Spark性能优化

最新推荐文章于 2025-06-20 20:38:40 发布
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#spark #性能优化

本文分为基础篇和高级篇，详细介绍了如何对Spark进行调优，包括各种参数设置和最佳实践，帮助读者提升Spark应用程序的性能。
Spark 性能优化高频面试题及答案
qq_42568323的博客
09-23 1062
注册使用 Kryo 序列化的自定义类，以获得更好的性能。
Spark性能优化十大技巧：让你的大数据作业快如闪电
最新发布
操作系统内核探秘的博客
09-10 857
在大数据的世界里，我们经常需要处理海量的数据。Spark作为一个强大的大数据处理框架，能帮助我们快速地处理这些数据。但有时候，Spark作业的运行速度可能会比较慢，影响我们的工作效率。本文的目的就是介绍十大Spark性能优化技巧，让大家能够提升Spark作业的性能，让大数据作业运行得更快。我们会涵盖从资源管理到代码优化等多个方面的内容。本文将首先介绍一些核心概念，让大家对Spark有更深入的理解。然后详细讲解十大性能优化技巧，包括每个技巧的原理、实现方法和实际应用场景。
Spark性能优化指南——基础篇 -.pdf
07-27
Spark性能优化指南——基础篇 -.pdf Spark性能优化指南——基础篇 -.pdf Spark性能优化指南——基础篇 -.pdf
Spark大数据处理技术、应用与性能优化高清完整版PDF
12-22
Spark大数据处理：技术、应用与性能优化高清完整版PDF
由美团技术文章整理---spark性能优化高级篇--数据倾斜调优与shuffle调优
qq_43476430的博客
04-28 1961
文章地址1：Spark性能优化指南——基础篇 - 美团技术团队 文章地址2：Spark性能优化指南——高级篇 - 美团技术团队 一、关于性能优化高级篇--数据倾斜调优 1、数据倾斜整体概述 （1）数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。 原本能够正常执行的Spark作业，某天突然报出OOM（内存溢出）异常，观察异常栈，是我们写的
hadoop中hdfs文件上传
瓜牛呱呱的博客
08-09 5496
这里不讲解hdfs上传文件的代码，只讲hdfs文件上传的过程中内部的工作 原理一、客户端对hdfs各种操作的代码package com.Lin_wj1995.bigdata.hdfs;import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.net.URI;import org.apache.hado
Spark性能优化指南——基础篇
美团技术团队
04-29 5658
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...
Spark 性能优化全指南
XiaoQiong.Zhang的博客
06-07 1450
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）。
Apache Spark 性能优化
Made In SQL
06-20 1170
摘要：Apache Spark性能优化需从多维度入手，包括数据存储优化（选用Parquet/ORC格式、合理分区）、资源分配（Executor配置、动态资源调整）、代码实现（减少Shuffle、调整并行度）及集群配置（JVM调优、监控）。重点策略包括：1）高效数据存储与缓存；2）合理计算资源分配；3）代码级优化如使用Kryo序列化；4）处理数据倾斜等特殊场景。案例表明，综合应用这些方法可使作业性能显著提升（如某10亿级数据任务从2小时优化至15分钟）。需结合具体业务场景，通过监控验证优化效果。
Spark性能优化指南
Jerry的博客
12-22 1210
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。学习Spark的目的就是，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。 然而，通过Spark开发出高性能的大数据计算作业，并不是那么简单的。如果没有对Spark作业...
Spark性能优化：开发调优篇
02-01
Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。开发调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。在...
Spark性能优化研究.pptx
01-05
### Spark性能优化研究 #### 研究背景与意义 随着大数据时代的到来，全球数据量呈爆炸性增长态势，遵循所谓的“新摩尔定律”，即全球数据量大约每18个月就会翻一番，年增长率达到了59%。这种快速增长不仅体现在...
Spark性能优化深度剖析：十大实战策略与案例解析
pang12234的专栏
03-11 1041
通过以上优化策略组合应用，某银行实时风控系统在相同硬件条件下，吞吐量提升4倍，日均处理能力从1亿条提升至4.2亿条交易记录。：某电商平台将Hive日任务迁移至Spark后，用户画像计算耗时从4.2小时降至23分钟，核心优化点在于内存缓存策略调整。：某金融机构通过调整executor数量从200降到80，任务运行时间减少35%，主要优化了并行度与资源利用率。：支付数据中5%的商户处理耗时占85%，通过加盐处理将总耗时从6小时降至1.5小时。，Shuffle耗时从47分钟降至12分钟。：日志分析任务通过设置。
Spark性能优化四 内存
qq_40905284的博客
03-03 1431
Spark性能优化的5中方法
SparkStreaming 中 Kafka 参数 auto.offset.reset 的说明
瓜牛呱呱的博客
06-16 4421
作用：如果Kafka中没有初始偏移或者当前偏移在服务器上不再存在时（例如，因为该数据已被删除）的处理方法。 Kafka单独写consumer时 可选参数： earliest：自动将偏移重置为最早的偏移量 latest：自动将偏移量重置为最新的偏移量（默认） none：如果consumer group没有发现先前的偏移量，则向consumer抛出异常。 其他的参数：向consumer抛出...
【源码追踪】SparkStreaming 中用 Direct 方式每次从 Kafka 拉取多少条数据（offset取值范围）
瓜牛呱呱的博客
04-19 3544
我们知道 SparkStreaming 用 Direct 的方式拉取 Kafka 数据时，是根据 kafka 中的 fromOffsets 和 untilOffsets 来进行获取数据的，而 fromOffsets 一般都是需要我们自己管理的，而每批次的 untilOffsets 是由 Driver 程序自动帮我们算出来的。 于是产生了一个疑问：untilOffsets 是怎么算出来的？ 接下...
SparkStreaming采用直连方式（Direct Approach）获取Kafka数据的研究心得
瓜牛呱呱的博客
05-17 3525
这里不多介绍一些基础的，只说说我最近研究直连方式的心得 使用SparkStreaming的直连方式来进行流式处理，并且这个程序要可靠性，并且具有一致性（原子性），那么我心中就产生了如下的疑问： 1、如何保证直连方式中Kafka的offset的精准度 2、如何保证StreamingContext信息的不丢失：即重启后，集群配置信息、计算处理过程中信息的不丢失 3、如何保证Driver挂掉...
SparkStreaming Direct 方式中手动管理 Kafka Offset 的示例代码
瓜牛呱呱的博客
04-25 2794
在大数据的场景下，流式处理都会借助 Kafka 作为消息接入的中间件，且 SparkStreaming 中 Direct 方式的优越性，现在可以说都使用 Direct 方式来获取 Kafka 数据 Direct 方式是采用 Kafka 低级的 API 来获取数据，也就是说我们要自己来管理 这个offset SparkStreaming 中可以用 StreamingContext 的 chec...
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