資源調優 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 ...
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:
資源調優 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...