Spark性能优化指南——高级篇

最新推荐文章于 2025-06-07 14:43:43 发布
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#spark #大数据 #性能优化

本文分享了美团点评技术团队在使用Spark过程中的调优经验和技巧,深入探讨了如何提高Spark应用性能,包括内存管理和任务调度等多个方面。
Spark性能优化指南—高级篇
03-21
美团Spark性能优化高级篇，详细讲解Spark性能优化技术,高端
Spark性能优化指南：高级篇
多多
06-28 1024
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。 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案解决不同类型的数据
总结｜Spark 性能优化指南
大数据星球-浪尖
11-10 2425
这年代，做数据的，没人不知道 Spark 是什么吧。作为最火的大数据计算引擎，现在基本上是各互联网大厂的标配了。比如，字节跳动基于 Spark 构建的数据仓库，服务了几乎所有的产品线，包括...
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...
Spark性能优化指南——基础篇
02-25
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作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算
Spark性能优化指南——基础篇 -.pdf
07-27
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Spark性能优化指南（高级篇）
jiangjun_3567031的博客
03-04 489
Spark性能优化指南（高级篇） 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，以保证spark作业的性能。 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行的都非常快，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OO
Spark性能优化指南——高级篇 (很详细)
04-22 387
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。 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案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证...
Spark 性能优化全指南
最新发布
XiaoQiong.Zhang的博客
06-07 1440
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_调优
wj1298250240的博客
11-24 219
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
Spark——Spark性能优化指南(官网文档)
aof
04-15 278
由于大多数Spark计算基于内存的特性，Spark程序可能会因为集群中的任何资源而导致出现瓶颈：CPU、网络带宽或内存。通常情况下，如果数据适合于放到内存中，那么瓶颈就是网络带宽，但有时，你还是需要一些调优的，比如以序列化的形式保存RDDs，以便减少内存占用。这篇调优指南主要涵盖两个主题：数据序列化和内存调优。数据序列化对于良好的网络性能是至关重要的，而且还可以减少内存的使用。 Data Se...
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