Spark是基於內存的分布式計算引擎，以處理的高效和穩定著稱。然而在實際的應用開發過程中，開發者還是會遇到種種問題，其中一大類就是和性能相關。在本文中，筆者將結合自身實踐，談談如何盡可能地提高應用程序性能。 分布式計算引擎在調優方面有四個主要關注方向，分別是CPU 內存 網絡開銷和I O，其具體調優目標如下： 提高CPU利用率。 避免OOM。 降低網絡開銷。 減少I O操作。 第 章 數據傾斜 數 ...
2016-07-08 13:53 0 2654 推薦指數：
第1章 Spark 性能優化1.1 調優基本原則1.1.1 基本概念和原則1.1.2 性能監控方式1.1.3 調優要點1.2 數據傾斜優化1.2.1 為何要處理數據傾斜（Data Skew）1.2.2 如何定位導致數據傾斜的代碼1.2.3 如何緩解/消除數據傾斜1.3 運行資源調優1.3.1 ...
1、spark匯聚失敗 出錯原因，hive默認配置中parquet和動態分區設置太小 2.hive數據入hbase報錯 出現報錯原因： executor_memory和dirver_memory太小，在增大內存后還會出現連接超時的報錯 解決連接超時 ...
Spark性能調優之Shuffle調優 • Spark底層shuffle的傳輸方式是使用netty傳輸，netty在進行網絡傳輸的過程會申請堆外內存（netty是零拷貝），所以使用了堆外內存 ...
總結一下spark的調優方案--性能調優： 一、調節並行度 1、性能上的調優主要注重一下幾點： Excutor的數量 每個Excutor所分配的CPU的數量 每個Excutor所能分配的內存量 Driver端分配的內存數量 2、如何分配資源 ...
Java編程語言自從誕生起，就成為了一門非常流行的編程語言，覆蓋了互聯網、安卓應用、后端應用、大數據等很多技術領域，因此Java應用程序的性能分析和調優也是一門非常重要的課題。Java應用程序的性能直接關系到了很多大型電商網站的訪問承載能力、大數據的數據處理量等，它的性能分析和調優往往還可以節省 ...
spark作業性能調優 優化的目標 保證大數據量下任務運行成功 降低資源消耗 提高計算性能 一、開發調優： （1）避免創建重復的RDD RDD lineage，也就是“RDD的血緣關系鏈” 開發RDD lineage極其冗長的Spark作業時，創建多個代表 ...
數據接收並行度調優（一） 通過網絡接收數據時（比如Kafka、Flume），會將數據反序列化，並存儲在Spark的內存中。如果數據接收稱為系統的瓶頸，那么可以考慮並行化數據接收。 每一個輸入DStream都會在某個Worker的Executor上啟動一個Receiver ...
Golang 因為其語法簡單，上手快且方便部署正被越來越多的開發者所青睞，一個 Golang 程序開發好了之后，勢必要關心其運行情況，今天在這里就給大家介紹一下如果使用 Elastic Stack 來分析 Golang 程序的內存使用情況，方便對 Golang 程序做長期監控進而調優和診斷 ...
