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 ...
在內存中緩存數據 性能調優主要是將數據放入內存中操作,spark緩存注冊表的方法 版本 緩存 釋放緩存 spark . spark.catalog.cacheTable tableName 緩存表 spark.catalog.uncacheTable tableName 解除緩存 spark . sqlContext.cacheTable tableName 緩存 sqlContext.unca ...
2019-01-12 20:53 0 2192 推薦指數:
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 ...
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 ...
數據接收並行度調優(一) 通過網絡接收數據時(比如Kafka、Flume),會將數據反序列化,並存儲在Spark的內存中。如果數據接收稱為系統的瓶頸,那么可以考慮並行化數據接收。 每一個輸入DStream都會在某個Worker的Executor上啟動一個Receiver ...
spark作業性能調優 優化的目標 保證大數據量下任務運行成功 降低資源消耗 提高計算性能 一、開發調優: (1)避免創建重復的RDD RDD lineage,也就是“RDD的血緣關系鏈” 開發RDD lineage極其冗長的Spark作業時,創建多個代表 ...
原則一:避免創建重復的RDD 通常來說,我們在開發一個Spark作業時,首先是基於某個數據源(比如Hive表或HDFS文件)創建一個初始的RDD;接着對這個RDD執行某個算子操作,然后得到下一個RDD;以此類推,循環往復,直到計算出最終我們需要的結果。在這個過程中,多個RDD會通 ...
性能調優2:CPU 關系型數據庫嚴重依賴底層的硬件資源,CPU是服務器的大腦,當CPU開銷很高時,內存和硬盤系統都會產生不必需要的壓力。CPU的性能問題,直觀來看,就是任務管理器中看到的CPU利用率始終處於100%,而偵測CPU壓力的工具,最精確的就是性能監控器 ...
1、降低cache操作的內存占比 1.1 為什么要降低cache操作的內存占比 spark的堆內存分別兩部分,一部分用來給Rdd的緩存進行使用,另一部分供spark算子函數運行使用,存放函數中的對象 默認情況下,供Rdd緩存使用的占0.6,但是,有些時候,不需要那么多 ...