原文:[大牛翻譯系列]Hadoop(14)MapReduce 性能調優:減小數據傾斜的性能損失

. . 減小數據傾斜的性能損失 數據傾斜是數據中的常見情況。數據中不可避免地會出現離群值 outlier ,並導致數據傾斜。這些離群值會顯著地拖慢MapReduce的執行。常見的數據傾斜有以下幾類: 數據頻率傾斜 某一個區域的數據量要遠遠大於其他區域。 數據大小傾斜 部分記錄的大小遠遠大於平均值。 在map端和reduce端都有可能發生數據傾斜。在map端的數據傾斜會讓多樣化的數據集的處理效率更 ...

2014-03-16 11:44 0 4234 推薦指數:

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[大牛翻譯系列]Hadoop(8)MapReduce 性能調性能測量(Measuring)

6.1 測量MapReduce和環境的性能指標 性能調的基礎系統的性能指標和實驗數據。依據這些指標和數據,才能找到系統的性能瓶頸。性能指標和實驗數據要通過一系列的工具和過程才能得到。 這部分里,將介紹Hadoop自帶的工具和性能指標。還將捎帶介紹性能監控工具。 6.1.1 作業 ...

Mon Mar 10 14:40:00 CST 2014 2 2045
[大牛翻譯系列]Hadoop(13)MapReduce 性能調:優化洗牌(shuffle)和排序階段

6.4.3 優化洗牌(shuffle)和排序階段 洗牌和排序階段都很耗費資源。洗牌需要在map和reduce任務之間傳輸數據,會導致過大的網絡消耗。排序和合並操作的消耗也是很顯著的。這一節將介紹一系列的技術來緩解洗牌和排序階段的消耗。 技術46 規避使用reduce Reduce在用於連接數據 ...

Sat Mar 15 14:39:00 CST 2014 0 3158
Spark性能優化:數據傾斜調

前言 繼《Spark性能優化:開發調篇》和《Spark性能優化:資源調篇》講解了每個Spark開發人員都必須熟知的開發調與資源調之后,本文作為《Spark性能優化指南》的高級篇,將深入分析數據傾斜調與shuffle調,以解決更加棘手的性能問題 ...

Tue Nov 22 22:33:00 CST 2016 0 7670
Spark性能調之解決數據傾斜

Spark性能調之解決數據傾斜 數據傾斜七種解決方案 shuffle的過程最容易引起數據傾斜 1.使用Hive ETL預處理數據 ...

Sun Mar 12 22:23:00 CST 2017 0 3365
Spark性能優化--數據傾斜調與shuffle調

一、數據傾斜發生的原理 原理:在進行shuffle的時候,必須將各個節點上相同的key拉取到某個節點上的一個task來進行處理,比如按照key進行聚合或join等操作。此時如果某個key對應的數據量特別大的話,就會發生數據傾斜數據傾斜只會發生在shuffle過程中。常用的並且可能會觸發 ...

Wed Nov 01 02:02:00 CST 2017 0 5012
Hadoop性能調

1 硬件選擇 主要區分NAMENODE與DATANODE的功能需求,NN維護全局元數據信息,隨着保存的INODES數量的增加,對內存需求增加,按每一百萬INODES一G來粗略計算,JVM的XMX參數需要動態調整。 2 OS參數調 操作系統,生產環境中都使用LINUX,以下就是指對LINUX ...

Wed Jan 11 05:07:00 CST 2017 0 2402
[大牛翻譯系列]Hadoop(7)MapReduce:抽樣(Sampling)

4.3 抽樣(Sampling) 用基於MapReduce的程序來處理TB級的數據集,要花費的時間可能是數以小時計。僅僅是優化代碼是很難達到良好的效果。 在開發和調試代碼的時候,沒有必要處理整個數據集。但如果在這種情況下要保證數據集能夠被正確地處理,就需要用到抽樣了。抽樣是統計學中的一個方法 ...

Sun Mar 09 16:09:00 CST 2014 0 3091
 
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