原文:Spark性能调优之代码方面的优化

Spark性能调优之代码方面的优化 .避免创建重复的RDD 对性能没有问题,但会造成代码混乱 .尽可能复用同一个RDD,减少产生RDD的个数 .对多次使用的RDD进行持久化 cache,persist,checkpoint 如何选择一种最合适的持久化策略 默认MEMORY ONLY, 性能很高, 而且不需要复制一份数据的副本,远程传送到其他节点上 BlockManager中的BlockTrans ...

2017-03-12 14:15 0 4161 推荐指数:

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Spark性能优化:shuffle

,主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜,shuffle只能在整个Spark性能中占到一小部 ...

Tue Nov 22 22:35:00 CST 2016 0 4374
Spark性能优化--数据倾斜与shuffle

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 ...

Wed Nov 01 02:02:00 CST 2017 0 5012
Spark性能优化:资源

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理,可能会导致 ...

Tue Nov 22 22:32:00 CST 2016 0 4069
Spark性能优化:数据倾斜

前言 继《Spark性能优化:开发篇》和《Spark性能优化:资源篇》讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发与资源之后,本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇,将深入分析数据倾斜与shuffle,以解决更加棘手的性能问题 ...

Tue Nov 22 22:33:00 CST 2016 0 7670
Spark性能优化:开发

1、前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评,已经有很多同学 ...

Tue Nov 22 22:28:00 CST 2016 0 2360
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代码(一)

环境极其恶劣情况下: import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SQLContext} import ...

Fri Nov 18 08:21:00 CST 2016 0 14347
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
 
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