原文:Spark性能測試報告與調優參數

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:

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spark性能調

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 ...

Tue Jan 23 23:16:00 CST 2018 2 6694
spark 調參數

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,下面是在生產上調后的一些參數,供參考 //推測執行spark.locality.wait=2sspark.speculation=truespark.speculation.interval ...

Fri Mar 08 02:56:00 CST 2019 0 704
1,Spark參數調

Spark調 目錄 Spark調 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 ...

Wed Sep 08 07:12:00 CST 2021 0 422
spark參數調

摘要   1.num-executors   2.executor-memory   3.executor-cores   4.driver-memory   5.spark.default.parallelism   6.spark ...

Fri Nov 04 07:04:00 CST 2016 0 10152
Spark性能調之Shuffle調

Spark性能調之Shuffle調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 ...

Mon Mar 13 00:35:00 CST 2017 0 13451
Spark調_性能調(一)

總結一下spark調方案--性能調: 一、調節並行度   1、性能上的調主要注重一下幾點:     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 ...

Sat Nov 10 04:22:00 CST 2018 0 713
spark作業性能調

spark作業性能調 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: (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 ...

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

數據接收並行度調(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 ...

Fri Jun 30 23:35:00 CST 2017 0 4268
 
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