原文:Spark性能調優——9項基本原則

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會通過不同的算子操作 比如map reduce等 串起來,這個 RDD串 ,就是RDD lineage,也就是 RDD的血緣 ...

2021-11-17 09:28 0 106 推薦指數:

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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
提問的基本原則

提問的基本原則 1、多問開放式問題 在小組研討的過程中,封閉式問題是要盡量避免的。封閉式提問帶有預設答案,通常可以用“是”或“否”來回答。例如,你對她的表現是否滿意?這樣的提問容易壓制回答的欲望。相比之下,開放式提問的自由度更大。例如,你對她的表現感覺如何?這樣的提問更容易激發表達,產生更多 ...

Sat Feb 06 23:14:00 CST 2021 0 560
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
維度建模的基本原則

轉自:https://www.2cto.com/kf/201709/684395.html 遵循這些原則進行維度建模可以保證數據粒度合理,模型靈活,能夠適應未來的信息資源,違反這些原則你將會把用戶弄糊塗,並且會遇到數據倉庫障礙。 原則一: 載入詳細的原子數據到維度結構中 維度建模應該 ...

Sat Nov 10 23:43:00 CST 2018 0 1450
 
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