原文:小白学习Spark系列六:Spark调参优化

前几节介绍了下常用的函数和常踩的坑以及如何打包程序,现在来说下如何调参优化。当我们开发完一个项目,测试完成后,就要提交到服务器上运行,但运行不稳定,老是抛出如下异常,这就很纳闷了呀,明明测试上没问题,咋一到线上就出bug了呢 别急,我们来看下这bug到底怎么回事 一 错误分析 参数设置及异常信息 : : WARN TransportChannelHandler: Exception in con ...

2018-12-02 17:51 0 1879 推荐指数:

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小白学习Spark系列一:Spark简介

  由于最近在工作中刚接触到scala和Spark,并且作为python中毒者,爬行过程很是艰难,所以这一系列分为几个部分记录下学习Spark快速大数据分析》的知识点以及自己在工程中遇到的小问题,以下阶段也是我循序了解Spark的一个历程。   先抛出几个问题: 什么是Spark ...

Thu Sep 13 18:05:00 CST 2018 0 932
Spark 模型选择和

Spark - ML Tuning 官方文档:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-tuning.html 这一章节主要讲述如何通过使用MLlib的工具来调试模型算法和pipeline,内置的交叉验证和其他工具允许用户优化模型和pipeline中的超参数 ...

Mon Sep 28 18:52:00 CST 2020 1 555
Spark学习笔记6:Spark优与调试

 1、使用Sparkconf配置Spark   对Spark进行性能优,通常就是修改Spark应用的运行时配置选项。   Spark中最主要的配置机制通过SparkConf类对Spark进行配置,当创建出一个SparkContext时,就需要创建出一个SparkConf实例 ...

Mon Sep 18 19:39:00 CST 2017 0 1327
小白学习Spark系列四:RDD踩坑总结(scala+spark2.1 sql常用方法)

  初次尝试用 Spark+scala 完成项目的重构,由于两者之前都没接触过,所以边学边用的过程大多艰难。首先面临的是如何快速上手,然后是代码优、性能优。本章主要记录自己在项目中遇到的问题以及解决方式,下篇会尝试优方法。末尾会分享自己的学习资料,也供大多菜鸟第一次使用作为参考。由于自己项目 ...

Fri Oct 26 03:53:00 CST 2018 0 4155
Spark源码系列(九)spark源码分析以及优化

第一章、spark源码分析之RDD四种依赖关系 一、RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency、PrunDependency、RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系。如下图所示 ...

Wed May 27 23:44:00 CST 2020 0 592
Spark性能优化:shuffle

优概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行优。但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素 ...

Tue Nov 22 22:35:00 CST 2016 0 4374
Spark性能优化:资源优篇

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 ...

Tue Nov 22 22:32:00 CST 2016 0 4069
Spark性能优化:数据倾斜

前言 继《Spark性能优化:开发优篇》和《Spark性能优化:资源优篇》讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发优与资源优之后,本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇,将深入分析数据倾斜优与shuffle优,以解决更加棘手的性能问题 ...

Tue Nov 22 22:33:00 CST 2016 0 7670
 
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