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 ...
代碼中盡量避免group by函數,如果需要數據聚合,group形式的為rdd.map x gt x.chatAt ,x .groupbyKey .mapValues x gt x.toSet.size .collection 改為 rdd.map x gt x.chatAt ,x .countByKey 或進行reduceByKey,效率會提高 倍。 parquet存儲的文件格式查詢會比seq ...
2016-11-14 01:16 0 1386 推薦指數:
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 ...
最近用到spark 接kafka數據落到kudu里,如果用默認spark 參數,會出現一些問題,下面是在生產上調優后的一些參數,供參考 //推測執行spark.locality.wait=2sspark.speculation=truespark.speculation.interval ...
Spark調優 目錄 Spark調優 一、代碼規范 1.1 避免創建重復RDD 1.2 盡量復用同一個RDD 1.3 多次使用的RDD要持久化 1.4 使用高性能算子 1.5 好習慣 ...
摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark ...
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 ...
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 ...