在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致 ...

一段程序只能完成功能是没有用的，只能能够稳定、高效率地运行才是生成环境所需要的。 本篇记录了Spark各个角度的调优技巧，以备不时之需。 一、配置参数的方式和观察性能的方式 额。。。从最基本的开始讲，可能一些刚接触Spark的人不是很清楚Spark的一些参数变量到底要配置在哪 ...

1、前言 在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学 ...

前言 继基础篇讲解了每个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。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时 ...

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 ...

Load与CPU利用率 这两个指标是衡量CPU繁忙程度的关键指标。load表示当前系统正在运行和等待运行的进程队列长度。load越高，表示对cpu资源竞争越激烈，处理器越多，可以支持lo ...