一、前述 Spark中调优大致分为以下几种 ，代码调优，数据本地化，内存调优，SparkShuffle调优，调节Executor的堆外内存。 二、具体 1、代码调优 1、避免创建重复的RDD，尽量使用同一个RDD 2、对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化 ...

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 ...

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 ...

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、partition、UDFs等 5.I/O 6.广播变量 配置优化 ...