Spark數據本地化-->如何達到性能調優的目的
Spark數據本地化-->如何達到性能調優的目的 1.Spark數據的本地化：移動計算，而不是移動數據 2.Spark中的數據本地化級別： TaskSetManager 的 Locality ...
原文：Spark的數據本地化級別及調優操作
. 數據本地化的級別： PROCESS LOCAL task要計算的數據在本進程 Executor 的內存中。 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點其他Executor進程的內存中。 NO PREF task所計算的數據在關系型數據庫中，如mysql。 RACK LOCAL task所計算的數據在同機架的不同節點的磁盤或者Exec ...
2019-08-05 09:51 0 436 推薦指數：
相關推薦
【Spark篇】---Spark調優之代碼調優，數據本地化調優，內存調優，SparkShuffle調優，Executor的堆外內存調優
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 ...
Spark（十）Spark之數據傾斜調優
一 調優概述 有的時候，我們可能會遇到大數據計算中一個最棘手的問題——數據傾斜，此時Spark作業的性能會比期望差很多。數據傾斜調優，就是使用各種技術方案解決不同類型的數據傾斜問題，以保證Spark作業的性能。 1.1數據傾斜發生時的現象 絕大多數task執行得都非常快，但個別 ...
Spark集群數據處理速度慢（數據本地化問題）
SparkStreaming拉取Kafka中數據，處理后入庫。整個流程速度很慢，除去代碼中可優化的部分，也在spark集群中找原因。 發現： 集群在處理數據時存在移動數據與移動計算的區別，也有些其他叫法，如：數據本地化、計算本地化、任務本地化等。 自己簡單理解： 假設集群有6個節點 ...
Spark學習之路 （九）SparkCore的調優之數據傾斜調優
摘抄自：https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 數據傾斜調優 調優概述 有的時候，我們可能會遇到大數據計算中一個最棘手的問題——數據傾斜，此時Spark作業的性能會比期望差很多。數據傾斜調優，就是使用各種技術方案解決不同類型的數據傾斜問題 ...
【Spark調優】Kryo序列化
【Java序列化與反序列化】 Java序列化是指把Java對象轉換為字節序列的過程；而Java反序列化是指把字節序列恢復為Java對象的過程。序列化使用場景：1.數據的持久化，通過序列化可以把數據永久地保存到硬盤上（通常存放在文件里）。2.遠程通信，即在網絡上傳送對象的字節序列。 這篇文章寫 ...
Spark性能優化--數據傾斜調優與shuffle調優
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調優】數據傾斜及排查
【數據傾斜及調優概述】 大數據分布式計算中一個常見的棘手問題——數據傾斜： 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 ...