1. 數據本地化的級別: ① PROCESS_LOCAL task要計算的數據在本進程(Executor)的內存中。 ② NODE_LOCAL a) task所計算的數據在本節點所在的磁盤上。 b) task所計算的數據在本節 ...
Spark數據本地化 gt 如何達到性能調優的目的 .Spark數據的本地化:移動計算,而不是移動數據 .Spark中的數據本地化級別: TaskSetManager 的 Locality Levels 分為以下五個級別: PROCESS LOCAL NODE LOCAL NO PREF RACK LOCAL ANY PROCESS LOCAL 進程本地化:task要計算的數據在同一個Execut ...
2017-04-13 08:28 0 6960 推薦指數:
1. 數據本地化的級別: ① PROCESS_LOCAL task要計算的數據在本進程(Executor)的內存中。 ② NODE_LOCAL a) task所計算的數據在本節點所在的磁盤上。 b) task所計算的數據在本節 ...
一、前述 Spark中調優大致分為以下幾種 ,代碼調優,數據本地化,內存調優,SparkShuffle調優,調節Executor的堆外內存。 二、具體 1、代碼調優 1、避免創建重復的RDD,盡量使用同一個RDD 2、對多次使用的RDD進行持久化 如何選擇一種最合適的持久化 ...
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對應的數據量特別大的話,就會發生數據傾斜。數據傾斜只會發生在shuffle過程中。常用的並且可能會觸發 ...
Spark性能調優之解決數據傾斜 數據傾斜七種解決方案 shuffle的過程最容易引起數據傾斜 1.使用Hive ETL預處理數據 ...
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 ...
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 ...
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 ...