительность на примерах Scala и PySpark.

Как выполняется запрос до Spark 3.0

До версии 3.0 Spark выполняет однопроходную оптимизацию путем создания плана выполнения (набора правил) до начала выполнения запроса, после начала выполнения он придерживается плана и начинает выполнять правила, созданные в плане, и не не проводить дальнейшую оптимизацию, основанную на метриках, которые он собирает на каждом этапе.

Когда мы отправляем запрос, операции DataFrame или Dataset, Spark выполняет следующие действия по порядку.

Источник: Databricks
  1. Сначала Spark анализирует запрос и создает неразрешенный логический план
    • Проверяет синтаксис запроса.
    • Не проверяет семантику, означающую существование имени столбца, типы данных.
  2. Анализ: Используя Catalyst, он преобразует неразрешенный логический план в разрешенный логический план , также известный как логический план.
    1. Каталог содержит имена столбцов и типы данных, на этом этапе он проверяет столбцы, упомянутые в запросе к каталогу.
  3. Оптимизация: Преобразует логический план в Оптимизированный логический план .
  4. Планировщик: Теперь он создает Один или несколько физических планов из оптимизированного логического плана.
  5. Модель стоимости: На этом этапе рассчитывается стоимость для каждого физического плана и выбирается лучший физический план .
  6. Генерация RDD: генерируется RDD, это заключительный этап оптимизации запросов, который генерирует RDD в байт-коде Java.

После создания RDD в байтовом коде исполнительный механизм Spark выполняет преобразования и действия.

Что такое адаптивное выполнение запросов

Adaptive Query Optimization в Spark 3.0 повторно оптимизирует и настраивает планы запросов на основе показателей времени выполнения, собранных во время выполнения запроса, эта повторная оптимизация плана выполнения происходит после каждого этапа запроса, поскольку этап дает правильное место для повторного выполнения. оптимизация.

Примечание. В задании Spark рабочая область создается с каждым более широким преобразованием, в котором происходит перетасовка данных.

Как это развивалось?

С каждым основным выпуском Spark вводятся новые функции оптимизации, чтобы лучше выполнять запрос для достижения большей производительности.

    • 7 Spark 1.x — Ввел катализатор оптимизатора и двигатель для исполнения вольфрама
    • Spark 2.x — добавлен оптимизатор на основе затрат
    • Spark 3.0 — теперь добавлено адаптивное исполнение запроса

    Адаптивное выполнение запросов отключено по умолчанию.Чтобы включить, установите для свойства конфигурации spark.sql.adaptive.enabled значение true . Помимо этого свойства, вам также необходимо включить функцию AQE, которую вы собираетесь использовать, что объясняется далее в этом разделе.

     
    spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled",true)
      

    После включения адаптивного выполнения запросов Spark выполняет логическую оптимизацию, физическое планирование и модель затрат, чтобы выбрать наилучшую физическую модель. Выполняя перепланировку на каждом этапе, Spark 3.0 обеспечивает двукратное улучшение TPC-DS по сравнению со Spark 2. 4.

    Сравнение производительности ADQ (Источник: Databricks)

    Spark SQL UI

    Поскольку план выполнения может измениться во время выполнения после завершения этапа и перед выполнением нового этапа, пользовательский интерфейс SQL также должен отражать изменения.

    После того, как вы включили режим AQE, и если операции имеют агрегирование, объединение, подзапросы (более широкие преобразования), веб-интерфейс Spark вначале показывает исходный план выполнения. Когда запускается адаптивное выполнение, каждый этап запроса отправляет дочерние этапы и, возможно, меняет в нем план выполнения.

    Функции адаптивного выполнения запросов

    Spark 3.0 поставляется с тремя основными функциями AQE.

    • Сокращение разделов после перемешивания.
    • Переключение стратегий соединения на трансляцию.

      До версии 3.0 разработчику необходимо знать данные, так как Spark не предоставляет оптимальные разделы после каждой операции перемешивания, и разработчику необходимо повторно разбивать разделы для увеличения или объединения для уменьшения разделов на основе общего количества записей.

      В Spark 3.0 после каждого этапа задания Spark динамически определяет оптимальное количество разделов, просматривая метрики завершенного этапа. Чтобы использовать это, вам необходимо включить следующую конфигурацию.

       
      spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled",true)
      spark.conf.set("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled",true)
        

      Теперь давайте посмотрим на это в действии, сначала без включения AQE.

       
        импортировать spark.implicits._
        val simpleData = Seq(("Джеймс","Продажи","Нью-Йорк",

      ,34,10000), ("Майкл", "Продажи", "Нью-Йорк", 86000,56,20000), ("Роберт", "Продажи", "CA", 81000,30,23000), ("Мария","Финанс","ЦА",

      ,24,23000), («Раман», «Финанс», «ЦА», 99000,40,24000), («Скотт», «Финансы», «Нью-Йорк», 83000,36,19000), («Джен», «Финансы», «Нью-Йорк», 79000,53,15000), («Джефф», «Маркетинг», «CA», 80000,25,18000), («Кумар», «Маркетинг», «Нью-Йорк», ,50,21000) ) val df = simpleData. toDF("имя_сотрудника","отдел","штат","зарплата","возраст","бонус") значение df1=df.groupBy("отдел").count() println(df1.rdd.getNumPartitions)

      Поскольку groupBy() запускает более широкое преобразование или перемешивание, оператор df1.rdd.getNumPartitions приводит к 200 разделам; Это связано с тем, что spark по умолчанию создает 200 разделов для операций перемешивания.

      Теперь давайте запустим тот же пример после включения AQE

       
        spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled",true)
        val df2=df.groupBy("отдел").считать()
        println(df2.rdd.getNumPartitions)
        

      Это приводит к 7 разделов в моей системе, вы можете увидеть это число по-разному из-за различий в ресурсах между моей и вашей системой.

      С помощью этой функции разработчикам не нужно знать размер данных и выполнять операции повторного разделения после перемешивания на основе данных. Spark позаботится об этом в дальнейшем.

      Переключение стратегий присоединения на широковещательное присоединение

      Среди всех различных стратегий соединения, доступных в Spark, широковещательное хеш-соединение обеспечивает более высокую производительность.Эту стратегию можно использовать, только если одна из таблиц соединений достаточно мала, чтобы поместиться в памяти в пределах порога широковещательной рассылки.

      Если одна из таблиц соединения может поместиться в памяти до или после фильтрации данных, AQE перепланирует стратегию соединения во время выполнения и использует широковещательное хеш-соединение.

      Оптимизация наклонного соединения

      Иногда мы можем встретить данные в разделах, которые распределены неравномерно, это называется перекосом данных. Такие операции, как объединение, выполняются очень медленно на этих разделах.Включив AQE, Spark проверяет статистику этапа и определяет, есть ли какие-либо соединения с перекосом, и оптимизирует ее, разбивая большие разделы на меньшие (соответствуя размеру раздела в другой таблице/фрейме данных).

       
      spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled",true)
      spark.conf.set("spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled", true)
        

      Убедитесь, что вы установили для обоих свойств конфигурации значение true.

      Артикул

      Понравилось? Поддержите Spark by {Examples} на Patreon!

      Искра 3.0 Особенности с примерами

      Spark 3.0 выпущен со списком новых функций, включая повышение производительности с помощью ADQ, чтение двоичных файлов, улучшенную поддержку SQL и Python, Python 3.0, совместимость с Hadoop 3, поддержку ACID и многие другие.

      В этой статье я попытаюсь охватить несколько функций вместе с примерами Spark, где это возможно. Это моя первая статья о функциях Spark 3.0, и в этой серии я буду публиковать больше.

      Список функций Spark 3.0 — часть 1

      Spark 3.0 Список функций, описанных в этой статье.

      Адаптивное выполнение запросов

      Adaptive Query Execution (AQE) — одна из лучших функций Spark 3. 0, которая повторно оптимизирует и настраивает планы запросов на основе статистики времени выполнения, собранной во время выполнения запроса.

      До версии 3.0 Spark выполняет оптимизацию, создавая план выполнения до начала выполнения запроса. После начала выполнения Spark не выполняет никакой дальнейшей оптимизации, основанной на метриках, которые он собирает во время выполнения.AQE устраняет этот пробел, применяя второй уровень оптимизации на основе показателей, которые он видит на каждом этапе.

      Адаптивное выполнение запросов отключено по умолчанию. Чтобы включить, установите для свойства конфигурации spark.sql.adaptive.enabled значение true .

      После включения адаптивного выполнения запросов Spark обеспечивает двукратное улучшение TPC-DS по сравнению со Spark 2.4 

      Spark 3.0 поставляется с тремя основными функциями AQE.

      • Объединение разделов после перетасовки, которые динамически определяют оптимальное количество разделов
      • Преобразование соединения сортировки-слияния в широковещательное соединение и
      • Оптимизация объединения с искажением

      Выполнение адаптивного запроса нуждается в отдельной теме, поэтому я создал другую статью подробно объясняя AQE и его особенности.

      Обновление языковой версии

      Spark 3.0 выпущен с обновлениями для поддерживаемых языков. Теперь Spark поддерживает следующие языковые версии.

      • Python3 (Python 2.x)
      • Scala 2.12
      • JDK 11

      Помимо языка, он обновил Hadoop до версии 3 и Kafka до 2.4.1 и многие другие.

      Новый пользовательский интерфейс для структурированной потоковой передачи

      Spark 3.0 предоставляет новую вкладку «Структурированная потоковая передача» в веб-интерфейсе Spark для мониторинга приложений структурированной потоковой передачи.На этой вкладке представлены идентификатор запуска, статус, время начала, продолжительность для каждого микропакета, а также статистика времени выполнения. Это помогает разработчику отлаживать и понимать, что происходит с потоковыми запросами. Он состоит из двух разделов.

      • Активные запросы потоковой передачи
      • Завершенные запросы потоковой передачи
      Источник: блоки данных

      Выберите Идентификатор запуска, который предоставляет подробную статистику запросов потоковой передачи, таких как скорость ввода, скорость обработки, входные строки, продолжительность пакета и продолжительность операции. Вы можете найти примеры устранения неполадок со структурированной потоковой передачей на Databricks.

      Источник данных для чтения двоичных файлов

      Spark 3.0 поддерживает формат источника данных «binaryFile» для чтения двоичных файлов. Используя источник данных binaryFile , DataFrameReader считывает файлы, такие как изображения, pdf, zip, gzip, tar и многие двоичные файлы, в DataFrame, каждый файл будет считан как одну запись в Dataframe вместе с метаданными файла.

       
      val df = spark.read.format("binaryFile").load("/tmp/binary/spark.png")
      df.printSchema()
      df.show ()
        

      Выход ниже выходного.

       
      корень
       |-- путь: строка (nullable = true)
       |-- модификацияTime: отметка времени (nullable = true)
       |-- длина: длинная (nullable = true)
       |-- содержимое: бинарное (nullable = true)
      
      +----------------------------------+------+------+ --------------------+
      | путь| время модификации|длина| содержание|
      +----------------------------------+------+------+ --------------------+
      |файл:/C:/tmp/bina. ..|2020-07-25 10:11:...| 74675|[89 50 4E 47 0D 0...|
      +----------------------------------+------+------+ --------------------+
        

      Функция чтения рекурсивных папок

      В Spark 3.0 добавлен параметр recursiveFileLookup для чтения или загрузки файлов из рекурсивных подпапок, установив для этого параметра значение true , DataFrameReader рекурсивно загружает файлы, проходя по всем папкам и подпапкам по указанному пути.

       
      Искра.read.option("recursiveFileLookup", "true").csv("/path/to/folder")
        

      Поддержка многосимвольного разделителя

      Теперь в версии 3.0 Spark поддерживает многосимвольный разделитель (||) при чтении и записи файлов CSV. Например, если у вас есть файл CSV со следующим содержимым.

       
      col1||col2||col3||col4
      значение1||значение2||значение3||значение4
      значение1||значение2||значение3||значение4
        

      Это можно прочитать на следующем примере.

       
      val df = spark.read
            .опция("разделитель","||")
            .option("заголовок","истина")
            .csv("/tmp/data/douplepipedata.csv")
        

      Spark 2.x не поддерживает многосимвольный разделитель, поэтому мы использовали препроцессор для преобразования двойного разделителя в одинарный разделитель. Попытка чтения напрямую без предварительной обработки приводит к следующей ошибке.

       
      выдает java.lang.IllegalArgumentException: разделитель не может быть более чем одним символом: ||
        

      Новые встроенные функции Spark

      Spark SQL уже имеет сотни встроенных функций, Spark 3.0 добавляет дополнительные функции в растущий список. скоро я напишу отдельную статью, объясняющую все эти функции.

       
      sinh, cosh, tanh, asinh, acosh, atanh, any, bit_and, bit_or, bit_count, bit_xor,
      bool_and,bool_or,count_if,date_part,extract,forall,from_csv,
      make_date, make_interval, make_timestamp, map_entries
      map_filter,map_zip_with,max_by,min_by,schema_of_csv,to_csv
      transform_keys,transform_values,тип,версия
      хххеш64
        

      Перейти на пролептический григорианский календарь

      Более ранняя версия Spark поддерживает даты в юлианском календаре и григорианском календаре : для дат до 1582 года использовался юлианский календарь, для дат после 1582 года использовался григорианский календарь. Это похоже на Dates в JDK 7 и более ранних версиях, в которых используется API java.sql.Date . Начиная с JDK 8, появился новый пролептический григорианский календарь с API java.time.LocalDate .

      Spark 3.0 принимает пролептический григорианский календарь, который уже используется другими системами данных, такими как pandas, R и Apache Arrow. Все функции Date & Timestamp, предоставляемые Spark до версии 3.0, ведут себя одинаково, если ваши даты после 15 октября 1582 . и ваши результаты могут отличаться для дат до 15 октября 1582 года.

      Наряду с поддержкой Proleptic Gregorian Spark 3.0 также предоставляет новые функции даты и отметки времени make_date(), make_timestamp(), make_interval().

      make_date(год, месяц, день) — эта дата возврата из входных аргументов поля года, месяца и дня.

       
      make_date(2014, 8, 13)
      // возвращает 2014-08-13.
        

      .

       
      make_timestamp(2014, 8, 13, 1,10,40. 147)
      // возвращает метку времени 2014-08-13 1:10:40.147
      make_timestamp(2014, 8, 13, 1,10,40.147,CET)
        

      make_interval(годы, месяцы, недели, дни, часы, минуты, секунды) – Сделать интервал из лет, месяцев, недель, дней, часов, минут и секунд.

      Отправка неверных дат в функции make_date() и make_timestam() возвращает null.

      Добавлена ​​функция DataFrame.tail()

      Spark имеет действие head() , которое возвращает элементы из начала или верхней части кадра данных, но у него нет действия tail() , Pandas в Python уже поддерживает tail(), но его нет в Spark.Spark 3.0 представил действие tail() для DataFrame, которое возвращает указанные элементы из хвоста Dataframe. Эта операция действия tail() возвращает scala.Array[T] в scala.

       
      val data=spark.range(1100).toDF("число").tail(5)
      data.foreach(печать)
      // Возвращает
      //[95][96][97][98][99]
        

      Добавлен REPARTITION в запросы SQL

      В SQL-запросах Spark отсутствовали некоторые операции, присутствующие в Dataset/DataFrame, например repartition() опор в наборе данных отсутствовали в Spark SQL. Spark 3.0 представляет перераспределение в выражении Spark SQL. Преобразование перераспределения используется для увеличения или уменьшения перегородки

       
      val df=spark.range(1,10000).toDF("число")
      println("Перед разбиением:"+df.rdd.getNumPartitions)
      df.createOrReplaceTempView ("RANGE_TABLE")
      val df2=spark.sql("SELECT /*+ REPARTITION(20) */ * FROM RANGE_TABLE")
      println("После переразметки:"+df2.rdd.getNumPartitions)
      // Возвращает
      // Перед переразметкой: 1
      //После переразметки :20
        

      Лучшая совместимость с ANSI SQL

      Поскольку Spark используется многими инженерами данных, которые, возможно, уже знакомы с ANSI SQL, Spark 3.0 улучшен для лучшей совместимости с ANSI SQL. Вы можете включить это, установив true на spark.sql.parser.ansi.enabled Spark config

      .

      Дополнительные функции Spark 3.0

      Здесь мы рассмотрели часть Spark 3. 0, сообщество Spark разрешило более 3400 тикетов в этом выпуске. В моих будущих статьях я расскажу о некоторых из них. Следите за обновлениями !!

      Ссылки

      Понравилось? Поддержите Spark by {Examples} на Patreon!

      Конфигурация хранилища

      — Документация Delta Lake

      Гарантии

      Delta Lake ACID основаны на гарантиях атомарности и долговечности системы хранения. В частности, Delta Lake при взаимодействии с системами хранения использует следующие данные:

      .
      • Атомарная видимость : Должен быть способ сделать файл видимым полностью или вообще не видимым.
      • Взаимное исключение : Только один модуль записи должен иметь возможность создать (или переименовать) файл в конечном пункте назначения.
      • Согласованный листинг : После того, как файл был записан в каталог, все будущие листинги для этого каталога должны возвращать этот файл.

      Поскольку системы хранения не обязательно предоставляют все эти гарантии «из коробки», транзакционные операции Delta Lake обычно проходят через API LogStore вместо прямого доступа к системе хранения. Чтобы обеспечить гарантии ACID для разных систем хранения, вам, возможно, придется использовать разные реализации LogStore . В этой статье рассказывается, как настроить Delta Lake для различных систем хранения. Существует две категории систем хранения:

      • СХД со встроенной поддержкой : Для некоторых СХД дополнительные настройки не требуются. Delta Lake использует схему пути (то есть s3a в s3a://path ) для динамической идентификации системы хранения и использования соответствующей реализации LogStore , обеспечивающей гарантии транзакций.Однако для S3 существуют дополнительные предостережения относительно одновременной записи. Подробнее см. в разделе о S3.

      • Другие системы хранения : LogStore , аналогично Apache Spark, использует API Hadoop FileSystem для выполнения операций чтения и записи. Таким образом, Delta Lake поддерживает параллельное чтение в любой системе хранения, в которой реализован API FileSystem . Для одновременных операций записи с транзакционными гарантиями существует два случая, основанных на гарантиях, предоставляемых реализацией файловой системы .Если реализация обеспечивает согласованный список и атомарные переименования без перезаписи (то есть rename(... , overwrite = false), либо сгенерирует целевой файл атомарно, либо завершится ошибкой, если он уже существует с java.nio.file. FileAlreadyExistsException ), то реализация по умолчанию LogStore с использованием переименований разрешит одновременную запись с гарантиями. В противном случае необходимо настроить пользовательскую реализацию LogStore , задав следующую конфигурацию Spark

        . Искра
        .delta.logStore.<схема>.impl=<полное имя-класса>
         

        где <схема> — схема путей вашей СХД. Это настраивает Delta Lake для динамического использования данной реализации LogStore только для этих путей. У вас может быть несколько таких конфигураций для разных схем в вашем приложении, что позволит ему одновременно читать и записывать из разных систем хранения.

        Примечание

        • Delta Lake в локальной файловой системе может не поддерживать одновременную транзакционную запись.Это связано с тем, что локальная файловая система может предоставлять или не предоставлять атомарные переименования. Таким образом, вы не должны использовать локальную файловую систему для тестирования одновременных операций записи.
        • До версии 1.0 Delta Lake поддерживала настройку хранилищ журналов путем установки spark.delta.logStore.class . Сейчас этот подход устарел. Установка этой конфигурации будет использовать настроенный LogStore для всех путей, тем самым отключив динамическое делегирование на основе схемы.

      Delta Lake имеет встроенную поддержку S3.Delta Lake поддерживает одновременное чтение из нескольких кластеров, но одновременная запись в S3 должна исходить из одного драйвера Spark , чтобы Delta Lake обеспечивала гарантии транзакций. Это связано с тем, что S3 в настоящее время обеспечивает взаимное исключение, то есть нет способа гарантировать, что только один модуль записи сможет создать файл.

      Предупреждение

      Одновременная запись в одну и ту же дельта-таблицу из нескольких драйверов Spark может привести к потере данных.

      Быстрый старт

      В этом разделе объясняется, как быстро начать чтение и запись дельта-таблиц на S3.Подробное объяснение конфигурации см. в разделе Конфигурация.

      1. Используйте следующую команду для запуска оболочки Spark с поддержкой Delta Lake и S3 (при условии, что вы используете Spark, предварительно созданный для Hadoop 3.2):

         бин/искровой снаряд \
         --packages io.delta:delta-core_2.12:1.1.0,org.apache.hadoop:hadoop-aws:3.2.0 \
         --conf spark.hadoop.fs.s3a.access.key=<ваш-s3-ключ доступа> \
         --conf spark.hadoop.fs.s3a.secret.key=<ваш-s3-секретный-ключ>
         
      2. Попробуйте некоторые базовые операции с таблицами Delta на S3 (в Scala):

         // Создать дельта-таблицу на S3:
        Искра.range(5).write.format("дельта").save("s3a://<ваша-s3-бакет>/<путь-к-дельта-таблице>")
        
        // Чтение дельта-таблицы на S3:
        spark. read.format("дельта").load("s3a://<ваша-s3-бакет>/<путь-к-дельта-таблице>").show()
         

      Другие языки и другие примеры операций с дельта-таблицами см. в разделе Краткое руководство.

      Конфигурация

      Вот шаги по настройке Delta Lake для S3.

      1. Включить hadoop-aws JAR в путь к классам.

        Delta Lake нуждается в классе org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem из пакета hadoop-aws , который реализует API Hadoop FileSystem для S3. Убедитесь, что версия этого пакета соответствует версии Hadoop, с которой был создан Spark.

      2. Настройте учетные данные S3.

        Мы рекомендуем использовать роли IAM для проверки подлинности и авторизации. Но если вы хотите использовать ключи, вот один из способов — настроить конфигурации Hadoop (в Scala):

        .
         сбн.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.access.key", "<ваш-s3-ключ доступа>")
        sc.hadoopConfiguration.set("fs. s3a.secret.key", "<ваш-s3-секретный-ключ>")
         

      Delta Lake имеет встроенную поддержку различных систем хранения Azure с полными гарантиями транзакций для параллельных операций чтения и записи из нескольких кластеров.

      Delta Lake использует API-интерфейсы Hadoop FileSystem для доступа к службам хранилища Azure. В частности, для Delta Lake требуется реализация файловой системы .rename() , чтобы быть атомарным, который поддерживается только в более новых версиях Hadoop (Hadoop-15156 и Hadoop-15086)). По этой причине вам может потребоваться собрать Spark с более новыми версиями Hadoop и использовать их для развертывания вашего приложения. См. «Указание версии Hadoop» и «Включение YARN» для создания Spark с определенной версией Hadoop и «Быстрый старт» для настройки Spark с Delta Lake.

      Вот список требований, специфичных для каждого типа системы хранения Azure:

      Хранилище BLOB-объектов Azure

      Требования
      • Общий ключ или подпись общего доступа (SAS)
      • Озеро Дельта 0. 2.0 или выше
      • Библиотеки хранилища BLOB-объектов Azure Hadoop для развертывания со следующими версиями:
        • 2.9.1+ для Hadoop 2
        • 3.0.1+ для Hadoop 3
      • Apache Spark, связанный с соответствующей версией Delta Lake (см. страницу быстрого запуска документации соответствующей версии Delta) и скомпилированный с версией Hadoop, совместимой с выбранными библиотеками Hadoop.

      Например, возможной комбинацией, которая будет работать, будет Дельта 0.7.0 или выше, а также Apache Spark 3.0, скомпилированный и развернутый с помощью Hadoop 3.2.

      Конфигурация

      Ниже приведены шаги по настройке Delta Lake в хранилище BLOB-объектов Azure.

      1. Включить JAR-файл hadoop-azure в путь к классам. Подробные сведения о версии см. в требованиях выше.

      2. Настройка учетных данных.

        Вы можете настроить свои учетные данные в свойстве конфигурации Spark.

        Мы рекомендуем использовать токен SAS. В Scala можно использовать следующее:

         spark.conf.set(
          "fs.azure.sas.<имя-вашего-контейнера>.<имя-вашей-учетной-записи-хранилища>.blob.core.windows.net",
           "<полная-строка-запроса-вашего-sas-для-контейнера>")
         

        Или можно указать ключ доступа к учетной записи:

         spark.conf.set(
          "fs.azure.account.key.<ваше-имя-учетной-записи-хранилища>.blob.core.windows.net",
           "<ваш-ключ-доступа-к-хранилищу>")
         
      Использование
      Искра
      .range (5). в дельта-таблицу>")
      spark.read.format("delta").load("wasbs://<имя-вашего-контейнера>@<имя-вашей-хранилища-аккаунта>.blob.core.windows.net/<путь-к-дельте -таблица>"). показать()
       

      Azure Data Lake Storage 1-го поколения

      Требования
      • Субъект-служба для доступа OAuth 2.0
      • Дельта-Лейк 0.2.0 или выше
      • Библиотеки Hadoop Azure Data Lake Storage Gen1 для развертывания со следующими версиями:
        • 2.9.1+ для Hadoop 2
        • 3. 0.1+ для Hadoop 3
      • Apache Spark, связанный с соответствующей версией Delta Lake (см. страницу быстрого запуска документации соответствующей версии Delta) и скомпилированный с версией Hadoop, совместимой с выбранными библиотеками Hadoop.

      Например, возможная комбинация, которая будет работать, — это Delta 0.7.0 или более поздней версии вместе с Apache Spark 3.0, скомпилированным и развернутым с помощью Hadoop 3.2.

      Конфигурация

      Ниже приведены шаги по настройке Delta Lake в Azure Data Lake Storage 1-го поколения.

      1. Включить hadoop-azure-datalake JAR в путь к классам. Подробные сведения о версии см. в требованиях выше.

      2. Настройте учетные данные Azure Data Lake Storage 1-го поколения.

        Вы можете установить следующие конфигурации Hadoop с вашими учетными данными (в Scala):

         spark.conf.set("dfs.adls.oauth3.access.token.provider.type", "ClientCredential")
        spark. conf.set("dfs.adls.oauth3.client.id", "")
        spark.conf.set("dfs.adls.oauth3.credential", "")
        spark.conf.set("dfs.adls.oauth3.refresh.url", "https://login.microsoftonline.com/<ваш-каталог-id>/oauth3/токен")
         
      Использование
       spark.range(5).write.format("delta").save("adl://.azuredataalakestore.net/")
      
      spark.read.format("delta").load("adl://<ваша-adls-account>.azuredataalakestore.net/<путь-к-разностной-таблице>").show()
       

      Azure Data Lake Storage 2-го поколения

      Требования
      • Учетная запись, созданная в Azure Data Lake Storage 2-го поколения)
      • Субъект-служба создала и назначила роль участника данных BLOB-объектов хранилища для учетной записи хранения.
        • Запишите имя учетной записи хранения, идентификатор каталога (также известный как идентификатор арендатора), идентификатор приложения и пароль принципала. Они будут использоваться для настройки Spark.
      • Дельта-Лейк 0.7.0 или выше
      • Apache Spark 3.0 или выше
      • Используемый Apache Spark должен быть собран с помощью Hadoop 3.2 или более поздней версии.

      Например, возможная комбинация, которая будет работать, — это Delta 0.7.0 или более поздней версии вместе с Apache Spark 3.0, скомпилированным и развернутым с помощью Hadoop 3.2.

      Конфигурация

      Ниже приведены шаги по настройке Delta Lake в Azure Data Lake Storage 1-го поколения.

      1. Включите JAR артефакта Maven hadoop-azure-datalake в путь к классам. Подробную информацию о версии см. в требованиях. Кроме того, вам также может понадобиться включить файлы JAR для артефактов Maven , hadoop-azure и wildfly-openssl .

      2. Настройте учетные данные Azure Data Lake Storage 2-го поколения.

        Искра
        .conf.set("fs.azure.account.auth.type..dfs.core.windows.net", "OAuth")
         spark. conf.set("fs.azure.account.oauth.provider.type.<имя учетной записи-хранилища>.dfs.core.windows.net", "org.apache.hadoop.fs.azurebfs.oauth3.ClientCredsTokenProvider ")
         spark.conf.set("fs.azure.account.oauth3.client.id.<имя-учетной-записи-хранилища>.dfs.core.windows.net", "<идентификатор-приложения>")
         spark.conf.set("fs.azure.account.oauth3.client.secret.<имя-учетной-записи-хранилища>.dfs.core.windows.net","<пароль>")
         Искра.conf.set("fs.azure.account.oauth3.client.endpoint.<имя-учетной-записи-хранилища>.dfs.core.windows.net", "https://login.microsoftonline.com/<идентификатор-каталога> /oauth3/токен")
         

        , где <имя-учетной-записи-хранилища> , <идентификатор-приложения> , <идентификатор-каталога> и <пароль> — это подробности субъекта-службы, который мы установили в качестве требований ранее.

      3. При необходимости инициализировать файловую систему

       искра.conf.set("fs.azure.createRemoteFileSystemDuringInitialization", "true")
      dbutils. fs.ls("abfss://<имя-контейнера>@<имя-учетной-записи-хранилища>.dfs.core.windows.net/")
      spark.conf.set("fs.azure.createRemoteFileSystemDuringInitialization", "false")
       
      Использование
       spark.range(5).write.format("delta").save("abfss://<имя-контейнера>@<имя-учетной-записи-хранилища>.dfs.core.windows.net/<путь-к -дельта-таблица>")
      
      spark.read.format("delta").load("abfss://<имя-контейнера>@<имя-учетной-записи-хранилища>.dfs.core.windows.net/<путь-к-разностной-таблице>").show()
       

      , где <имя-контейнера> — это имя файловой системы в контейнере.

      Delta Lake имеет встроенную поддержку HDFS с полными гарантиями транзакций при одновременном чтении и записи из нескольких кластеров. См. документацию Hadoop и Spark для настройки учетных данных.

      Примечание

      Эта поддержка является новой и экспериментальной.

      Необходимо настроить Delta Lake для использования правильного LogStore для одновременного чтения и записи из GCS.

      Конфигурация

      1. Настроить реализацию LogStore для схемы gs .

         spark.delta.logStore.gs.impl=io.delta.storage.GCSLogStore
         
      2. Включите файлы JAR для delta-contribs и gcs-connector в classpath. Подробные сведения о настройке Spark с помощью GCS см. в документации.

      Использование

       spark.range(5, 10).write.format("дельта").mode("добавлять").save("gs://<имя_сегмента>/<путь-к-разностной-таблице>")
      
      spark.read.format("delta").load("gs://<имя_сегмента>/<путь-к-разностной-таблице>").show()
       

      Примечание

      Эта поддержка является новой и экспериментальной.

      Необходимо настроить Delta Lake для использования правильного LogStore для одновременного чтения и записи.

      Конфигурация

      1. Настроить реализацию LogStore для схемы oci .

        Искра
        .delta.logStore.oci.impl=io. delta.storage.OracleCloudLogStore
         
      2. Включите файлы JAR для delta-contribs и hadoop-oci-connector в classpath. Дополнительные сведения о настройке Spark с OCI см. в разделе Использование соединителя HDFS со Spark.

      3. Установите учетные данные хранилища объектов OCI, как описано в документации.

      Использование

       spark.range(5).write.format("delta").save("oci://@/")
      
      Искра.read.format("дельта").load("oci://@/<путь-к-дельта-таблице>").show()
       

      Примечание

      Эта поддержка является новой и экспериментальной.

      Необходимо настроить Delta Lake для использования правильного LogStore для одновременного чтения и записи.

      Конфигурация

      1. Настройте реализацию LogStore для схемы cos .

         spark.delta.logStore.cos.impl=io.delta. storage.IBMCOSLogStore
         
      2. Включите файлы JAR для delta-contribs и Stocator в путь к классам.

      3. Настройте Stocator с поддержкой атомарной записи, задав следующие свойства в конфигурации Hadoop.

         fs.stocator.scheme.list=cos
        fs.cos.impl=com.ibm.stocator.fs.ObjectStoreFileSystem
        fs.stocator.cos.impl=com.ibm.stocator.fs.cos.COSAPIClient
        fs.stocator.cos.scheme=cos
        fs.cos.atomic.write=true
         
      4. Настройте учетные данные IBM COS.В приведенном ниже примере используются ключи доступа к службе с именем service (в Scala):

        .
         sc.hadoopConfiguration.set("fs.cos.service.endpoint", "")
        sc.hadoopConfiguration.set("fs.cos.service.access.key", "<ваш-cos-ключ-доступа>")
        sc.hadoopConfiguration.set("fs.cos.service.secret.key", "<ваш-cos-секретный-ключ>")
         

      Использование

       spark.range(5).write.format("delta").save("cos://<ваш-cos-bucket>. service/")
      Искра.read.format("delta").load("cos://<ваш-cos-bucket>.service/<путь-к-разностной-таблице>").show()
       

      Подробное знакомство с оптимизатором Spark

      Фил — инженер Unravel Data и автор предстоящего книжного проекта по Spark. Также см. его предыдущую запись в этом блоге, Data Structure Zoo.

      Оптимизатор Catalyst является важным компонентом Apache Spark. Он оптимизирует структурные запросы, выраженные в SQL или через API-интерфейсы DataFrame/Dataset, что может сократить время выполнения программ и снизить затраты.Разработчики часто относятся к Catalyst как к черному ящику, который просто волшебным образом работает. Более того, доступно лишь несколько ресурсов, которые доступным образом объясняют его внутреннюю работу.

      При обсуждении Catalyst во многих презентациях и статьях упоминается эта архитектурная схема, которая была включена в исходную запись в блоге от Databricks, которая представила Catalyst широкой аудитории. На диаграмме неадекватно показан этап физического планирования, и существует неясность в отношении того, какие виды оптимизации применяются в какой момент.

      В следующих разделах объясняется логика Catalyst, выполняемые ею оптимизации, наиболее важные конструкции и генерируемые планы. В частности, очерчен объем оптимизации на основе затрат. Когда фреймворк был представлен, они рекламировались как «современные», но в нашей статье будут описаны более серьезные ограничения. И, наконец, что не менее важно, мы перерисовали схему архитектуры:

      .

      Трубопровод искрового катализатора

      Эта диаграмма и приведенное ниже описание сосредоточены на второй половине конвейера оптимизации и не охватывают фазы синтаксического анализа, анализа и кэширования слишком подробно.

      Схема 1. Трубопровод Catalyst 

      Входные данные для Catalyst — это запрос SQL/HiveQL или объект DataFrame/Dataset, который вызывает действие для запуска вычисления. Эта отправная точка показана в верхнем левом углу диаграммы. Реляционный запрос преобразуется в высокоуровневый план, к которому применяется множество преобразований. План становится лучше оптимизированным и наполняется информацией о физическом выполнении по мере прохождения по конвейеру. Выходные данные состоят из плана выполнения, который формирует основу для графа RDD, который затем планируется выполнить.

      Узлы и деревья

      Шесть различных типов планов представлены на конвейерной диаграмме Catalyst. Они реализованы как деревья Scala, происходящие от TreeNode . Этот абстрактный класс верхнего уровня объявляет дочерних полей типа Seq[BaseType ] . Таким образом, TreeNode может иметь ноль или более дочерних узлов, которые, в свою очередь, также являются TreeNode s. Кроме того, определены несколько функций более высокого порядка, таких как transformDown , которые активно используются преобразованиями Catalyst.

      Этот функциональный дизайн позволяет выражать оптимизации элегантным и типобезопасным способом; пример приведен ниже. Многие конструкции Catalyst наследуются от TreeNode или работают с его потомками. Два важных абстрактных класса, которые были вдохновлены логическими и физическими планами, найденными в базах данных, — это LogicalPlan и SparkPlan . Оба имеют тип QueryPlan , который является прямым подклассом TreeNode .

      На диаграмме конвейера Catalyst первые четыре плана сверху — это LogicalPlan s, а два нижних — Spark Plan и Selected Physical Plan — SparkPlan s.Узлы логических планов представляют собой алгебраические операторы, такие как Join ; узлы физических планов (т.е. SparkPlan s) соответствуют низкоуровневым операторам вроде ShuffledHashJoinExec или SortMergeJoinExec . Листовые узлы считывают данные из таких источников, как файлы в постоянном хранилище или списки в памяти. Корень дерева представляет собой результат вычисления.

      Преобразования

      Ниже приведен пример деревьев Catalyst и шаблонов трансформации. Мы использовали выражения, чтобы избежать многословия в коде. Выражения Catalyst получают новые значения и также являются деревьями. Их можно подключать к логическим и физическим узлам; примером может служить условие оператора filter .

      Следующий фрагмент кода преобразует арифметическое выражение –((11 – 2) * (9 – 5)) в – ((1 + 0) + (1 + 5)):

       
      импортировать org.apache.spark.sql.catalyst.expressions._
       val firstExpr: Expression = UnaryMinus(Multiply(Subtract(Literal(11), Literal(2)), Subtract(Literal(9), Literal(5))))
       val преобразовано: Expression = firstExpr transformDown {
         case BinaryOperator(l, r) => Add(l, r)
         case IntegerLiteral(i), если i > 5 => Literal(1)
         case IntegerLiteral(i) if i < 5 => Literal(0)
       }
        

       

      Корневой узел дерева Catalyst, на который ссылается firstExpr , имеет тип UnaryMinus и указывает на одного потомка, Multiply . У этого узла есть два потомка, оба типа Вычесть .

      Первый узел Subtract имеет два дочерних узла Literal , которые заключают в себе целочисленные значения 11 и 2 соответственно и являются конечными узлами. firstExpr i s рефакторинг путем вызова предопределенной функции высшего порядка transformDown с пользовательской логикой преобразования: Фигурные скобки заключают функцию с тремя совпадениями шаблона. Они преобразуют все бинарные операции, такие как умножение, в сложение; они также отображают все числа, которые больше 5, в 1, а те, которые меньше 5, — в ноль.

      Примечательно, что правило в этом примере успешно применяется к firstExpr без охвата всех его узлов: UnaryMinus не является бинарным оператором (имеющим одного потомка), а 5 не учитывается двумя последними совпадениями с образцом. Тип параметра transformDown отвечает за это положительное поведение: он ожидает частичной функции, которая может охватывать только поддеревья (или не соответствовать ни одному узлу) и возвращает « копию этого узла, к которому было рекурсивно применено «правило». и всех его детей (предзаказ) ».

      Этот пример кажется простым, но функциональные методы очень эффективны. На другом конце шкалы сложности, например, находится логическое правило, которое при срабатывании применяет алгоритм динамического программирования для рефакторинга соединения.

      Планы катализаторов

      Следующий (преднамеренно плохой) фрагмент кода станет основой для описания планов Catalyst в следующих разделах:

       
      val result = session.read.option("header", "true").csv(outputLoc)
         .выбрать("буква", "индекс")
         .фильтр($"индекс" < 10)
         .filter(!$"letter".isin("h") && $"index" > 6)
      результат.показать()
        

       

      Полную программу можно найти здесь. Некоторые планы, которые Catalyst генерирует при оценке этого фрагмента, представлены в текстовом формате ниже. их следует читать снизу вверх. При использовании pythonic DataFrames необходимо применить хитрость, поскольку их планы скрыты; это описано в нашей последующей статье, которая также содержит общее руководство по интерпретации этих планов.

      Разбор и анализ

      Пользовательский запрос сначала преобразуется в дерево разбора под названием Unresolved or Parsed Logical Plan: 

       
      'Фильтровать (НЕ 'буква IN (h) && ('index > 6))
      +- Фильтр (приведение (index#28 как int) < 10)
         +- Проект [буква №26, индекс №28]
                   +- Связь[буква#26,букваПрописная#27,индекс#28] csv
        

       

      Затем этот первоначальный план анализируется, что включает в себя такие задачи, как проверка синтаксической правильности или разрешение ссылок на атрибуты, таких как имена для столбцов и таблиц, что приводит к анализу логического плана.

      На следующем шаге выполняется обращение к диспетчеру кэша. Если предыдущий запрос был сохранен и если он соответствует сегментам в текущем плане, соответствующий сегмент заменяется кэшированным результатом. В нашем примере ничего не сохраняется, поэтому поиск в кэше не повлияет на анализируемый логический план.

      Текстовое представление обоих планов приведено ниже:

       
      Фильтр (НЕ буква № 26 IN (h) && (приведение (индекс № 28 как int)> 6))
      +- Фильтр (приведение (index#28 как int) < 10)
         +- Проект [буква №26, индекс №28]
                  +- Связь[буква#26,букваПрописная#27,индекс#28] csv
        

       

      До этого момента порядок операторов логического плана отражает последовательность преобразования в исходной программе, если первый интерпретируется снизу вверх, а второй читается, как обычно, сверху вниз. За чтением , соответствующим Отношению , следует select (сопоставленный с Project ) и два фильтра. На следующем этапе можно изменить топологию логического плана.

      Логические оптимизации

      Catalyst применяет правила логической оптимизации к проанализированному логическому плану с данными кэша. Они являются частью групп правил, которые внутри называются пакетами. Всего в Оптимизаторе (Spark 2.4.7) 25 пакетов со 109 правилами. Некоторые правила присутствуют более чем в одном пакете, поэтому количество отдельных логических правил сводится к 69.Большинство пакетов выполняются один раз, но некоторые могут выполняться многократно, пока план не сходится или не будет достигнуто предопределенное максимальное количество итераций. Наша программа CollectBatches может использоваться для извлечения и печати этой информации вместе со списком всех пакетов правил и отдельных правил; вывод можно найти здесь.

      Основными категориями правил являются выталкивание/комбинация/замена операторов и свертывание констант. Всего при оценке Catalyst нашего примера сработает двенадцать логических правил.Среди них правила из каждой из четырех вышеупомянутых категорий:

      • Два приложения PushDownPredicate , которые перемещают два фильтра перед выбором столбца
      • A CombineFilters , объединяющий два соседних фильтра в один
      • OptimizeIn , который заменяет поиск в одноэлементном списке сравнением на равенство
      • A RewritePredicateSubquery , который переупорядочивает элементы предиката конъюнктивного фильтра, созданного CombineFilters

      Эти правила преобразуют показанный выше логический план в следующий Оптимизированный логический план:

       
      Проект [буква №26, индекс №28], Статистика(sizeInBytes=162.0 Б)
       +- Filter ((((isnotnull(index#28) && isnotnull(letter#26)) && (cast(index#28 as int) < 10)) && NOT (letter#26 = h)) && (cast(index # 28 как int) > 6)), Статистика (sizeInBytes = 230,0 Б)
          +- Отношение[буква#26,букваПрописная#27,индекс#28] csv, Статистика(sizeInBytes=230. 0 B
        

       

      Количественные оптимизации

      Кодовая база

      Spark содержит специальный класс Statistics , который может содержать оценки различных величин для каждого узла логического дерева.В том числе:

      • Размер данных, проходящих через узел
      • Количество строк в таблице
      • Статистика на уровне нескольких столбцов:
        • Количество уникальных значений и пустых значений
        • Минимальное и максимальное значение
        • Средняя и максимальная длина значений
        • Равновысокая гистограмма значений

      Оценки этих величин в конечном итоге распространяются и корректируются по всему логическому дереву плана.Фильтр или агрегат , например, могут значительно уменьшить количество записей. Планирование нисходящего соединения может выиграть от использования измененного размера, а не исходного входного размера конечного узла.

      Существует два подхода к оценке: 

      • Более простой подход, основанный только на размере, в первую очередь связан с первым пунктом списка, физическим размером в байтах. Кроме того, в некоторых случаях могут быть установлены значения количества строк.
      • Подход, основанный на затратах, может вычислять измерения на уровне столбца для Агрегат , Фильтр , Соединение , и значений узлов проекта и может улучшить их размер и количество строк.

      Для других типов узлов стоимостной метод делегирует только методу размера. Выбранный подход зависит от свойства spark.sql.cbo.enabled . Если вы намереваетесь пройтись по логическому дереву с помощью стоимостной оценки, установите для этого свойства значение true . Кроме того, статистика таблицы и столбца должна быть собрана для расширенных измерений до выполнения запроса в Spark. Этого можно добиться с помощью команды АНАЛИЗ . Однако, согласно последней документации, для этого процесса сбора существует серьезное ограничение: « в настоящее время статистика поддерживается только для таблиц метахранилища Hive, где была запущена команда ANALYZE TABLE COMPUTE STATISTICS noscan ».

      Расчетная статистика может использоваться двумя логическими правилами, а именно CostBasedJoinReorder и ReorderJoin (через StarSchemaDetection ), а также стратегией JoinSelection на последующем этапе, которая описана ниже.

      Оптимизатор затрат

      Полноценный Cost-Based Optimizer (CBO), по-видимому, находится в стадии разработки, как указано здесь: «Для оценки затрат, поскольку физические затраты для операторов в настоящее время недоступны, мы используем кардинальность и размеры для расчета затрат».CBO поддерживает правило CostBasedJoinReorder и может улучшить качество оценок; оба могут привести к лучшему планированию соединений. Что касается статистики на основе столбцов, в оптимизации участвуют только две статистики подсчета ( DifferentCount и nullCount ); другие расширенные статистические данные могут улучшить оценки непосредственно используемых величин.

      Объем количественных оптимизаций, похоже, существенно не расширился с введением CBO в Spark 2. 2. Это не отдельный этап конвейера Catalyst, но он улучшает логику соединения в нескольких важных местах. Это отражено на диаграмме оптимизатора Catalyst в виде меньших зеленых прямоугольников, поскольку оптимизаций, основанных на статистике, больше, чем оптимизаций, основанных на правилах/эвристиках.

      CBO не повлияет на планы Catalyst в нашем примере по трем причинам:

      • Свойство spark.sql.cbo.enabled не изменяется в исходном коде и по умолчанию имеет значение false .
      • Входные данные состоят из необработанных CSV-файлов, для которых не собиралась статистика таблицы/столбца.
      • Программа работает с одним набором данных без выполнения соединений.

      Текстовое представление оптимизированного логического плана, показанное выше, включает три сегмента Статистика , которые содержат только значения для sizeInBytes . Это также указывает на то, что использовались исключительно оценки только размера; в противном случае появятся поля attributeStats с несколькими дополнительными характеристиками.

      Физическое планирование

      Оптимизированный логический план передается планировщику запросов ( SparkPlanner ), который реорганизует его в SparkPlan с помощью стратегий — стратегии Spark сопоставляются с узлами логического плана и сопоставляют их с физическими аналогами, если их ограничения довольный. После попытки применить все стратегии (возможно, в несколько итераций) SparkPlanner возвращает список допустимых физических планов, по крайней мере, с одним участником.

      Большинство предложений стратегии заменяет один логический оператор одним физическим аналогом и вставляет PlanLater заполнители для логических поддеревьев, которые не планируются стратегией. Эти заполнители позже преобразуются в физические деревья путем повторного применения списка стратегий ко всем содержащим их поддеревьям.

      Начиная со Spark 2.4.7, планировщик запросов применяет десять различных стратегий (еще шесть для потоков). Эти стратегии можно получить с помощью нашей программы CollectStrategies . В их состав входят следующие позиции:

      • Добавление фильтров к столбцам в источнике данных и их сокращение 
      • Планирование сканирования входных файлов с секционированием/сегментированием 
      • Стратегия агрегации ( SortAggregate , HashAggregate , или ObjectHashAggregate )
      • Выбор алгоритма соединения ( широковещательный хэш , перемешивание хэш , сортировка слиянием , широковещательный вложенный цикл или декартово произведение )

      SparkPlan рабочего примера имеет следующую форму:

       
      Проект [письмо №26, индекс №28]
      +- Filter ((((isnotnull(index#28) && isnotnull(letter#26)) && (cast(index#28 as int) < 10)) && NOT (letter#26 = h)) && (cast(index #28 как целое) > 6))
         +- FileScan csv [letter#26,index#28] Batched: false, Format: CSV, Location: InMemoryFileIndex[file:/example], PartitionFilters: [], PushedFilters: [IsNotNull(index), IsNotNull(letter), Not (EqualTo(буква,ч))], ReadSchema: struct<буква:строка,индекс:строка>
        

       

      Стратегия DataSource отвечала за планирование конечного узла FileScan , и мы видим несколько записей в его поле PushedFilters . Передача предикатов фильтра в базовый источник может избежать сканирования всего набора данных, если источник знает, как их применять; нажатые предикаты IsNotNull и Not(EqualTo) будут иметь небольшой или нулевой эффект, поскольку программа читает файлы CSV и существует только одна ячейка с буквой h .

      На исходной архитектурной диаграмме показана модель затрат, которая должна выбирать SparkPlan с наименьшей стоимостью выполнения. Однако такой план освоения космоса до сих пор не реализован в Spark 3.01; код тривиально выбирает первый доступный SparkPlan , который планировщик запросов возвращает после применения стратегий.

      Простая «локализованная» модель затрат может быть неявно определена в кодовой базе порядком, в котором применяются правила и стратегии и их внутренняя логика. Например, стратегия JoinSelection присваивает наивысший приоритет широковещательному хэш-соединению. Это, как правило, лучший алгоритм соединения в Spark, когда один из участвующих наборов данных достаточно мал, чтобы поместиться в памяти. Если его условия выполняются, логический узел немедленно сопоставляется с физическим узлом BroadcastHashJoinExec , и план возвращается. Альтернативные планы с другими узлами соединения не создаются.

      Физическая подготовка

      Конвейер Catalyst завершается преобразованием плана Spark в физический/исполняемый план с помощью правил подготовки. Эти правила могут повлиять на количество физических операторов, присутствующих в плане. Например, они могут вставлять операторы перемешивания, где это необходимо ( SureRequirements ), дедуплицировать существующие операторы Exchange , где это необходимо ( ReuseExchange ), и объединять несколько физических операторов, где это возможно ( CollapseCodegenStages ).

      Окончательный план для нашего примера имеет следующий формат:

       
      *(1) Проект [письмо №26, индекс №28]
       +- *(1) Фильтр ((((isnotnull(index#28) && isnotnull(letter#26)) && (cast(index#28 as int) < 10)) && NOT (letter#26 = h)) && (приведение (индекс № 28 как целое число)> 6))
          +- *(1) FileScan csv [letter#26,index#28] Batched: false, Format: CSV, Location: InMemoryFileIndex[file:/example], PartitionFilters: [], PushedFilters: [IsNotNull(index), IsNotNull( буква), Not(EqualTo(буква,h))], ReadSchema: struct<буква:строка,индекс:строка>
        

       

      Это текстовое представление физического плана идентично предыдущему для плана Spark, за одним исключением: каждый физический оператор теперь имеет префикс *(1) . Звездочка указывает на то, что сработало вышеупомянутое правило подготовки CollapseCodegenStages , которое « компилирует поддерево планов, поддерживающих codegen, в единую функцию Java ».

      Число после звездочки является счетчиком индекса стадии CodeGen. Это означает, что Catalyst скомпилировал три физических оператора в нашем примере вместе в тело одной функции Java. Он включает первый и единственный этап WholeStageCodegen , который, в свою очередь, будет выполняться на первом и единственном этапе Spark.Код для свернутого этапа будет сгенерирован компилятором Janino во время выполнения.

      Адаптивное выполнение запросов в Spark 3

      Одним из основных улучшений, представленных в Spark 3.0, является Adaptive Query Execution (AQE), платформа, которая может улучшить планы запросов во время выполнения. Вместо того, чтобы передавать весь физический план планировщику для выполнения, Catalyst пытается разбить его на поддеревья («этапы запроса»), которые могут выполняться поэтапно.

      Адаптивная логика начинается в нижней части физического плана с этапа(ов), содержащего конечные узлы.По завершении этапа запроса его статистика данных времени выполнения используется для повторной оптимизации и перепланирования его родительских этапов. Объем этой новой структуры ограничен: в официальном руководстве по SQL говорится, что « в AQE есть три основные функции, включая объединение разделов после перетасовки, преобразование соединения сортировкой-слиянием в широковещательное соединение и оптимизацию искаженного соединения ». Запрос не должен быть потоковым запросом, и его план должен содержать по крайней мере один узел Exchange (например, вызванный соединением) или подзапрос; в противном случае адаптивное выполнение даже не будет предпринято — если запрос удовлетворяет требованиям, AQE может не улучшить его.

      Большая часть адаптивной логики реализована в специальном физическом корневом узле AdaptiveSparkPlanExec. Его метод getFinalPhysicalPlan используется для рекурсивного обхода дерева плана при создании и запуске этапов запроса. SparkPlan , полученный на предыдущих этапах, делится на меньшие сегменты в узлах Exchange (т. е. перемешивание границ), и из этих поддеревьев формируются этапы запроса. По завершении этих этапов становится доступной свежая статистика во время выполнения, которую можно использовать для целей повторной оптимизации.

      К логическому плану, связанному с текущим физическим планом, применяется специальный упрощенный логический оптимизатор с одним правилом DemoteBroadcastHashJoin . Это специальное правило пытается предотвратить преобразование планировщиком объединения с сортировкой слиянием в широковещательное хэш-соединение, если он обнаруживает высокий процент пустых разделов. В этом конкретном сценарии первый тип соединения, вероятно, будет более производительным, поэтому вставляется подсказка no-broadcast-hash-join .

      Новый оптимизированный логический план загружается в планировщик запросов по умолчанию ( SparkPlanner ), который применяет свои стратегии и возвращает SparkPlan . Наконец, применяется небольшое количество правил физического оператора, которые заботятся о подзапросах и отсутствующих ShuffleExchangeExec s . В результате получается измененный физический план, который затем сравнивается с исходной версией. Физический план с наименьшим количеством перетасовок считается более дешевым для выполнения и поэтому выбирается.

      Когда этапы запроса создаются из плана, применяются четыре адаптивных физических правила, в том числе CoalesceShufflePartitions , OptimizeSkewedJoin и OptimizeLocalShuffleReader .В этих классах случаев реализована логика основных новых оптимизаций AQE. Databricks объясняет это более подробно здесь. Второй список специальных правил физического оптимизатора применяется сразу после создания этапа запроса; в основном они вносят внутренние коррективы.

      В последнем абзаце упоминались четыре адаптивные оптимизации, реализованные в одном логическом правиле ( DemoteBroadcastHashJoin ) и трех физических ( CoalesceShufflePartitions , OptimizeSkewedJoin и OptimizeLocalShuffleReader ). Все четыре используют специальный класс статистики, который содержит выходной размер каждого раздела вывода карты. Статистические данные, упомянутые в разделе Quantitative Optimization выше, действительно обновляются, но не будут использоваться стандартными пакетами логических правил, поскольку AQE использует настраиваемый логический оптимизатор.

      В этой статье подробно описан оптимизатор Spark Catalyst. Разработчики, недовольные его поведением по умолчанию, могут добавлять свои собственные логические оптимизации и стратегии или исключать определенные логические оптимизации.Однако разработка пользовательской логики для шаблонов запросов может стать сложной и трудоемкой задачей, а другие факторы, такие как выбор типов машин, также могут оказывать значительное влияние на производительность приложений. Unravel Data может автоматически анализировать рабочие нагрузки Spark и предоставлять рекомендации по настройке, чтобы разработчики не обременяли себя изучением планов запросов и определением возможностей оптимизации.

      Введение - Alluxio v2.7.3 (стабильная) Документация

      Что такое Alluxio

      Alluxio — первая в мире технология оркестрации данных с открытым исходным кодом для аналитики и ИИ для облака.Это устраняет разрыв между приложениями, управляемыми данными, и хранилищем. систем, приближая данные с уровня хранения к приложениям, управляемым данными, и делает их легкодоступный, что позволяет приложениям подключаться к многочисленным системам хранения через общий интерфейс. Многоуровневая архитектура Alluxio с приоритетом памяти обеспечивает доступ к данным со скоростью порядка на величину быстрее, чем существующие решения.

      В экосистеме данных Alluxio находится между приложениями, управляемыми данными, такими как Apache Spark, Presto, Tensorflow, Apache HBase, Apache Hive или Apache Flink, а также различные системы постоянного хранения, такие как как Amazon S3, Google Cloud Storage, OpenStack Swift, HDFS, GlusterFS, IBM Cleversafe, EMC ECS, Ceph, NFS, Minio и Alibaba OSS. Alluxio объединяет данные, хранящиеся в этих разных системах хранения, предоставление унифицированных клиентских API и глобального пространства имен своим приложениям, управляемым данными верхнего уровня.

      Проект Alluxio возник в лаборатории AMPLab Калифорнийского университета в Беркли (см. документы) как уровень доступа к данным Berkeley Data Analytics Stack (BDAS). Это открытый исходный код под Apache License 2.0. Alluxio — один из самых быстрорастущих проектов с открытым исходным кодом, который привлек более 1000 участников из более чем 300 организаций, включая Alibaba, Alluxio, Baidu, CMU, Google, IBM, Intel, NJU, Red Hat, Tencent, UC Berkeley и Yahoo.

      Сегодня Alluxio используется в производственной среде сотнями организаций. с самым большим развертыванием, превышающим 1500 узлов.

      Преимущества

      Alluxio помогает преодолеть препятствия при извлечении информации из данных, упрощая работу приложений. получать доступ к своим данным, независимо от формата или местоположения. Преимущества Alluxio:

      • Memory-Speed ​​​​I/O : Alluxio можно использовать в качестве службы распределенного общего кэширования, поэтому приложения, взаимодействующие с Alluxio, могут прозрачно кэшировать часто используемые данные, особенно из удаленные местоположения, чтобы обеспечить пропускную способность ввода-вывода в памяти.Кроме того, многоуровневое хранилище Alluxio, которое может использовать как память, так и диск (SSD/HDD), делает эластичное масштабирование приложений, управляемых данными, экономически выгодным.

      • Упрощенное внедрение облачных и объектных хранилищ : Облачные и объектные системы хранения используют разные семантика, которая влияет на производительность по сравнению с традиционными файловыми системами. Общий файл системные операции, такие как просмотр каталогов и переименование, часто требуют значительной производительности. накладные расходы. При доступе к данным в облачном хранилище приложения не имеют локальности на уровне узла или кэширование между приложениями. Развертывание Alluxio с облачным или объектным хранилищем снижает эти проблем, предоставляя данные из Alluxio вместо базового облачного или объектного хранилища.

      • Упрощенное управление данными : Alluxio обеспечивает единую точку доступа к множеству данных источники. Помимо подключения источников данных разных типов, Alluxio также позволяет пользователям одновременно подключаться к разным версиям одной и той же системы хранения, например к нескольким версиям HDFS без сложной настройки и управления системой.

      • Простое развертывание приложений : Alluxio управляет обменом данными между приложениями и файлами или объектные хранилища, транслирующие запросы доступа к данным из приложений в нижележащие интерфейсы хранения. Alluxio совместим с Hadoop. Существующие приложения для анализа данных, такие как Программы Spark и MapReduce могут работать поверх Alluxio без каких-либо изменений кода.

      Технические инновации

      Alluxio объединяет три ключевые области инноваций, чтобы обеспечить уникальный набор возможностей.

      1. Глобальное пространство имен : Alluxio служит единой точкой доступа к нескольким независимым хранилищам. системы независимо от физического местонахождения. Это обеспечивает единое представление всех источников данных и стандартный интерфейс приложений. Видеть Дополнительные сведения см. в разделе Управление пространством имен.

      2. Интеллектуальное многоуровневое кэширование : Кластеры Alluxio действуют как кэш для чтения и записи для данных в подключенные системы хранения. Настраиваемые политики автоматически оптимизируют размещение данных для производительность и надежность как в памяти, так и на диске (SSD/HDD).Кэширование прозрачно для пользователя и использует буферизацию для обеспечения согласованности с постоянным хранилищем. Видеть Alluxio Storage Management для более подробной информации.

      3. Перевод серверных API : Alluxio поддерживает распространенные в отрасли API, такие как HDFS API, S3 API, FUSE API, REST API. Он прозрачно преобразует стандартный клиентский интерфейс в любое хранилище интерфейс. Alluxio управляет связью между приложениями и хранилищем файлов или объектов, устраняя необходимость сложной конфигурации системы и управления.Данные файла могут выглядеть как объект данные и наоборот.

      Чтобы узнать больше о внутреннем устройстве Alluxio, прочтите Архитектура Alluxio и поток данных.

      Начало работы

      Чтобы быстро запустить Alluxio, ознакомьтесь с нашим Страница «Начало работы», в котором объясняется, как развернуть Alluxio и запустить примеры в локальной среде.

      Также попробуйте наше руководство по началу работы с Presto и Alluxio через:

      Загрузки и полезные ресурсы

      Выпущенные версии Alluxio доступны на странице загрузки проекта.Каждый выпуск поставляется с готовыми двоичными файлами, совместимыми с различными версиями Hadoop. Построение из документации Master Branch объясняет, как собрать проект из исходного кода.

Author:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.