【業務場景】 　　在Spark的統計開發過程中，肯定會遇到類似小維表join大業務表的場景，或者需要在算子函數中使用外部變量的場景（尤其是大變量，比如100M以上的大集合），那么此時應該使用Spark的廣播（Broadcast）功能來提升性能。 【原理說明 ...

一、 廣播變量 廣播變量允許程序員將一個只讀的變量緩存在每台機器上，而不用在任務之間傳遞變量。廣播變量可被用於有效地給每個節點一個大輸入數據集的副本。Spark還嘗試使用高效地廣播算法來分發變量，進而減少通信的開銷。 Spark的動作通過一系列的步驟執行，這些步驟由分布式的洗牌操作 ...

A broadcast variable. Broadcast variables allow the programmer to keep a read-only variable cached on each machine rather than shipping a copy ...

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 ...