Spark Streaming性能调优
数据接收并行度调优（一） 通过网络接收数据时（比如Kafka、Flume），会将数据反序列化，并存储在Spark的内存中。如果数据接收称为系统的瓶颈，那么可以考虑并行化数据接收。 每一个输入DStream都会在某个Worker的Executor上启动一个Receiver ...
原文：Spark Streaming性能调优详解（转）
原文链接：Spark Streaming性能调优详解 SparkStreaming提供了高效便捷的流式处理模式，但是在有些场景下，使用默认的配置达不到最优，甚至无法实时处理来自外部的数据，这时候我们就需要对默认的配置进行相关的修改。由于现实中场景和数据量不一样，所以我们无法设置一些通用的配置 要不然SparkStreaming开发者就不会弄那么多参数，直接写死不得了 ，我们需要根据数据量，场景的不 ...
2015-11-13 11:47 0 10351 推荐指数：
相关推荐
spark streaming常用调优
1、Spark Streaming第一次运行不丢失数据 kafka参数 auto.offset.reset 参数设置成earliest 从最初始偏移量开始消费数据。 2、Spark Streaming精准一次消费 手动维护偏移量 处理完业务数据后，再进行提交偏移量操作 ...
spark性能调优--jvm调优（转）
一.问题切入 调用spark 程序的时候，在获取数据库连接的时候总是报 内存溢出 错误 （在ideal上运行的时候设置jvm参数 -Xms512m -Xmx1024m -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=1024M，不会报错） 二.jvm参数 ...
spark性能调优
1、spark汇聚失败 出错原因，hive默认配置中parquet和动态分区设置太小 2.hive数据入hbase报错 出现报错原因： executor_memory和dirver_memory太小，在增大内存后还会出现连接超时的报错 解决连接超时 ...
Spark 调优（转）
Spark 调优 返回原文英文原文：Tuning Spark Because of the in-memory nature of most Spark computations, Spark programs can be bottlenecked by any ...
Spark Streaming集成Kafka调优
调优 Spark Streaming集成Kafka时，当数据量较小时默认配置一般都能满足我们的需要，但是当数据量大的时候，就需要进行一定的调整和优化。 合理的批处理时间（batchDuration） 几乎所有的Spark Streaming调优文档都会提及批处理时间的调整 ...
Spark性能调优之Shuffle调优
Spark性能调优之Shuffle调优 • Spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输，netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存（netty是零拷贝），所以使用了堆外内存 ...
Spark调优_性能调优(一)
总结一下spark的调优方案--性能调优： 一、调节并行度 1、性能上的调优主要注重一下几点： Excutor的数量 每个Excutor所分配的CPU的数量 每个Excutor所能分配的内存量 Driver端分配的内存数量 2、如何分配资源 ...