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 ...
spark shuffle參數調優 spark.shuffle.file.buffer 默認值: k 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,待緩沖寫滿之后,才會溢寫到磁盤。 調優建議:如果作業可用的內存資源較為充足的話,可以適當增加這個參數的大小 比如 k , ...
2020-03-26 23:09 0 648 推薦指數:
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 ...
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 ...
摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark現在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作 ...
1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark現在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作問題解決 ...
,主要還是代碼開發、資源參數以及數據傾斜,shuffle調優只能在整個Spark的性能調優中占到一小部 ...
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 ...
最近用到spark 接kafka數據落到kudu里,如果用默認spark 參數,會出現一些問題,下面是在生產上調優后的一些參數,供參考 //推測執行spark.locality.wait=2sspark.speculation=truespark.speculation.interval ...
Spark調優 目錄 Spark調優 一、代碼規范 1.1 避免創建重復RDD 1.2 盡量復用同一個RDD 1.3 多次使用的RDD要持久化 1.4 使用高性能算子 1.5 好習慣 ...