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 ...
原文：【Spark調優】：盡量避免使用shuffle類算子
如果有可能的話，盡量避免使用shuffle類算子。因為Spark作業運行過程中，最消耗性能的地方就是shuffle過程。shuffle過程，就是將分布在集群中多個節點上的同一個key，拉取到同一個節點上，進行聚合或join等操作。比如reduceByKey join等算子，都會觸發shuffle操作。 shuffle過程中，各個節點上的相同key都會先寫入本地磁盤文件中，然后其他節點需要通過網絡 ...
2019-03-11 22:36 0 681 推薦指數：
相關推薦
spark shuffle參數調優
spark shuffle參數調優 spark.shuffle.file.buffer 默認值：32k 參數說明：該參數用於設置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer緩沖大小。將數據寫到磁盤文件之前，會先寫入buffer緩沖中 ...
Spark 調優之ShuffleManager、Shuffle
Shuffle 概述 影響Spark性能的大BOSS就是shuffle，因為該環節包含了大量的磁盤IO、序列化、網絡數據傳輸等操作。 因此，如果要讓作業的性能更上一層樓，就有必要對 shuffle 過程進行調優。 當然，影響 Spark 性能的還有代碼開發、參數設置數以及數據傾斜的解決 ...
Spark性能優化：shuffle調優
調優概述 大多數Spark作業的性能主要就是消耗在了shuffle環節，因為該環節包含了大量的磁盤IO、序列化、網絡數據傳輸等操作。因此，如果要讓作業的性能更上一層樓，就有必要對shuffle過程進行調優。但是也必須提醒大家的是，影響一個Spark作業性能的因素 ...
Spark性能優化--數據傾斜調優與shuffle調優
shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggrega ...
Spark學習之路 （十）SparkCore的調優之Shuffle調優
過程進行調優。但是也必須提醒大家的是，影響一個Spark作業性能的因素，主要還是代碼開發、資源參數以及數 ...
spark性能調優04-算子調優
1、使用MapPartitions代替map 1.1 為什么要死使用MapPartitions代替map 普通的map,每條數據都會傳入function中進行計算一次；而是用MapPartitions時，function會一次接受所有partition的數據出入到function ...
[Spark性能調優] Spark Shuffle 中 JVM 內存使用及配置詳情
[Spark性能調優] Spark Shuffle 中 JVM 內存使用及配置詳情 本課主題 JVM 內存使用架構剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 ...