前言 继《Spark性能优化:开发调优篇》和《Spark性能优化:资源调优篇》讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题 ...
广播变量 背景 一般Task大小超过 K时 Spark官方建议是 K ,需要考虑使用广播变量进行优化。大表小表Join,小表使用广播的方式,减少Join操作。 参考:Spark广播变量与累加器 Local Dir 背景 shuffle过程中,临时数据需要写入本地磁盘。本地磁盘的临时目录通过参数spark.local.dir配置。 性能优化点 spark.local.dir支持配置多个目录。配置sp ...
2016-07-15 18:05 0 3014 推荐指数:
前言 继《Spark性能优化:开发调优篇》和《Spark性能优化:资源调优篇》讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题 ...
一、RDD的概述 1.1 什么是RDD RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许 ...
一、数据倾斜发生的原理 原理:在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜。数据倾斜只会发生在shuffle过程中。常用的并且可能会触发 ...
原创文章,同步首发自作者个人博客转载请务必在文章开头处注明出处。 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀 ...
本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/skew/ 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce ...
1.自定义UDF 1、依赖 2、添加随机前缀 3、去除随机前缀 2.数据流程 不使用随机前缀的流程 使用随机前缀的流程 3.Spark程序 4、sparksql程序 执行结果: ...
Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据 ...
spark是一款优秀的框架,计算性能相当优异,已经发展成大数据主流计算引擎,在spark开发过程中有很多优化的点。其中去除重复计算是非常重要的。一般操作调用cache/persist,来缓存中间结果,避免重复计算。其中cache是persist的一个特列(cache相当于persist ...