Spark性能调优之合理设置并行度 1.Spark的并行度指的是什么? spark作业中,各个stage的task的数量,也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度! 当分配完所能分配的最大资源 ...
Spark性能调优之合理设置并行度 .Spark的并行度指的是什么 spark作业中,各个stage的task的数量,也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度 当分配完所能分配的最大资源了,然后对应资源去调节程序的并行度,如果并行度没有与资源相匹配,那么导致你分配下去的资源都浪费掉了。同时并行运行,还可以让每个task要处理的数量变少 很简单的原理。合理设置并行度,可以充分利用集群资源 ...
2017-04-13 08:27 0 2779 推荐指数:
Spark性能调优之合理设置并行度 1.Spark的并行度指的是什么? spark作业中,各个stage的task的数量,也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度! 当分配完所能分配的最大资源 ...
在各个节点。增加任务的并行度,充分利用集群机器的计算能力,一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍 操 ...
压测合理并行度的方法: ①获得高峰期的qps,如每秒5w条 ②消费该高峰期的数据,达到反压状态后查看每秒处理的数据量y,就是单并行度的处理上限 ③x除以y,增加一点富余: 乘以1.2,就是合理的并行度。 在flink中,设置并行度的地方有: ①配置文件 ②提交任务时的参数 ...
task的parallelism可以在Flink的不同级别上指定。四种级别是:算子级别、执行环境(ExecutionEnvironment)级别、客户端(命令行)级别、配置文件(flink-conf. ...
Spark SQL支持数据源使用JDBC从其他数据库读取数据。 与使用JdbcRDD相比,应优先使用此功能。 这是因为结果以DataFrame的形式返回,并且可以轻松地在Spark SQL中进行处理或与其他数据源合并。 JDBC数据源也更易于从Java或Python使用,因为它不需要用户提供 ...
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 ...
表和索引的degree一定要设置为1 select table_name,index_name, degree from dba_tables where OWNER='xxx' and DEGREE>1 ; select table_name,index_name ...
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 ...