Spark性能优化指南

最新推荐文章于 2025-12-02 16:28:14 发布
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博客推荐了两篇关于Spark的文章，分别是《Spark性能优化指南——基础篇》和《Spark性能优化指南——高级篇》。
大数据：Spark性能优化指南——高级篇
大数据Spark教程
12-20 829
前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 Spark性能优化指南——基础篇 数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方...
Spark性能优化指南——高级篇
qq_43688472的博客
02-23 725
Spark性能优化指南——高级篇 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，...
Spark 性能优化全指南
XiaoQiong.Zhang的博客
06-07 1489
对于 Spark SQL，设置 spark.sql.shuffle.partitions 合理控制 Shuffle 分区数（默认 200，可调整为 400~1000）。设置 spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer。输入优化：设置 spark.sql.files.maxPartitionBytes 控制分区大小，合理合并读取文件。spark.shuffle.file.buffer：调整 Map 端缓冲区大小（默认 32KB）。
Spark性能优化指南—思路梳理
敏叔
07-25 1506
前言 Spark作业的优化其实是泛的话题，因为往往有时候表现出来都是慢，但是解法确不一样，我想把优化的方方面面盘点出来，以便系统去制定整体的优化方案。 优化思路梳理 到底怎样去看待所谓慢的问题呢，我做了一个整理： 主题 资源优化 并行度优化 代码优化 Shuffle优化 内存优化 堆外内存优化 数据倾斜处理 读写介质优化 资源优化 绝大部分作业变慢其实就是资源吃紧导致的，这就是为什么啥都没变怎么就慢了呢，去查问题的时候又查不出个所以然来。换句话来说绝大部分作业
Spark3性能优化指南
shuijing55hi的博客
03-09 1395
传统 Shuffle 分区数固定（默认 200），导致小文件问题（HDFS 块利用率<30%）或数据倾斜（单分区数据超 10GB）。：某电商平台在 1TB 订单数据清洗作业中，通过将初始分区数设为 2000，AQE 自动合并至 420 个分区，Shuffle 耗时从 58 分钟降至 12 分钟。AQE 是 Spark 3.x 的核心动态优化引擎，通过运行时统计信息重构执行计划，在超大规模数据处理（PB 级）中可提升 40%-70% 性能。：识别倾斜分区（阈值：分区大小 > 中位数×5 且 >256MB）
Spark 性能优化指南：算子调优 + 内存管理，一篇文章吃透核心原理！
最新发布
weixin_44519124的博客
12-02 576
【Spark性能优化核心指南】本文从算子调优和内存管理两大维度深入解析Spark性能优化策略。关键点包括： 1.算子优化：区分宽窄依赖，推荐reduceByKey替代groupByKey，善用广播join解决大表关联，mapPartitions提升批量处理效率，合理使用repartition。 2.内存管理：详解Executor内存结构，给出企业级配置建议（8G内存+3核CPU），强调2-4核最佳实践。 3.优化技巧：提供Shuffle参数调优方案，制定企业级checklist，包含数据倾斜治理、代码优化等
Spark性能优化指南_调优
wj1298250240的博客
11-24 240
Spark性能优化指南——基础篇 参考这篇文章： https://blog.youkuaiyun.com/qq_23160237/article/details/85393937?utm_source=app
【总结】Spark性能优化指南——基础篇
热门推荐
一寒惊鸿
03-16 2万+
来源：http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 前言 在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用
Spark性能优化指南——基础篇
guohecang的博客
05-03 3402
前言 在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更
Spark性能优化指南——基础篇 -.pdf
07-27
- Spark性能优化指南将优化方案分为四个主要部分：开发调优、资源调优、数据倾斜调优和shuffle调优。 3. **开发调优**： - 开发调优关注在Spark作业开发过程中应遵循的一些基本原则。 - 开发调优的关键点包括RDD...
精选资源
Spark性能优化指南.pdf
04-07
### Spark性能优化指南 #### 一、基础篇：开发调优与资源调优 ##### 1. 开发调优 **1.1 调优概述** 开发阶段的调优至关重要，它涉及到如何构建Spark应用的基本框架。在开发Spark应用程序时，有几个基本原则需要...
ERROR CoarseGrainedExecutorBackend: RECEIVED SIGNAL TERM
DayOneMore的博客
03-06 3101
问题描述 spark分布式运行的过程中，自己有两个worker，但是运行的时候，只有一台worker正常运行，另一台报了右边的错，如下图 ERROR CoarseGrainedExecutorBackend: RECEIVED SIGNAL TERM 把正常的机器停掉，只运行有问题的worker（dl21,dl23）,发现能出结果，但是两台机器的stderr仍然是右边的错，所以奇怪的是，结果怎么出来的？ 网上说是因为资源分配不够，但是我分配了executor 10G资源，反而出现下面这种问题 然后有些
spark中ImportError: No module named numpy原因和解决方法
DayOneMore的博客
03-03 2195
问题描述 spark 集群运行的时候，报错 ImportError: No module named numpy 但是想来想去记得numpy都安装了，但其实不是的 问题分析 spark集群运行，需要所有的机器都有numpy,自己使用了一台新的机器dl21，这个机器原本没有自带numpy,需要安装 解决方案 sudo apt-get update sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-n
spark master无法正常启动，worker正常启动
DayOneMore的博客
02-17 1801
背景 试用jps查看是否正常启动 问题描述： dl8作为master时，可以正常启动master和worker，而dl23作为master时，无法启动master，但可以正常启动worker starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /home/x x x/spark/spark-2.4.7-bin-hadoop2.6/logs/spark-xxx-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-ss
AttributeError: ‘PipelinedRDD‘ object has no attribute ‘toDF‘
DayOneMore的博客
02-26 1727
问题描述： spark 运行遇到如下问题 AttributeError: 'PipelinedRDD' object has no attribute 'toDF' 解决方案： 参考了如下 https://stackoverflow.com/questions/32788387/pipelinedrdd-object-has-no-attribute-todf-in-pyspark 加入如下代码 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSessi
spark性能优化指南——高级篇 (很详细)
06-06
很高兴为您介绍Spark性能优化指南——高级篇。 1. 数据倾斜问题 数据倾斜是指在Spark任务中，某些分区的数据量远远大于其他分区，导致任务执行时间过长。解决数据倾斜问题的方法包括： - 使用随机前缀或哈希分桶等方式对数据进行分区，使数据分布更加均匀。 - 对于reduceByKey等聚合操作，使用combineByKey或aggregateByKey等方法，避免数据倾斜。 - 对于join操作，使用broadcast变量或者将小表缓存到内存中，避免数据倾斜。 2. 内存管理 Spark的内存管理对于任务的性能有着重要的影响。以下是一些内存管理的优化方法： - 调整executor内存分配比例，避免OOM错误。 - 合理设置内存管理参数，如spark.memory.fraction、spark.memory.storageFraction等。 - 使用持久化存储，如cache或persist方法，避免重复计算和数据丢失。 3. 磁盘IO 磁盘IO是Spark任务中的瓶颈之一。以下是一些优化磁盘IO的方法： - 使用本地磁盘而非网络磁盘，避免网络IO带来的延迟。 - 使用压缩算法，如Snappy或LZ4，减少磁盘IO的数据量。 - 对于shuffle操作，使用Tungsten排序等优化算法，减少磁盘IO的次数。 4. 并行度 并行度是指任务中可以同时执行的任务数。以下是一些优化并行度的方法： - 调整任务的并行度，使任务能够充分利用集群资源。 - 对于shuffle操作，调整reduce任务的数量，避免过多的reduce任务导致性能下降。 - 对于数据量较大的任务，使用分区并行执行，避免单个任务的执行时间过长。 5. 网络传输 网络传输是Spark任务中的另一个瓶颈。以下是一些优化网络传输的方法： - 调整网络传输的缓存大小，使数据传输更加高效。 - 使用序列化算法，如Kryo或Java序列化，减少网络传输的数据量。 - 对于shuffle操作，使用Tungsten排序等优化算法，减少网络传输的数据量。 希望以上内容能够帮助您更好地优化Spark任务的性能。
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