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 ...
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:
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 ...
spark shuffle参数调优 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 ...
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 过程进行调优。 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 ...
调优概述 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过程进行调优。但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素 ...
shuffle操作的算子:distinct、groupByKey、reduceByKey、aggrega ...
过程进行调优。但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发、资源参数以及数 ...
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 ...
[Spark性能调优] Spark Shuffle 中 JVM 内存使用及配置详情 本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 ...