原文:spark性能调优

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 .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.network.timeout s 在此问题解决后,还是会有以下报错 : : WARN NettyRpcEndpointRef: Error ...

2018-01-23 15:16 2 6694 推荐指数:

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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
spark作业性能

spark作业性能 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: (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 ...

Mon Apr 09 15:14:00 CST 2018 0 1027
Spark Streaming性能

数据接收并行度(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 ...

Fri Jun 30 23:35:00 CST 2017 0 4268
Spark性能的方法

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 ...

Fri Oct 30 05:45:00 CST 2020 0 520
spark性能02-JVM

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 ...

Fri Feb 24 01:02:00 CST 2017 0 1673
spark性能04-算子

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 ...

Mon Feb 27 18:31:00 CST 2017 0 2361
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 ...

Wed Nov 01 02:02:00 CST 2017 0 5012
 
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