在開發完Spark作業之后，就該為作業配置合適的資源了。Spark的資源參數，基本都可以在spark-submit命令中作為參數設置。很多Spark初學者，通常不知道該設置哪些必要的參數，以及如何設置這些參數，最后就只能胡亂設置，甚至壓根兒不設置。資源參數設置的不合理，可能會導致 ...

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 ...

，主要還是代碼開發、資源參數以及數據傾斜，shuffle調優只能在整個Spark的性能調優中占到一小部 ...

前言 繼《Spark性能優化：開發調優篇》和《Spark性能優化：資源調優篇》講解了每個Spark開發人員都必須熟知的開發調優與資源調優之后，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優與shuffle調優，以解決更加棘手的性能問題 ...

前言 在大數據計算領域，Spark已經成為了越來越流行、越來越受歡迎的計算平台之一。Spark的功能涵蓋了大數據領域的離線批處理、SQL類處理、流式/實時計算、機器學習、圖計算等各種不同類型的計算操作，應用范圍與前景非常廣泛。 然而，通過Spark開發出高性能的大數據計算作業，並不是那么簡單 ...

一段程序只能完成功能是沒有用的，只能能夠穩定、高效率地運行才是生成環境所需要的。 本篇記錄了Spark各個角度的調優技巧，以備不時之需。 一、配置參數的方式和觀察性能的方式 額。。。從最基本的開始講，可能一些剛接觸Spark的人不是很清楚Spark的一些參數變量到底要配置在哪 ...

前言 繼基礎篇講解了每個Spark開發人員都必須熟知的開發調優與資源調優之后，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優與shuffle調優，以解決更加棘手的性能問題。 數據傾斜調優 調優概述 有的時候，我們可能會遇到大數據計算中一個最棘手的問題——數據傾斜，此時 ...

spark 之所以需要調優，一是代碼執行效率低，二是經常 OOM 內存溢出 內存溢出無非兩點： 1. Driver 內存不夠 2. Executor 內存不夠 Driver 內存不夠無非兩點： 1. 讀取數據太大 2. 數據回傳 Executor 內存不夠無非兩點： 1. ...