原文:Spark任務性能調優總結

一 shuffle調優 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,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分而已。因此大家務必把 ...

2021-05-18 17:43 0 190 推薦指數:

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Spark 性能調提高任務效率

資源調 ① 搭建Spark集群的時候要給Spark集群足夠的資源(core,memory) 在spark安裝包的conf下spark-env.sh SPARK_WORKER_CORES --worker節點的可用核數 ...

Fri Aug 02 23:31:00 CST 2019 0 867
spark性能調

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 ...

Tue Jan 23 23:16:00 CST 2018 2 6694
Spark性能調之Shuffle調

Spark性能調之Shuffle調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 ...

Mon Mar 13 00:35:00 CST 2017 0 13451
Spark調_性能調(一)

總結一下spark調方案--性能調: 一、調節並行度   1、性能上的調主要注重一下幾點:     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 ...

Sat Nov 10 04:22:00 CST 2018 0 713
spark作業性能調

spark作業性能調 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: (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 ...

Mon Apr 09 15:14:00 CST 2018 0 1027
Spark Streaming性能調

數據接收並行度調(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 ...

Fri Jun 30 23:35:00 CST 2017 0 4268
Spark性能調的方法

原則一:避免創建重復的RDD 通常來說,我們在開發一個Spark作業時,首先是基於某個數據源(比如Hive表或HDFS文件)創建一個初始的RDD;接着對這個RDD執行某個算子操作,然后得到下一個RDD;以此類推,循環往復,直到計算出最終我們需要的結果。在這個過程中,多個RDD會通 ...

Fri Oct 30 05:45:00 CST 2020 0 520
Elasticsearch 性能調總結

吞吐量(throughput)和延遲(latency)是評估 Elasticsearch 集群性能的指標,前者代表每秒寫入(index)或查詢(search)文檔的數量,后者則代表單個請求的延遲。上述指標之間也有一定聯系:延遲越低,吞吐量就越高。 JVM 內存壓力 ...

Thu Jun 10 23:50:00 CST 2021 0 1331
 
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