原文:Spark数据本地化-->如何达到性能调优的目的

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:

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Spark数据本地化级别及操作

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 ...

Mon Aug 05 17:51:00 CST 2019 0 436
Spark篇】---Spark之代码数据本地化,内存,SparkShuffle,Executor的堆外内存

一、前述 Spark大致分为以下几种 ,代码数据本地化,内存,SparkShuffle,调节Executor的堆外内存。 二、具体 1、代码 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 如何选择一种最合适的持久 ...

Fri Mar 02 04:46:00 CST 2018 0 4535
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 ...

Wed Nov 01 02:02:00 CST 2017 0 5012
Spark性能之解决数据倾斜

Spark性能之解决数据倾斜 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 ...

Sun Mar 12 22:23:00 CST 2017 0 3365
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
 
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