原文:【Spark调优】:尽量避免使用shuffle类算子

如果有可能的话,尽量避免使用shuffle类算子。因为Spark作业运行过程中,最消耗性能的地方就是shuffle过程。shuffle过程,就是将分布在集群中多个节点上的同一个key,拉取到同一个节点上,进行聚合或join等操作。比如reduceByKey join等算子,都会触发shuffle操作。 shuffle过程中,各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中,然后其他节点需要通过网络 ...

2019-03-11 22:36 0 681 推荐指数:

查看详情

Spark性能Shuffle

Spark性能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 shuffle参数

spark shuffle参数  spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明:该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前,会先写入buffer缓冲中 ...

Fri Mar 27 07:09:00 CST 2020 0 648
Spark 之ShuffleManager、Shuffle

Shuffle 概述 影响Spark性能的大BOSS就是shuffle,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。 当然,影响 Spark 性能的还有代码开发、参数设置数以及数据倾斜的解决 ...

Fri Jul 26 23:06:00 CST 2019 0 574
Spark性能优化:shuffle

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。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04-算子

1、使用MapPartitions代替map   1.1 为什么要死使用MapPartitions代替map     普通的map,每条数据都会传入function中进行计算一次;而是用MapPartitions时,function会一次接受所有partition的数据出入到function ...

Mon Feb 27 18:31:00 CST 2017 0 2361
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM