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 ...
Sparkstreaming 性能调优 Spark Master at spark: node : sparkstreaming 线程 数量 百度搜索 streaming中partition里用线程池异步优化 曾晓森的博客 CSDN博客 第 课: Spark Streaming性能优化:如何在毫秒内处理处理大吞吐量的和数据波动比较大 的程序 CSDN博客 Spark 十二 性能调优篇 蒋源德 博客 ...
2018-01-11 13:39 0 1288 推荐指数:
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 ...
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 ...
数据接收并行度调优(一) 通过网络接收数据时(比如Kafka、Flume),会将数据反序列化,并存储在Spark的内存中。如果数据接收称为系统的瓶颈,那么可以考虑并行化数据接收。 每一个输入DStream都会在某个Worker的Executor上启动一个Receiver ...
原则一:避免创建重复的RDD 通常来说,我们在开发一个Spark作业时,首先是基于某个数据源(比如Hive表或HDFS文件)创建一个初始的RDD;接着对这个RDD执行某个算子操作,然后得到下一个RDD;以此类推,循环往复,直到计算出最终我们需要的结果。在这个过程中,多个RDD会通 ...
spark作业性能调优 优化的目标 保证大数据量下任务运行成功 降低资源消耗 提高计算性能 一、开发调优: (1)避免创建重复的RDD RDD lineage,也就是“RDD的血缘关系链” 开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时,创建多个代表 ...
1、降低cache操作的内存占比 1.1 为什么要降低cache操作的内存占比 spark的堆内存分别两部分,一部分用来给Rdd的缓存进行使用,另一部分供spark算子函数运行使用,存放函数中的对象 默认情况下,供Rdd缓存使用的占0.6,但是,有些时候,不需要那么多 ...
中计算一次,性能较高。 但是如果内存不足时,使用MapPartitions,一次将所有的par ...