原文:spark性能调优04-算子调优

使用MapPartitions代替map . 为什么要死使用MapPartitions代替map 普通的map,每条数据都会传入function中进行计算一次 而是用MapPartitions时,function会一次接受所有partition的数据出入到function中计算一次,性能较高。 但是如果内存不足时,使用MapPartitions,一次将所有的partition数据传入,可能会发生 ...

2017-02-27 10:31 0 2361 推荐指数:

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spark性能

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 ...

Tue Jan 23 23:16:00 CST 2018 2 6694
Spark性能之Shuffle

Spark性能之ShuffleSpark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 ...

Mon Mar 13 00:35:00 CST 2017 0 13451
Spark_性能(一)

总结一下spark方案--性能: 一、调节并行度   1、性能上的主要注重一下几点:     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 ...

Sat Nov 10 04:22:00 CST 2018 0 713
Spark性能-RDD算子篇(深度好文,面试常问,建议收藏)

RDD算子 不废话,直接进入正题! 1. RDD复用 在对RDD进行算子时,要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算,如下图所示: 对上图中的RDD计算架构进行修改,得到如下图所示的优化结果: 2. 尽早filter 获取到初始RDD后,应该考虑尽早地过滤掉 ...

Sat Mar 06 01:03:00 CST 2021 1 474
spark作业性能

spark作业性能 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: (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 ...

Mon Apr 09 15:14:00 CST 2018 0 1027
Spark Streaming性能

数据接收并行度(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 ...

Fri Jun 30 23:35:00 CST 2017 0 4268
Spark性能的方法

原则一:避免创建重复的RDD 通常来说,我们在开发一个Spark作业时,首先是基于某个数据源(比如Hive表或HDFS文件)创建一个初始的RDD;接着对这个RDD执行某个算子操作,然后得到下一个RDD;以此类推,循环往复,直到计算出最终我们需要的结果。在这个过程中,多个RDD会通 ...

Fri Oct 30 05:45:00 CST 2020 0 520
spark性能02-JVM

1、降低cache操作的内存占比   1.1 为什么要降低cache操作的内存占比     spark的堆内存分别两部分,一部分用来给Rdd的缓存进行使用,另一部分供spark算子函数运行使用,存放函数中的对象     默认情况下,供Rdd缓存使用的占0.6,但是,有些时候,不需要那么多 ...

Fri Feb 24 01:02:00 CST 2017 0 1673
 
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