1、Spark优化 1) 使用foreachPartitions替代foreach。 原理类似于“使用mapPartitions替代map”,也是一次函数调用处理一个partition的所有数据,而不是一次函数调用处理一条数据。在实践中发现,foreachPartitions类的算子,对性能 ...
转自:http: blog.csdn.net lsshlsw article details 一. 运维 . Master挂掉,standby重启也失效 Master默认使用 M内存,当集群中运行的任务特别多时,就会挂掉,原因是master会读取每个task的event log日志去生成spark ui,内存不足自然会OOM,可以在master的运行日志中看到,通过HA启动的master自然也会 ...
2017-04-27 16:27 0 1337 推荐指数:
1、Spark优化 1) 使用foreachPartitions替代foreach。 原理类似于“使用mapPartitions替代map”,也是一次函数调用处理一个partition的所有数据,而不是一次函数调用处理一条数据。在实践中发现,foreachPartitions类的算子,对性能 ...
只有满怀自信的人,能在任何地方都怀有自信,沉浸在生活中,并认识自己的意志。 前言 最近公司有一个生产的小集群,专门用于运行spark作业。但是偶尔会因为nn或dn压力过大而导致作业checkpoint操作失败进而导致spark 流任务失败。本篇记录从应用层面对spark作业进行优化,进而达到 ...
a. 提升Spark运行 spark.sql.adaptive.enabled=true spark的自适应执行,启动Adaptive Execution spark.dynamicAllocation.enabled=true 开启动态资源分配,Spark可以根据当前 ...
1、内存优化 1.1、RDD RDD默认cache仅使用内存 可以看到使用默认cache时,四个分区只在内存中缓存了3个分区,4.4G的数据 使用kryo序列化+MEMORY_ONLY_SER 可以看到缓存了四个分区的全部数据,且只缓存了1445.8M ...
Spark优化一则 - 减少Shuffle 看了Spark Summit 2014的A Deeper Understanding of Spark Internals,视频(要科学上网)详细讲解了Spark的工作原理,Slides的45页给原始算法和优化算法。 破砂锅用自己3节点的Spark ...
转自 https://blog.csdn.net/u011564172/article/details/71170176 https://www.aliyun.com/jiaocheng/4 ...
Spark Components: 角色组成: Driver : 由SparkContext创建,运行在main方法,负责资源申请与调度,程序分发,接收每个分区的计算结果 Cluster manager: 获取集群内资源(模式standalone ...
本篇文章主要记录最近在使用spark sql 时遇到的问题已经使用心得。 1 spark 2.0.1 中,启动thriftserver 或者是spark-sql时,如果希望spark-sql run on hdfs,那样需要增加参数 "--conf ...