原文:Spark性能调优——9项基本原则

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会通过不同的算子操作 比如map reduce等 串起来,这个 RDD串 ,就是RDD lineage,也就是 RDD的血缘 ...

2021-11-17 09:28 0 106 推荐指数:

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spark性能

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 ...

Tue Jan 23 23:16:00 CST 2018 2 6694
提问的基本原则

提问的基本原则 1、多问开放式问题 在小组研讨的过程中,封闭式问题是要尽量避免的。封闭式提问带有预设答案,通常可以用“是”或“否”来回答。例如,你对她的表现是否满意?这样的提问容易压制回答的欲望。相比之下,开放式提问的自由度更大。例如,你对她的表现感觉如何?这样的提问更容易激发表达,产生更多 ...

Sat Feb 06 23:14:00 CST 2021 0 560
Spark性能之Shuffle

Spark性能之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_性能(一)

总结一下spark方案--性能: 一、调节并行度   1、性能上的主要注重一下几点:     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 ...

Sat Nov 10 04:22:00 CST 2018 0 713
spark作业性能

spark作业性能 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: (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 ...

Mon Apr 09 15:14:00 CST 2018 0 1027
Spark Streaming性能

数据接收并行度(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 ...

Fri Jun 30 23:35:00 CST 2017 0 4268
维度建模的基本原则

转自:https://www.2cto.com/kf/201709/684395.html 遵循这些原则进行维度建模可以保证数据粒度合理,模型灵活,能够适应未来的信息资源,违反这些原则你将会把用户弄糊涂,并且会遇到数据仓库障碍。 原则一: 载入详细的原子数据到维度结构中 维度建模应该 ...

Sat Nov 10 23:43:00 CST 2018 0 1450
 
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