【场景】 Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU、内存等资源参数,生产环境中,任务资源分配不足会导致该job执行中断、失败等问题,所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要。 spark提交作业,yarn-cluster模式示例: ./bin ...
本文翻译之cloudera的博客,本系列有两篇,第二篇看心情了 概论 当我们理解了 transformation,action和rdd后,我们就可以写一些基础的spark的应用了,但是如果需要对应用进行调优就需要了解spark的底层执行模型,理解job,stage,task等概念。 本文你将会了解spark程序是怎么在机器上执行的,同时也学到一些实用的建议关于什么样的执行模型可以提高程序效率 Sp ...
2015-12-13 19:12 1 3107 推荐指数:
【场景】 Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU、内存等资源参数,生产环境中,任务资源分配不足会导致该job执行中断、失败等问题,所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要。 spark提交作业,yarn-cluster模式示例: ./bin ...
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 ...
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 ...
的Jvm堆内存的情况 当给spark任务分配的内存少了,会频繁发生minor gc(年轻代gc),如果 ...
最近用到spark 接kafka数据落到kudu里,如果用默认spark 参数,会出现一些问题,下面是在生产上调优后的一些参数,供参考 //推测执行spark.locality.wait=2sspark.speculation=truespark.speculation.interval ...
Spark调优 目录 Spark调优 一、代码规范 1.1 避免创建重复RDD 1.2 尽量复用同一个RDD 1.3 多次使用的RDD要持久化 1.4 使用高性能算子 1.5 好习惯 ...
目录 代码优化 1.语言选择 2.API选择 3.内存 4.Caching 4.filter、map、join、partitio ...
环境极其恶劣情况下: import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SQLContext} import ...