Spark 性能调优提高任务效率
资源调优 ① 搭建Spark集群的时候要给Spark集群足够的资源（core，memory） 在spark安装包的conf下spark-env.sh SPARK_WORKER_CORES --worker节点的可用核数 ...
原文：Spark任务性能调优总结
一 shuffle调优 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，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分而已。因此大家务必把 ...
2021-05-18 17:43 0 190 推荐指数：
相关推荐
spark性能调优
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调优_性能调优(一)
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 ...
spark作业性能调优
spark作业性能调优 优化的目标 保证大数据量下任务运行成功 降低资源消耗 提高计算性能 一、开发调优： （1）避免创建重复的RDD RDD lineage，也就是“RDD的血缘关系链” 开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，创建多个代表 ...
Spark Streaming性能调优
数据接收并行度调优（一） 通过网络接收数据时（比如Kafka、Flume），会将数据反序列化，并存储在Spark的内存中。如果数据接收称为系统的瓶颈，那么可以考虑并行化数据接收。 每一个输入DStream都会在某个Worker的Executor上启动一个Receiver ...
Spark性能调优的方法
原则一：避免创建重复的RDD 通常来说，我们在开发一个Spark作业时，首先是基于某个数据源（比如Hive表或HDFS文件）创建一个初始的RDD；接着对这个RDD执行某个算子操作，然后得到下一个RDD；以此类推，循环往复，直到计算出最终我们需要的结果。在这个过程中，多个RDD会通 ...
Elasticsearch 性能调优总结
吞吐量（throughput）和延迟（latency）是评估 Elasticsearch 集群性能的指标，前者代表每秒写入（index）或查询（search）文档的数量，后者则代表单个请求的延迟。上述指标之间也有一定联系：延迟越低，吞吐量就越高。 JVM 内存压力 ...