1. 数据本地化的级别: ① PROCESS_LOCAL task要计算的数据在本进程(Executor)的内存中。 ② NODE_LOCAL a) task所计算的数据在本节点所在的磁盘上。 b) task所计算的数据在本节 ...
Spark数据本地化 gt 如何达到性能调优的目的 .Spark数据的本地化:移动计算,而不是移动数据 .Spark中的数据本地化级别: TaskSetManager 的 Locality Levels 分为以下五个级别: PROCESS LOCAL NODE LOCAL NO PREF RACK LOCAL ANY PROCESS LOCAL 进程本地化:task要计算的数据在同一个Execut ...
2017-04-13 08:28 0 6960 推荐指数:
1. 数据本地化的级别: ① PROCESS_LOCAL task要计算的数据在本进程(Executor)的内存中。 ② NODE_LOCAL a) task所计算的数据在本节点所在的磁盘上。 b) task所计算的数据在本节 ...
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 ...
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对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜。数据倾斜只会发生在shuffle过程中。常用的并且可能会触发 ...
Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据 ...
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 ...
前言 继《Spark性能优化:开发调优篇》和《Spark性能优化:资源调优篇》讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题 ...
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 ...