Spark是基于内存的分布式计算引擎，以处理的高效和稳定著称。然而在实际的应用开发过程中，开发者还是会遇到种种问题，其中一大类就是和性能相关。在本文中，笔者将结合自身实践，谈谈如何尽可能地提高应用程序性能。 分布式计算引擎在调优方面有四个主要关注方向，分别是CPU 内存 网络开销和I O，其具体调优目标如下： 提高CPU利用率。 避免OOM。 降低网络开销。 减少I O操作。 第 章 数据倾斜 数 ...
2016-07-08 13:53 0 2654 推荐指数：
第1章 Spark 性能优化1.1 调优基本原则1.1.1 基本概念和原则1.1.2 性能监控方式1.1.3 调优要点1.2 数据倾斜优化1.2.1 为何要处理数据倾斜（Data Skew）1.2.2 如何定位导致数据倾斜的代码1.2.3 如何缓解/消除数据倾斜1.3 运行资源调优1.3.1 ...
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 ...
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 ...
Java编程语言自从诞生起，就成为了一门非常流行的编程语言，覆盖了互联网、安卓应用、后端应用、大数据等很多技术领域，因此Java应用程序的性能分析和调优也是一门非常重要的课题。Java应用程序的性能直接关系到了很多大型电商网站的访问承载能力、大数据的数据处理量等，它的性能分析和调优往往还可以节省 ...
spark作业性能调优 优化的目标 保证大数据量下任务运行成功 降低资源消耗 提高计算性能 一、开发调优： （1）避免创建重复的RDD RDD lineage，也就是“RDD的血缘关系链” 开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，创建多个代表 ...
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 ...
Golang 因为其语法简单，上手快且方便部署正被越来越多的开发者所青睐，一个 Golang 程序开发好了之后，势必要关心其运行情况，今天在这里就给大家介绍一下如果使用 Elastic Stack 来分析 Golang 程序的内存使用情况，方便对 Golang 程序做长期监控进而调优和诊断 ...
