原文:Spark數據本地化-->如何達到性能調優的目的

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:

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Spark數據本地化級別及調操作

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 ...

Mon Aug 05 17:51:00 CST 2019 0 436
Spark篇】---Spark調之代碼調數據本地化調,內存調,SparkShuffle調,Executor的堆外內存調

一、前述 Spark調大致分為以下幾種 ,代碼調數據本地化,內存調,SparkShuffle調,調節Executor的堆外內存。 二、具體 1、代碼調 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 如何選擇一種最合適的持久 ...

Fri Mar 02 04:46:00 CST 2018 0 4535
Spark性能優化--數據傾斜調與shuffle調

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 ...

Wed Nov 01 02:02:00 CST 2017 0 5012
Spark性能調之解決數據傾斜

Spark性能調之解決數據傾斜 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 ...

Sun Mar 12 22:23:00 CST 2017 0 3365
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性能優化:數據傾斜調

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

Tue Nov 22 22:33:00 CST 2016 0 7670
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
 
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