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 ...
代码中尽量避免group by函数,如果需要数据聚合,group形式的为rdd.map x gt x.chatAt ,x .groupbyKey .mapValues x gt x.toSet.size .collection 改为 rdd.map x gt x.chatAt ,x .countByKey 或进行reduceByKey,效率会提高 倍。 parquet存储的文件格式查询会比seq ...
2016-11-14 01:16 0 1386 推荐指数:
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 ...
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 ...
摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark ...
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 ...
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 ...