,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 ...
Spark性能調優之代碼方面的優化 .避免創建重復的RDD 對性能沒有問題,但會造成代碼混亂 .盡可能復用同一個RDD,減少產生RDD的個數 .對多次使用的RDD進行持久化 cache,persist,checkpoint 如何選擇一種最合適的持久化策略 默認MEMORY ONLY, 性能很高, 而且不需要復制一份數據的副本,遠程傳送到其他節點上 BlockManager中的BlockTrans ...
2017-03-12 14:15 0 4161 推薦指數:
,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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
1、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。在美團•大眾點評,已經有很多同學 ...
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 ...
環境極其惡劣情況下: import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SQLContext} import ...
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 ...