Тюнинг спарк фото: Шевроле спарк тюнинг (70 фото)

Тюнинг Шевроле Спарк — Новости Узбекистана сегодня: nuz.uz

Обновлено:

Топ статей за 7 дней

Подпишитесь на нас

Шевроле Спарк 3 — одна и самых популярных моделей авто в Узбекистане. И конечно же тюнинг Шевроле Спарк достоин отдельного поста . Одной из самых популярных комплектаций у этой модели является Спарк 2-й позиции, оснащен он 1.3 литровым бензиновым двигателем с механической КПП, кондиционером, полным электропакетом и электро стеклоподъемниками.

1. Chevrolet Spark в стоке

Шевроле Спарк 3 — одна и самых популярных моделей авто в Узбекистане. И конечно же тюнинг Шевроле Спарк достоин отдельного поста . Одной из самых популярных комплектаций у этой модели является Спарк 2-й позиции, оснащен он 1.3 литровым бензиновым двигателем с механической КПП, кондиционером, полным электропакетом и электро стеклоподъемниками. Остальные комплектации можно посмотреть здесь.

2. Начнем с Экстерьера:

Диски

Как говорил Генри Форд — 80% внешнего автомобиля это его диски. По-этому тюнинг Шевроле Спарк необходимо начинать именно с дисков. Но диски дискам рознь и не все модели крутых колес подходят на Спарк, в случае с обновлением “тапочек” на Spark мы вынуждены ограничиться размером R17, т.к. R18 уже будут задевать подкрылок при повороте руля. Но мы поговорим о тех, которых очень удачно “садятся” в арку.

Одна из популярнейших моделей дисков на Спарк, да и не только на него, это конечно же Vossen, особенно хорошо сочетается белый цвет автомобиля и кэнди покраска дисков, вот несколько примеров:

Также варианты Спарков на Rays-подобных (Work Rays TE37) дисках. Кстати, если диски действительно оригинальные, то их вес составляет всего 6.8 килограмм! Для сравнения обычное литье без резины весит около 12 кг.

Но если же R17 не то, на помощь приходят проставки и расширение кузова, но вид уже совершенно другого уровня, смотрим видео:

https://www.

youtube.com/watch?v=vg39E4CCZHY

Обвес

На самом деле можно не ограничивать себя лишь обновлением дисков, но и пойти дальше, а именно заняться обвесом. Из видео про 19-е Vossen мы видим, что поставить красивые диски мало, нужен обвес, дабы ваш Шевроле Спарк не смотрелся как цепной пёс. То есть логика проста: если ставить диски, то нужно либо занижение, либо обвес. Существуют готовые боди киты, как например вот это решение от 3dCarbon:

Правда стоит такой обвес около 800$. Наверняка, люди занимающиеся тюнингом Chevrolet Spark в Ташкенте смогут сделать “лепку” тех же самых бамперов и юбок, либо предложить другие варианты. Иной пример боди кита:

Ну а самым распространенным вариантом тюнинга бамперов является бампер под Mercedes-Benz последнего модельного ряда, выглядит это вот так и ну очень хорошо “встает” на Шевроле Спарк.

А вот так выглядит задний бампер Мерседеса дорестайлинг и рестайлинг:

Оптика

В тюнинге фар Спарка дикую популярность имеет Мерседес. Нет, не то чтобы фары от w222 подходят на маленький Спарк, но очень легко достать задние фары в стиле Mercedes-Benz W222, это тот самый S class, который выпускается с 2013-го года. В сравнение вам фотографии двести двадцать второго и уже обновленных задних фар Спарка:

Стоимость такой оптики начинается от 120$ и до 300$ в зависимости от качества. Но на Мерседесах свет клином не сошелся и существует множество других вариаций тюнинга задних фар, подборка:

С задними фарами все ясно, а вот что можно сказать про передние? К сожалению готовых решений в стиле Mercedes Benz w222 нет, но на самом деле имеется одно простое но симпатичное решение это выкрасить маску фары в черный цвет и мы получим +50 к крутости, пример:

И все таки, если делать что-то более сложное чем покраска маски фары Спарка, то это добавление линзованой оптики, диодных полос и т.п., впрочем смотрите сами:

3. Интерьер

Установка пушстарт Шевроле Спарк

Начнем с маленькой, но очень важной кнопки START/STOP. Есть два пути установки данной кнопки, первый — на место личинки ключа, второе — заморочиться и вывести её на торпеду.

Вариант с кнопкой вместо личинки:

Если заморачиваться, то выводить кнопку на торпеду, но зато как красиво!

Перешив сидений

В тюнинге салона Спарка, да и не только этой модели, а любой другой, в узбекистане нет равных. Перетягивают все что можно перетянуть… мы не будем многословны, просто посмотрите это короткое видео с шикарной перетяжкой салона Шевроле Спарк:

Центральная консоль, мультимедиа

Как вы думаете под какую марку авто у нас будет происходить тюнинг торпеды? Правильно — Mercedes Benz. Ребята из ташкента даже диффузоры меняют на знаменитые, круглые, мерсовские диффузоры. Меняется даже руль. Совместив тюнинг экстерьера с тюнингом интерьера Спарка, точно складывается ощущение, что сидишь в добротном А-классе. Впрочем, снова не будем долго расписывать, смотрите сами (тюнинг салона Шевроле Спарк начинается с середины):

4. Двигатель

Турбина

Турбо для Шевроле Спарк как один из вариантов тюнинга, который имеет право на жизнь. С 85 л.с. небольшая турбина с наддувом в 0.3-0.5 бар увеличивает мощность мотора на 40-45%, что ощутимо сказывается на динамике разгона, Спарк с его весом 850 кг улетает просто в космос! Но… есть одно большое но и это надежность. При очень высокого сопряжения металла, кстати благодаря этому мотор Chevrolet Spark работает очень тихо, может просто напросто лопнуть блок, что приведет к замене мотора целиком.

Свап

Данный вариант увеличение мощности Шевроле Спарк уже более надежный. Единственный минус, который есть у каждого хотхэтча это небольшое пространство под капотом и все же у нас есть вариант свапп на Кобальтовский мотор 1.5 литра, 105 л.с.. Дабы все было по феншую, раз уж мы и собрались увеличивать мощность нашего Спарка, в дополнение к мотору устанавливаем холодный впуск от APEXI Power Intake, равнодлинный коллектор, спортивные катализаторы, трасса, конечная банка, к примеру Magnaflow. Ну и конечно же небольшой кулек на 0.3-05 бара, на выходе вы получаете мощность, примерно, 200-210 л.с. и космо-Спарк.

Однако если у вас имеется лишних 43.000 евро, то вы можете сразу же купить тюнингованный Chevrolet Spark V8 с 7-литровым двигателем от Корвета. Вот этот малыш:

5. Тюнинг проекты людей

Просто, без лишних слов, фотографии и видео некоторых проектов людей с разных стран:

Армейский тюнинг Спарка

Stance Nation не обходит стороной и Шевроле Спарк

На наш взгляд очень аккуратный и сделанный со вкусом тюнинг Spark.

https://vimeo.com/163311721

Последние новости

Больше похожих статей

Тюнингованный под «Бэтмобиль» Chevrolet Spark — фотообзор

Фото: Repost.uz

Если вы смотрели «Бэтмена», то должны знать, что «Бэтмобиль» является неотъемлемой частью супергероя мрачного и темного города Готэм. Repost Avto взял на обзор Chevrolet Spark, который выполнен в стиле «Бэтмобиля».

Передняя часть

Фото: Repost. uz

Начать стоит с тонировки автомобиля. Она полностью закрывает обзор снаружи, благодаря чему никто не увидит, кто сидит внутри машины. Это придало «Спарку» больше загадочности. На затемнение стекол у владельца ушло порядка тысячи долларов.

Фото: Repost.uz

Теперь нужно обратить внимание на переднюю часть автомобиля. В глаза сразу бросается эмблема «Бэтмена», что поставлена на место шильдика Chevrolet. К тому же, изменена и радиаторная решетка, которая прибавила автомобилю дерзости.

Владелец решил покрасить фары изнутри в черный цвет, а затем вставить туда линзы. Получилось достаточно зрелищно. Включенные фары выглядят не так, как у заводского «Спарка». Сейчас они куда агрессивнее и интереснее.

Интерьер

Фото: Repost.uz

Сразу же можно заметить, что в машине кожаные кресла. Их не заменяли. Это родные сидения. Они полностью обшиты кожей. Владелец тюнинг-центра Tuning House говорит, что когда человек садится в салон, то он попадает в объятия кресел.

Дизайн сидений был взят с автомобиля Audi S-Line. На их обшивку ушло свыше тысячи долларов.

Фото: Repost.uz

Все никелевые участки салона были заменены на стиль Black Piano. В авто встроили черные дефлекторы воздуха, которые органично вписались. Также стоит отметить анатомический руль Chevrolet, через который можно управлять мультимедиа и другими функциями.

Фото: Repost.uz

Не стоит забывать и про бар машины. Модное веяние последних лет — установка в салон «Джентры» бара второго «Малибу». Тут такой же бар был установлен в «Спарк». Сразу видно, что салон поменялся в лучшую сторону. Он стал более темным и изящным, как сами фильмы «Бэтмена», благодаря выполненным изменениям.

Диски

Фото: Repost.uz

На «Бэтменовский» «Спарк» поставили черно-стальные диски. Цвет был выбран не просто так. На спойлерах автомобиля преобладают точно такие же цвета. Вообще, диски от Vossen высоко ценятся в Узбекистане. Автомобилисты отдают свое признание этому бренду.

Задняя часть

Фото: Repost.uz

Сзади существенных перемен не наблюдается. Вместо родных фар установили «песочные часы», также заменили логотип на «Бэтмена» и поставили диффузоры. Машина действительно стала лучше выглядеть и точно будет выделяться на дорогах города. Весь тюнинг обошелся владельцу в сумму шесть тысяч долларов (более 68 миллионов сумов).

Ранее Repost Avto подготовил обзор на эксклюзивную Gentra, на преображение которой было потрачено столько же, сколько стоит сама машина.

Больше об авто в Телеграм-канале Подписаться

Точная настройка и повышение производительности заданий Apache Spark — Databricks

Значения по умолчанию Apache Spark обеспечивают достойную производительность для больших наборов данных, но оставляют место для значительного прироста производительности при возможности настройки параметров на основе ресурсов и задания. Мы углубимся в некоторые передовые методы, извлеченные из решения реальных проблем, и шаги, предпринятые при добавлении дополнительных ресурсов. выбор сборщика мусора, сериализация, настройка количества рабочих/исполнителей, разбиение данных на разделы, просмотр перекоса, размеры разделов, пул планирования, Fairscheduler, параметры кучи Java. Чтение журнала выполнения Sparkui для выявления узких мест и решений, оптимизации объединений и разделов. С помощью spark sql for rollups рекомендуется избегать, если это возможно

Стенограмма видео

— Наша презентация посвящена тонкой настройке и повышению производительности наших заданий Spark.

Все мы выходцы из IBM и инженеры данных. Мы затронем широкий круг тем для нашей презентации, которую мы настроили, чтобы наше приложение заработало как можно быстрее.

Наша установка

Итак, немного предыстории, вся эта работа была проделана для инструмента проверки данных для ETL. Он выполняет более двух миллиардов проверок по 300 различным наборам данных. Эти проверки касаются полноты, качества данных и некоторых других. Первоначально наша работа занимала более четырех часов для данных за девять месяцев, и это при условии, что она выполнялась до конца. Довольно часто мы видели нехватку памяти или другие проблемы с производительностью. Перед нами стояла задача снизить время выполнения до приемлемого уровня, а также добиться стабильной работы.

Для решения этой задачи мы провели месяцы исследований и запустили одно и то же приложение примерно за 35 минут для данных за полный год. Некоторые из трюков, которые мы сделали, заключались в том, что мы переместили всю обработку в память, что значительно улучшило время выполнения. Затем мы поговорим и о некоторых других трюках. Следует отметить, что мы разработали все наши приложения с использованием Scala, поэтому все примеры будут на Scala. При настройке мы занимались множеством разных аспектов, включая ЦП, распараллеливание, сборку мусора и так далее.

Настройка кластера

Итак, все эти различные конфигурации можно настраивать и настраивать. Одна вещь, которую вы хотите отметить, это то, что, когда вы настраиваете один, вы собираетесь повлиять на другие. Например, если вы увеличите объем памяти на исполнителя, вы увидите увеличение времени сборки мусора. Если вы дадите дополнительный ЦП, вы увеличите параллелизм, но иногда вы увидите проблемы с планированием и дополнительные перетасовки. Что вы хотите сделать, так это в любое время, когда вы меняете один, посмотреть, как это повлияет на другие, и использовать доступный вам мониторинг для проверки всех ваших изменений. Мы использовали метрики Spark UI, Sysdig и Kubernetes.

Перекос — это одно из самых простых мест, где можно увидеть возможности для улучшения производительности. Перекос просто означает неравномерное распределение данных по вашим разделам, что приводит к тому, что ваша работа также распределяется неравномерно. Следует отметить, что ваши приложения всегда изначально будут иметь проблемы с перекосом, особенно если у вас есть перекос при приеме данных, тогда и остальная часть приложения тоже будет. Один крайний пример: если вы хотите выполнить фильтрацию некоторых данных, и в одном разделе было две записи, а в другом — миллион, этап с миллионом займет значительно больше времени, чем этап только с двумя.

Здесь рассматриваются некоторые примеры. В первом примере мы смотрим на Spark UI. Обратите внимание, что подавляющее большинство этапов завершились быстро, а остальные этапы заняли значительно больше времени, в некоторых случаях в шесть раз дольше. Это отличный способ определить перекос, так как некоторые этапы выполняются быстро, а другие занимают гораздо больше времени. На втором снимке экрана показаны системные показатели, и обратите внимание, что некоторые исполнители используют гораздо больше памяти и ЦП, чем другие, для тех же этапов задания.

Если вы считаете, что у вас есть асимметрия, это также очень легко подтвердить. Один из способов — просмотреть журналы Spark. Если вы посмотрите на размеры своих разделов RDD в журналах, вы заметите, что слева, в том же RDD, некоторые разделы содержат только 16 байт данных, а другие — сотни мегабайт. С правой стороны они выглядят гораздо более равномерно распределенными. Еще одна вещь, которую вы можете сделать, это использовать RDD API фрейма данных, вы можете распечатать количество записей на раздел, чтобы подтвердить наличие перекоса. Опять же, с левой стороны вы заметите, что некоторые разделы имеют более миллиона записей, в то время как многие имеют ноль, а с правой стороны мы снова видим гораздо более равномерное распределение. Итак, как только вы определили перекос, как вы можете справиться с этим перекосом?

Обработка перекоса (продолжение)

Одним из самых наивных подходов является слепое переразбиение, хотя оно также может быть очень эффективным. Где вы хотите использовать переразметку, например, если вы хотите увеличить количество разделов, которые вы используете для больших операций, или если вы читаете из источника раздела, который имеет меньше желаемого количества разделов. Еще один отличный вариант использования переразбиения — перед тем, как вы выполните несколько узких преобразований, когда вы не перетасовываете данные, как, например, в примере с фильтром, о котором мы говорили ранее. Если вы собираетесь уменьшить количество разделов, вы всегда должны использовать объединение, а не перераспределение, поскольку при этом будет перемешиваться меньше данных. Когда вы выполняете соединения и у вас искаженные данные, вы можете использовать разные приемы, и Блейк расскажет о них на нескольких слайдах.

Обработка перекосов — прием

Одно из лучших мест для обработки перекосов — это время приема. Так, например, если вы выполняете чтение JDBC, вы можете использовать параметры искры для чтения разделов и получения прироста производительности. Одна вещь, которую нужно знать: если вы собираетесь указать один из этих параметров, вы должны указать их все. Здесь не упоминается ваш размер выборки, это еще один параметр, который вы можете настроить. Одна вещь, которую нужно знать, это то, что размер выборки по умолчанию на самом деле зависит от базы данных, поэтому это еще одна область для изучения. Для этих опций вам нужно знать, что столбец раздела, в частности, является числовым, и вы должны выбирать его очень тщательно. Вы хотите, чтобы столбец раздела имел относительно равномерное распределение. Если он сильно искажен, то чтение вашего раздела также будет иметь некоторые проблемы с производительностью. Если у вас нет хорошего столбца, который относительно равномерно распределен, вы можете создать столбец раздела, комбинируя другие числовые столбцы, используя сложение, моды и т. д. Если возможно, вы хотите попросить своего владельца данных включить этот столбец раздела в сами данные, а не создавать его запросом, опять же для повышения производительности. Одним из примеров, когда мы увидели значительную производительность, было то, что мы взяли задание, на чтение которого ушло 40 минут, до менее чем 10.

Этот пример просто показывает, что происходит, когда вы выполняете чтение JDBC с разделением.

Пример

Шаг — еще одна область, с которой нужно быть осторожным. Вполне возможно, что даже если у вас есть хороший столбец раздела, ваши шаги также будут иметь перекос, поэтому эти параметры генерируют запросы на слайде. Предположим, что в вашем partitionModColumn было 90% данных более 900. Тогда выполнение этого последнего запроса займет значительно больше времени, чем остальные запросы. Итак, опять же, вы можете использовать уловки, такие как использование хэш-функции, за которой следует мод, чтобы попытаться также более равномерно распределить свой шаг.

Также работает с секционированными данными.

Другой способ работы с секционированными данными — когда вы читаете уже секционированные данные. Итак, в этом примере мы рассматриваем облачное хранилище объектов. Обратите внимание, что в облачном объектном хранилище наши паркетные доски имеют широкий диапазон размеров разделов. Что происходит, когда мы читаем это, мы сохраняем то же разделение, что и наш источник. Чтобы справиться с этим, мы считываем его и делаем раздел для чтения, чтобы получить равномерное распределение.

Еще один отличный способ повысить производительность — использовать кэш и сохранение. Одна вещь, которую нужно знать, это то, что кэширование просто сохраняется, но только в памяти. Если вы используете persist, вы можете указать уровень хранения, и разные уровни хранения также будут иметь свой собственный набор компромиссов, которые вы должны изучить.

Одна вещь, которую нужно знать, это то, что когда вы используете кэширование и сохранение, вы хотите немедленно отменить сохранение, когда это будет сделано, чтобы освободить память для сборки мусора. На картинке справа мы дважды считывали одни и те же данные из источника и выполняли самообъединение. Без сохранения мы бы дважды считывали данные и дважды выполняли десериализацию, прежде чем выполнять самосоединение. Когда мы сохраняем его, нам нужно прочитать данные только один раз и один раз выполнить сериализацию, поэтому мы увидели здесь значительное улучшение производительности. Однако вы должны быть осторожны, потому что, если вы будете чрезмерно упорствовать, вы иногда увидите дополнительные сбросы на диск, что вызовет проблемы. Вы увидите повышенное давление со сборкой мусора, и если у вас есть куча вещей, которые вы одновременно охватили, то опять же это замедлит сборку мусора. – Итак, сейчас я расскажу о нескольких различных вариантах, которые можно попробовать и просто повысить производительность ваших приложений.

Один из них: если вы выполняете seq.foreach,

Other Performance

вместо seq. par.foreach. Это позволяет вашему циклу for выполняться параллельно. Однако вы должны быть осторожны, потому что, если вы получаете недетерминированные результаты, вы создадите условия гонки в своем приложении. Один из способов попробовать это сделать — использовать аккумуляторы или другие части Spark API, чтобы этот метод был безопасным для чтения. Кроме того, вы хотите по возможности избегать использования UDF, особенно если вы не разрабатываете на Scala, потому что все должно быть переведено в JVM с помощью кода. Как работают UDF, они десериализуют каждую строку в объект, применяют лямбда-выражение, а затем повторно сериализуют его, поэтому к тому времени, когда все это будет сделано, вы генерируете много мусора и значительно увеличиваете время сборки мусора.

Оптимизация соединений

Далее я расскажу о различных способах оптимизации соединений, поэтому я расскажу о паре разных приемов, например, о том, как лучше предварительно обработать ваши данные, как избежать ненужного сканирования ваших базы данных, как воспользоваться преимуществом локальности ваших данных и разделов, и, наконец, я расскажу о методе, называемом солением.

Первая хитрость заключается в том, чтобы сделать так называемое широковещательное соединение. Как работает широковещательная передача: она берет фрейм данных и передает его каждому исполнителю. Этот трюк особенно полезен, если у вас есть большой фрейм данных, который соединяется с очень маленьким фреймом данных.

В нашем примере, как вы видите справа, мы извлекаем два разных фрейма данных, а затем вы видите, что происходят некоторые обмены, происходит некоторое перемешивание, а затем данные сортируются и выполняется так называемое сортировка слиянием. Справа у нас то же приложение, получающее те же два фрейма данных, но затем мы рассылаем меньший по размеру, так что вы видите, что происходит меньше перетасовки и обмена, а затем это позволяет Spark выполнять то, что называется широковещательным хэш-соединением. под капотом, что намного быстрее, чем сортировка слиянием. Следует отметить, что в Spark есть порог автоматического подключения к широковещательной рассылке, поэтому, если ваши кадры данных меньше 10 мегабайт, он автоматически будет транслировать их для вас. Нам нравится по-прежнему указывать, чтобы он транслировался, просто чтобы мы знали в нашем коде, что транслируется, а что нет.

Есть еще несколько трюков, которые вы можете сделать, это попытаться отфильтровать ваши данные до того, как вы на самом деле выполните свои объединения. Это особенно полезно, когда у вас есть кадры данных, которые слишком велики для трансляции. В нашем примере вверху у нас есть средний фрейм данных и больший фрейм данных, и мы пытаемся отфильтровать больший фрейм данных на основе ключей в меньшем фрейме данных.

Еще один трюк, который вы можете сделать, — это так называемая динамическая обрезка разделов, которая будет встроена в Spark 3, и что она делает, так это пытается удалить разделы во время чтения. В нашем примере у нас снова есть больший фрейм данных и меньший, но не настолько маленький, чтобы мы могли его транслировать, и Spark по своей сути попытается обрезать некоторые разделы, а затем вы также можете применить приемы фильтрации, чтобы попытаться в конечном итоге получить эти кадры данных, где вы даже потенциально можете транслировать их.

Соление – уменьшение перекоса

Теперь я расскажу об уловке, называемой солением, и это особенно полезно, если ключи, которые вы соединяете во фреймах данных, имеют перекос, потому что, если они имеют перекос до объединения, результирующий фрейм данных будет сильно искажен. На нашей диаграмме вверху вы видите ключ измерения, к которому вы присоединяетесь, и он сильно искажен только в этих четырех строках. Стрелка представляет соление, когда мы немного рандомизируем ключи, чтобы уменьшить этот перекос, и с правой стороны вы видите, что данные распределяются более равномерно.

Об этом трюке следует помнить, что он требует немного больше времени на предварительную обработку и потребует больше памяти, потому что вам придется солить оба ваших фрейма данных, к которым вы присоединяетесь, а затем сопоставлять ключи. так что вы можете отменить свою засолку, если это необходимо.

Еще несколько моментов, о которых следует помнить при попытке оптимизировать ваши объединения: вы всегда хотите, чтобы большой фрейм данных всегда находился слева. Spark неявно попытается сначала перетасовать правильный фрейм данных, поэтому, чем он меньше, тем меньше перетасовки вам придется делать. Затем, как уже упоминала Кира, вам нужно использовать хорошие стратегии разбиения, найти золотую середину для количества разделов в вашем кластере. Затем вы хотите попытаться улучшить сканирование своих баз данных, поэтому вы хотите кэшировать и сохранять, как уже упоминала Кира, и вы хотите фильтровать как можно раньше, даже в запросе, если можете.

Тогда попробуйте применить один и тот же разделитель для всех ваших фреймов данных, потому что это повысит вероятность того, что данные будут находиться на правильном исполнителе, а значит, уменьшит количество перетасовок, которые должно выполнять приложение. Наконец, если вы видите, что в вашем пользовательском интерфейсе Spark есть пропущенные этапы, это хорошо, это означает, что вы проделали большую работу по оптимизации своих объединений, и в конце концов все будет работать быстрее.

Теперь я расскажу о том, как приложения планируют свои задачи. По умолчанию Spark настроен на работу по принципу FIFO, поэтому первый пришел, первый вышел, но вы можете изменить настройку, чтобы она была так называемой честной. Как это работает, позволяет Spark планировать более длительные и крупные задачи с меньшими и более быстрыми задачами, что увеличивает параллелизм вашего приложения и увеличивает использование ресурсов, поэтому вы в полной мере используете преимущества кластера, на котором работаете. . Следует отметить, что, поскольку все не всегда запланировано упорядоченным образом, это немного усложняет отладку кода, поэтому многие люди любят отключать этот режим во время отладки. или работать локально, и включать его только в своей производственной среде.

Справедливое планирование и пулы

При настройке расписания вы также можете настроить так называемые пулы, и это в основном сегменты для различных задач.

Когда вы их настраиваете, вы хотите учитывать вес и minShare пулов. Вес позволяет вам установить, сколько ресурсов имеет пул по сравнению с другими пулами, так что это способ установить приоритет. Если вы придадите одному пулу больший вес, все задачи в нем будут выполняться быстрее. minShare позволяет вам сказать, что каждый пул имеет так много ресурсов из кластера. По умолчанию Spark устанавливает для каждого пула вес, равный единице, и значение minShare, равное нулю, поэтому равное использование кластера и ничего не гарантируется. Вы можете установить все свои различные пулы, их minShare и вес в так называемом файле fairscheduler.xml, а затем передать это в свое приложение при отправке Spark.

Вот пример точно такого же приложения, работающего с точно таким же набором данных и точно таким же набором пулов.

Вверху снимок экрана приложения, в котором оно просто запускает FIFO по умолчанию, а внизу — в нормальном запланированном режиме. Вы видите, что у них обоих есть эта длительная задача, и в верхней части второй пул пытается планировать то, что может, и он планирует некоторые задачи, но они последовательные, и это не тонна, а затем у вас есть большой промежуток времени до того, как другая задача, эта длинная задача, завершится. Внизу, где набор справедлив, обе дыры на самом деле выполняют несколько задач, и когда это сделано, это позволяет приложению опережать себя, пока оно ожидает более длинную задачу, поэтому оно не ускоряет эту задачу, но это позволяло коду выполняться и не запускать ничего, зависящего от этой задачи. – Одно из первых узких мест, с которыми вы можете столкнуться, может быть связано с памятью или сетью.

Чтобы настроить их, важно понимать, как Spark сериализует ваши данные под капотом. Вы можете использовать два типа сериализаторов: Java или Kryo. Java используется по умолчанию для большинства типов, тогда как Spark устанавливает Kryo по умолчанию для RDD с простыми типами. Если в вашем фрейме данных есть столбцы целочисленного или строкового типа, Kryo используется по умолчанию для перетасовки. Сериализатор Java может работать для любого класса и является более гибким, тогда как Kryo работает для большинства сериализуемых типов и примерно в четыре раза быстрее и в 10 раз компактнее. Если вы хотите получить какие-то преимущества сериализации или ускорить ее, попробуйте использовать Kryo. Kryo также сериализует пользовательские классы, но чтобы сделать это более эффективным, вам необходимо зарегистрировать их в сериализаторе. Это гарантирует, что объект не хранит имя класса, поэтому вы экономите около 60 байт, если ваше имя класса должно состоять, например, из 10 символов. Еще одна проблема при настройке памяти — это отсутствие использования сжатых указателей, или, как я люблю их называть, сжатых упс, как на картинке Роберта Дауни-младшего здесь. При работе с размерами кучи менее 32 гигабайт вы можете указать JVM использовать четырехбайтовые ссылки вместо восьмибайтовых. Любой объект в JVM имеет размер, кратный восьми, что делает последние три бита адреса нулевыми. Таким образом, мы можем использовать это свойство, чтобы в основном позволить JVM выполнять умный сдвиг битов для сжатия и распаковки ссылок с загрузкой и поиском объектов. Следует отметить, что 32-гигабайтная куча с 4-байтовыми ссылками может содержать столько же объектов, сколько 48-гигабайтная куча с 8-байтовыми ссылками. Если размер кучи вашего исполнителя составляет от 32 до 48, вы не получаете никаких преимуществ памяти.

Настройка сборки мусора

Далее мы поговорим о сборке мусора, и вот некоторые из проблем, с которыми вы обычно сталкиваетесь при работе со сборкой мусора, например, у вас долгое время сборки мусора, конфликты при выделении большего количества объектов , вы замечаете тайм-ауты пульса исполнителя и тому подобные проблемы.

Одна из первых вещей, которую вы можете сделать, чтобы понять, есть ли у вас проблемы со сборкой мусора, — это взглянуть на свой пользовательский интерфейс Spark и заметить время, затрачиваемое на ваши задачи, по сравнению со сборкой мусора. Еще одна метрика, которую мы использовали, — это просмотр нашей памяти в Kubernetes. Мы заметили, что наша память заполнялась до того, как сборщик мусора фактически пытался очистить аккумуляторы, и мы заметили длительное время GC.

Включить ведение журнала сборщика мусора

Первым шагом при настройке сборки мусора является включение ведения журнала. Здесь мы покажем вам два варианта, два разных алгоритма, один ParallelGC и один G1GC. Это позволяет вам понять, как часто происходит ваша сборка мусора, и некоторую другую информацию о том, сколько памяти было очищено, а также некоторую другую информацию, связанную с этапами, в соответствии с каждым отдельным алгоритмом, например Minor GC, Full GC и Major GC, о котором мы поговорим на следующих слайдах.

ParallelGC (по умолчанию)

Здесь мы поговорим о ParallelGC, алгоритме по умолчанию или сборке мусора по умолчанию для Spark. Как многие из вас, наверное, знают, куча делится на молодое и старое поколения. Давайте кратко рассмотрим некоторые вещи, которые мы можем сделать, если столкнемся с проблемами. Если вы замечаете частую мелкую сборку мусора, мы рекомендуем увеличить пространство Eden и Survivor. Если вы заметили частую крупную сборку мусора, увеличьте молодое пространство, чтобы не так много объектов превращались в старые, или вы можете попробовать увеличить старое пространство или попробовать уменьшить это свойство, называемое spark.memory.fraction, которое сообщает Spark, как скоро он может вытеснять фреймы данных из кеша. Обычно это не очень хорошая идея, если у вас есть долго сохраняющиеся фреймы данных, ожидающие повторного использования. Наконец, если вы замечаете полный сборщик мусора, здесь не так много вещей, которые вы можете сделать, кроме как увеличить память или попробовать увеличить пространство для молодых.

Далее мы поговорим об алгоритме G1GC, который представляет собой коллектор с малой задержкой и высоким уровнем параллелизма. Он работает, разбивая кучу на тысячи регионов одинакового размера, чтобы потоки GC могли работать с каждым регионом параллельно. Мы рекомендуем этот алгоритм, если у вас размер кучи превышает 8 гигабайт, и если вы заметили длительное время сборки мусора, что было в нашем случае, мы это заметили. Для крупномасштабных приложений, таких как наше, мы обнаружили, что настройка этих свойств, упомянутых на слайде ниже, трех свойств, которые вы видите здесь, особенно полезна. Давайте рассмотрим пример использования, когда мы запускаем одно и то же приложение с этими настройками и без них. Мы устанавливаем для ParallelGCThreads во втором приложении значение 8, что соответствует количеству ядер на исполнителя, для потоков ConcGC — 16, что вдвое больше, чем в предыдущем свойстве, а для InitiatingHeapOccupancyPercentage — значение 35, что позволяет запускать GC при заполнении кучи. примерно на 35%. Этот параметр обычно по умолчанию составляет около 45%, поэтому он позволяет вам запускать сборку мусора раньше. Чтобы нарисовать вам картину, мы попытаемся рассмотреть различия в ресурсах между двумя приложениями. Первое приложение превышало пределы памяти нашего кластера и выливалось на диск, в то время как второе приложение с такими пользовательскими настройками позволяло использовать ЦП примерно на 12% меньше и экономить более 200 гигабайт памяти. Однако здесь следует отметить одну вещь: более высокая загрузка ЦП коррелирует с сбросом данных на диск. Наконец, хорошая мантра, которой всегда следует следовать, — собирать часто и собирать рано.

Вот некоторые основные выводы. Настройка производительности повторяется и часто проводится в каждом конкретном случае. Выберите то, что лучше всего подходит для вашей ситуации. Воспользуйтесь преимуществами пользовательского интерфейса Spark, журналов и любых доступных вам средств мониторинга, таких как Kubernetes и Sysdig, в нашем случае. Попробуйте сопоставить эти события в своем мониторинге с областями значительного замедления и начните работу оттуда, вместо того, чтобы настраивать сразу несколько параметров Spark. Наконец, вы не можете быть совершенны. По мере роста потребностей вашего приложения и данных вам придется делать это снова и снова. Спасибо, удачи.

Настройка приложений Spark для эффективного использования кластера Dataproc | Ариде Четтали | Блог о технологии PayPal

Фото Джейн Кармона на Unsplash

Вы недавно перенесли свое приложение Spark из локального кластера Yarn в Dataproc? Тогда эта запись в блоге может помочь вам настроить приложения Spark для эффективного использования GCP Dataproc и экономии средств.

Недавно наша команда переместила несколько рабочих нагрузок с большими данными в кластер Google Dataproc, так как он предлагает кластер эфемерной области действия. Это помогает гарантировать, что каждое задание получит выделенный кластер, а медлительность в одном задании не повлияет на другие задания.

Существует одно различие, с которым следует быть осторожным в локальном кластере Yarn по сравнению с кластером Yarn Dataproc .

В случае локального кластера Yarn это общий кластер, и несколько заданий выполняются параллельно разными командами. Таким образом, какие бы ресурсы вы ни запросили для своей работы, вы получите их, а другие задачи будут использовать остальные ресурсы кластера. Таким образом, ресурсы кластера максимально используются в зависимости от количества параллельно выполняемых заданий.

Но в случае кластера Dataproc мы часто создаем эфемерный кластер для выполнения одного задания. Это означает, что мы должны убедиться, что наша работа использует все доступные ресурсы кластера. Если нет, то в кластере не выполняются другие задания и ресурсы не используются полностью, но вам выставляется счет за общий вычислительный механизм, использованный для создания кластера Dataproc.

Давайте лучше разберемся в вопросе на примере. Рассмотрим кластер Dataproc из 41 узла, который мы создаем со следующей конфигурацией:

  Кластер Dataproc  
|
|--- 1 главный узел (n1-standard-8) = 1 * (8 виртуальных процессоров и 30 ГБ памяти)
|
|--- 40 рабочих узлов (n1-standard-16) = 40 * (16 виртуальных ЦП и 60 ГБ памяти)
Всего виртуальных ЦП и памяти (рабочих)
40 * 16 виртуальных ЦП = 640 виртуальных ЦП
40 * 60 ГБ памяти = 2400 ГБ Память

Кластер Yarn будет запускать несколько демонов, специфичных для Yarn, на рабочих узлах в фоновом режиме. Поэтому нам нужно убедиться, что мы оставляем достаточно ядер и памяти для бесперебойной работы этих демонов и ОС.

  Всего доступных виртуальных ЦП и памяти на рабочих узлах  40 * 15 виртуальных ЦП =  600 виртуальных ЦП  (остается 1 виртуальный ЦП на рабочий узел для демонов и ОС)40 * 48 ГБ памяти =  1920 ГБ  памяти (остается 12 ГБ на рабочий узел для deamons и ОС ) 

Каждый из рабочих узлов получит только 48 ГБ памяти и 15 виртуальных ЦП для обработки данных/вычислений. Это связано с тем, что по умолчанию Dataproc устанавливает yarn.nodemanager.resource.memory-mb как 80% памяти вычислительной машины (80% от 60 ГБ = 48 ГБ ~ 49 ГБ).152 МБ).

В зависимости от разновидности вычислительной машины, которую вы используете для создания кластера, распределение по умолчанию варьируется от 75% до 80%. Текущее настроенное значение yarn.nodemanager.resource.memory-mb для вашего кластера можно проверить в пользовательском интерфейсе Yarn RM, перейдя в Инструменты → Конфигурация.

Свойство yarn.nodemanager.resource.memory-mb также можно переопределить с помощью пользовательского значения при запуске кластера Dataproc.

Настройка исполнителей Spark

Теперь нам нужно разделить доступные ресурсы рабочего узла на исполнителей. Одна вещь, о которой следует помнить, заключается в том, что мы не должны недоиспользовать или чрезмерно использовать доступные ресурсы, что приведет к неправильной конфигурации, и конечным результатом будет недоиспользование всего кластера при выполнении заданий.

Если мы планируем иметь три Исполнителя на каждый рабочий узел, то каждый исполнитель будет иметь следующие конфигурации:

Эта конфигурация Spark Executor идеально подходит для нашего случая. Однако мы должны понимать, что памяти запрошено пряжей на исполнителя = spark.exeutor.memory + spark.executor.memoryOverhead.

Итак, мы должны дополнительно распределить 16 ГБ против executor.memory и executor. memoryOverhead.

В конце концов, для приведенных выше расчетов у нас есть приведенная ниже конфигурация для нашего задания Spark (распределение памяти может варьироваться в зависимости от вашего задания).

 spark.executor.cores=5 
spark.executor.memory=14g
spark.executor.memoryOverhead=2gspark.driver.core=5
spark.driver.memory=14g
spark.driver.memoryOverhead=2g

У нас есть 40 рабочих узлов и каждый рабочий узел имеет 3 исполнителя и каждый исполнитель имеет 5 ядер, т.е. всего 40 * 3 * 5 = 600 параллельных ядер.

Мы видим, что кластер способен выполнять 595 параллельных задач (600–5 ядер драйверов) и кластер использует ресурсы на 99,2%.

Стоимость неправильных конфигураций

С помощью приведенных выше расчетов свойства теперь установлены для нашего задания Spark. Что, если нам не нужно делать все эти вычисления и настраивать эти свойства? Запустим кластер Dataproc с другой конфигурацией ( изменил spark. executor.memory с 14g на 15g ).

 spark.executor.cores=5 
spark.executor.memory= 15g
spark.executor.memoryOverhead=2g

Ниже приведен скриншот задания, работающего с этой конфигурацией:

Теперь, несмотря на то, что мы использовали такое же количество вычислительных экземпляров для создания кластера Dataproc, мы не получаем такой же вычислительной мощности в Dataproc, как раньше. Параллельно запущенных задач всего 400, а кластер использует только 70,9% ресурсов.

Это связано с калькулятором ресурсов Dataproc по умолчанию, который имеет вид org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DefaultResourceCalculator , который использует информацию о памяти только для выделения контейнеров, а не для планирования ЦП. И из-за этого в каждой рабочей ноде инициализируются только два исполнителя, так как у третьего исполнителя не было бы требуемой памяти. Это означает, что мы тратим впустую 5 виртуальных процессоров и 14 ГБ памяти на каждом рабочем узле.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *