SparkSQL之RDD调优、资源调优、数据倾斜、Shuffle调优

最新推荐文章于 2024-08-29 17:06:49 发布
最新推荐文章于 2024-08-29 17:06:49 发布
阅读量160 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Spark2 文章标签： Spark2
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pengzonglu7292/article/details/80595295
本文深入探讨了Spark在处理大规模数据集时可能遇到的数据倾斜和shuffle性能瓶颈，提供了详细的调优策略，包括如何优化RDD算子开发及合理配置资源，旨在帮助开发者提升Spark应用的效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Spark 之 Shuffle & AQE
zhixingheyi_tian的博客
06-03 2750
shuffle
大数据学习之路84-SparkSQL基本使用与RDD对比（涉及自定义排序）
爱米酱的博客
09-27 2198
我们使用spark-sql，会加快我们的开发效率，在spark底层会把我们所写的sql转换成RDD去执行。得到我们想要的结果。 接下来我们会用RDD和spark-sql两种方式来分析数据，感受一下两者的差异。 首先我们先造数据并上传到hdfs中： 我们想要做的是，将这些数据按照年龄升序，颜值倒序排列。 首先我们用RDD的方式来做（这里会涉及到自定义排序）： 这里的自定义排序的思想是，...
SparkRDD优化（四）之数据倾斜
qianchun22的博客
11-16 381
一、数据倾斜 指分区中的数据分配不均匀，数据集中在少数分区中（不怕数据大，就怕数据倾斜） 数据倾斜发生时的现象 1、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。 2、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，是我们写的业务代码造成的。这种情况比较少见。 数据倾斜发生的原理 在进行shuffle的时候，必须将各节点上相同的key拉
spark中哪些算子会导致shuffle
hzp666的博客
06-15 5416
spark中会导致shuffle操作的有以下几种算子、 1、repartition类的操作：比如repartition、repartitionAndSortWithinPartitions、coalesce等 2、byKey类的操作：比如reduceByKey、groupByKey、sortByKey等 3、join类的操作：比如join、cogroup等 重分区: 一般会shuffle，因为需要在整个集群中，对之前所有的分区的数据进行随机，均匀的打乱，然后把数据放入下游新的指定数量的分区内 byKey类
spark RDD编程 第2关：整合排序
weixin_44686879的博客
10-22 4676
任务描述 本关任务：编写Spark独立应用程序实现整合排序。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：RDD的创建；RDD的转换操作；RDD的行动操作。 RDD的创建 使用textFile()方法从本地文件系统中加载数据创建RDD，示例如下： val lines = sc.textFile("file:///home/hadoop/word.txt") 执行sc.textFile()方法以后，Spark从本地文件word.txt中加载数据到内存，在内存中生成一个RDD对象lines，这个RDD里
spark5种去重方式,快速去重
qq_39285950的博客
01-01 8107
双重group by将去重分成了两步,是分组聚合运算,group by操作能进行多个reduce任务并行处理,每个reduce都能收到一部分数据然后进行分组内去重,不再像distinct只有一个reduce进行全局去重.sql中最简单的方式,当数据量小的时候性能还好.当数据量大的时候性能较差.因为distinct全局只有一个reduce任务来做去重操作,极容易发生数据倾斜的情况,整体运行效率较慢.DataFrame中,可以先将分区内数据进行排序,然后通过dropDuplicates将重复的数据删除.
【互联网大厂实习经验】Spark SQL数据倾斜调优圣经（含实战分享）
最新发布
不积跬步，无以至千里
08-29 1943
在滴滴实习期间接触到的调优实战，先整理如下，希望可以相互学习。
spark性能调优（三）之数据倾斜
墨殇
07-01 511
一、什么是数据倾斜 所谓数据倾斜(data skew)是由于数据分布不均匀造成计算时间差异很大，产生了一些列异常现象。 二、常见现象 1、个别task作业运行缓慢 大多数的task运行都很快速，但是极个别的task运行非常缓慢，甚至是正常task运行时间好多倍。 而一个作业运行的最终时间是由时间最短的那些task决定还是有哪些时间最长的task决定。 2、莫名其妙的OOM异常 这是一种相对比较少见...
Scala | Spark性能优化 | 资源调优 | 代码调优 | 数据本地化 | 内存调优 | Spark Shuffle调优 | 数据倾斜 | Spark故障解决
liujiesxs的博客
08-21 811
Spark性能调优
Spark性能调优和数据倾斜解决方案
05-22
本文将深入探讨Spark性能调优的关键技术和方法，特别是在资源分配、并行度调节等方面的具体实践策略，并针对数据倾斜这一常见问题提供全面的解决方案。 #### 二、资源分配优化 资源的有效分配是Spark性能调优的第一...
大数据技术之_19_Spark学习_07_Spark 性能调优 + 数据倾斜调优 + 运行资源调优 + 程序开发调优 + Shuffle 调优 + GC 调优 + Spark 企业应用案例
黑泽君
05-04 2651
大数据技术之_19_Spark学习_07_Spark 性能调优 + 数据倾斜调优 + 运行资源调优 + 程序开发调优 + Shuffle 调优 + GC 调优 + Spark 企业应用案例
【Spark】Spark RDD Shuffle 讲解
晚风中的自由
11-10 611
一、概述 Spark RDD Shuffle类似mapreduce中的shuffle。bucket相当于分区。 什么是spark shuffle？ shfulle是spark对数据进行重分区的机制。 哪些操作会引起shuffle？ 具有重新调整分区的操作，eg：repartition，coalesce *ByKey，eg：groupByKey，reduceByKey 关联操作：e...
spark会产生shuffle的算子
Lxjyh99的博客
12-14 2650
去重 def distinct() def distinct(numPartitions: Int) 聚合 def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)] def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) => V): RDD[(K, V)...
spark shuffle特点和导致shuffle的算子
萧念的博客
03-01 5234
Spark Shuffle操作的两个特点 第一个特点， 在Spark早期版本中，那个bucket缓存是非常非常重要的，因为需要将一个ShuffleMapTask所有的数据都写入内存缓存之后，才会刷新到磁盘。但是这就有一个问题，如果map side数据过多，那么很容易造成内存溢出。所以spark在新版本中，优化了，默认那个内存缓存是100kb，然后呢，写入一点数据达到了刷新到磁盘的阈值之后，就会将...
Spark SQL 按照某个字段去重
热门推荐
最怕你一生碌碌无为 还安慰自己平凡可贵
05-23 1万+
/** * 按照两个字段进行排重 * Created by princeping on 2017/8/8. */ object SQLDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder.appName("SQLDemo").master("local").getOrC...
Spark用DataFrame取代RDD以提高性能???
阿尼古
05-15 2114
在许多人眼中, RDD是老掉牙的, 而用了DataFrame的Spark 2.1会更快. 然而, 很多人没有意识到Dataframe是基于RDD实现的. 我们可以试着打开引擎盖，看看里面到底是怎么工作的. 在Spark中, DataFrame是一个以命名列方式组织的分布式数据集，等同于关系型数据库中的一个表，也相当于R/Python中的data frames(但是进行了更多的优化). RDD是一个分布式的数据集，数据分散在分布式集群的各台机器上. 下图标示了两者结构上的对比. 左侧的RDD[Person]
Spark会产生shuffle的算子
这里将承载一段最初的记忆
11-12 4561
Spark会产生shuffle的算子 去重 def distinct() def distinct(numPartitions: Int) 聚合 def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)] def reduceByKey(part...
谈谈RDD、DataFrame、Dataset的区别和各自的优势
weixin_30896511的博客
05-11 1069
在spark中，RDD、DataFrame、Dataset是最常用的数据类型，本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势 共性： 1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利 2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算，...
Spark性能调优系列：（八）数据倾斜（使用随机前缀和扩容RDD进行join）
Mr.Cao
11-29 1279
适用场景 如果在进行join操作时，RDD中有大量的Key导致数据倾斜，那么进行分拆key也没什么意义，此时就只能使用最后一种解决方案来处理了。 实现思路 该方案的实现思路基本和上一个相似，首先查看RDD/Hive表中的数据分布情况，找到那个造成数据倾斜的RDD/Hive表，比如有多个key都对应了超过1万条数据，然后将该RDD的每条数据都打上一个N以内的随机前缀， 同时对另外一个正常的...
Spark开发调优：避免重复RDD与Lineage优化
例如，对于同一个HDFS文件，如果多次调用`sc.textFile()`，就会创建多个RDD，浪费了读取文件和执行计算的资源。 3. **合理使用算子**：Spark提供了多种算子，如map、filter、reduce等，选择合适的算子组合可以显著...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值