中計算一次,性能較高。 但是如果內存不足時,使用MapPartitions,一次將所有的par ...
RDD算子調優 不廢話,直接進入正題 . RDD復用 在對RDD進行算子時,要避免相同的算子和計算邏輯之下對RDD進行重復的計算,如下圖所示: 對上圖中的RDD計算架構進行修改,得到如下圖所示的優化結果: . 盡早filter 獲取到初始RDD后,應該考慮盡早地過濾掉不需要的數據,進而減少對內存的占用,從而提升Spark作業的運行效率。 本文首發於公眾號:五分鍾學大數據,歡迎圍觀 . 讀取大量小文 ...
2021-03-05 17:03 1 474 推薦指數:
中計算一次,性能較高。 但是如果內存不足時,使用MapPartitions,一次將所有的par ...
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 ...
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 ...
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 ...
一段程序只能完成功能是沒有用的,只能能夠穩定、高效率地運行才是生成環境所需要的。 本篇記錄了Spark各個角度的調優技巧,以備不時之需。 一、配置參數的方式和觀察性能的方式 額。。。從最基本的開始講,可能一些剛接觸Spark的人不是很清楚Spark的一些參數變量到底要配置在哪 ...
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 ...