數據傾斜 為什么會數據傾斜 spark 中的數據傾斜並不是說原始數據存在傾斜，原始數據都是一個一個的 block，大小都一樣，不存在數據傾斜； 而是指 shuffle 過程中產生的數據傾斜，由於不同的 key 對應的數據量不同導致不同 task 處理的數據量不同 注意：數據傾斜與數據 ...

在開發完Spark作業之后，就該為作業配置合適的資源了。Spark的資源參數，基本都可以在spark-submit命令中作為參數設置。很多Spark初學者，通常不知道該設置哪些必要的參數，以及如何設置這些參數，最后就只能胡亂設置，甚至壓根兒不設置。資源參數設置的不合理，可能會導致 ...

1、前言 在大數據計算領域，Spark已經成為了越來越流行、越來越受歡迎的計算平台之一。Spark的功能涵蓋了大數據領域的離線批處理、SQL類處理、流式/實時計算、機器學習、圖計算等各種不同類型的計算操作，應用范圍與前景非常廣泛。在美團•大眾點評，已經有很多同學 ...

本文旨在解析 spark on Yarn 的內存管理，使得 spark 調優思路更加清晰 內存相關參數 spark 是基於內存的計算，spark 調優大部分是針對內存的，了解 spark 內存參數有也助於我們理解 spark 內存管理 spark.driver.memory：默認 ...

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 ...

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 ...

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

的。如果沒有對Spark作業進行合理的調優，Spark作業的執行速度可能會很慢，這樣就完全體現不出Spa ...