Spark性能調優之合理設置並行度
Spark性能調優之合理設置並行度 1.Spark的並行度指的是什么？ spark作業中，各個stage的task的數量，也就代表了spark作業在各個階段stage的並行度！ 當分配完所能分配的最大資源了，然后對應資源 ...
原文：Spark性能調優之合理設置並行度
Spark性能調優之合理設置並行度 .Spark的並行度指的是什么 spark作業中，各個stage的task的數量，也就代表了spark作業在各個階段stage的並行度 當分配完所能分配的最大資源了，然后對應資源去調節程序的並行度，如果並行度沒有與資源相匹配，那么 導致你分配下去的資源都浪費掉了。 同時並行運行，還可以讓每個task要處理的數量變少 很簡單的原理。合理設置並行度，可以充分利用集 ...
2017-03-12 13:40 0 14983 推薦指數：
相關推薦
SPARK調優之並行度設置
在各個節點。增加任務的並行度，充分利用集群機器的計算能力，一般並行度設置為集群CPU總和的2-3倍 操 ...
flink調優之壓測任務的合理並行度
壓測合理並行度的方法： ①獲得高峰期的qps，如每秒5w條 ②消費該高峰期的數據，達到反壓狀態后查看每秒處理的數據量y，就是單並行度的處理上限 ③x除以y，增加一點富余： 乘以1.2，就是合理的並行度。 在flink中，設置並行度的地方有： ①配置文件 ②提交任務時的參數 ...
Flink的並行度設置
task的parallelism可以在Flink的不同級別上指定。四種級別是：算子級別、執行環境（ExecutionEnvironment）級別、客戶端（命令行）級別、配置文件（flink-conf. ...
Spark使用jdbc時的並行度
Spark SQL支持數據源使用JDBC從其他數據庫讀取數據。 與使用JdbcRDD相比，應優先使用此功能。 這是因為結果以DataFrame的形式返回，並且可以輕松地在Spark SQL中進行處理或與其他數據源合並。 JDBC數據源也更易於從Java或Python使用，因為它不需要用戶提供 ...
spark性能調優
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 ...
關於表和索引的並行度的設置
表和索引的degree一定要設置為1 select table_name,index_name, degree from dba_tables where OWNER='xxx' and DEGREE>1 ; select table_name,index_name ...
Spark性能調優之Shuffle調優
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 ...