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: k 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,待缓冲写满之后,才会溢写到磁盘。 调优建议:如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小 比如 k , ...
2020-03-26 23:09 0 648 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 ...
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 ...
摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作 ...
1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 ...
,主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部 ...
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对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜。数据倾斜只会发生在shuffle过程中。常用的并且可能会触发 ...
最近用到spark 接kafka数据落到kudu里,如果用默认spark 参数,会出现一些问题,下面是在生产上调优后的一些参数,供参考 //推测执行spark.locality.wait=2sspark.speculation=truespark.speculation.interval ...
Spark调优 目录 Spark调优 一、代码规范 1.1 避免创建重复RDD 1.2 尽量复用同一个RDD 1.3 多次使用的RDD要持久化 1.4 使用高性能算子 1.5 好习惯 ...