Spark性能调优

最新推荐文章于 2025-06-18 09:05:24 发布
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分类专栏： Spark原理、实战、总结 文章标签： spark
原文链接：https://spark-config.readthedocs.io/en/latest/#
本文详细探讨了Spark性能调优，涵盖了Spark Core的优化配置参数，旨在提升大数据处理的效率和性能。通过深入理解并调整相关配置，可以显著改善Spark作业的运行速度。

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Spark 性能调优
qq_41982570的博客
03-03 670
Spark 性能调优
Spark性能调优方法总结
2301_77948840的博客
02-11 2701
  Spark的分配资源主要就是 executor、cpu per executor、memory per executor、driver memory 等的调节，我们在生产环境中，提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数： /usr/local/spark/bin/spark-submit –conf spark.default.parallelism=12 –num-executors 3 –executor-cores 2 –executor-me
Spark性能调优指南来了！
笑看风云路的博客
07-31 3833
Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(，简称RDD)的API定义。Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用SQL或者版本的HQL来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。本文首先讲解了Spark的底层的Shuffle。
Spark性能调优总结
qq_35338741的博客
04-13 908
1：spark为什么需要调优 spark天生执行效率高，为什么还需要调优看下面个简单的例子： demo1 //实现方案1 —— 反例 val extractFields: Seq[Row] => Seq[(String, Int)] = { (rows: Seq[Row]) => { var fields = Seq[(String, Int)]() rows.map(row => { //此处不该用map用foreach更优
Spark优化----Spark 性能调优
天冬忘忧的博客
12-17 2732
本文介绍了Spark的常规性能调优；算子调优；Shuffle调优；JVM调优
Spark性能调优案例
epitomizelu的专栏
12-21 4075
在实际工作中，性能调优是必不可少的，虽然业务千种百样，实际落地的解决方案可能也不尽相同，但归根结底，调优的最终目的是使得内存、CPU、IO均衡没有瓶颈。 基本上，思路都是结合实际业务、数据量从硬件出发，考虑如何充分利用CPU、内存、IO。 除了对业务的理解之外，对于Spark本身的机制也要深入理解，这样才能通过各种调整，充分发挥Spark的优势，达成调优的目的。 下面以一个案例尝试总结常用的Spark调优思路和实践。 案例数据来源极客时间Spark 性能调优实战，数据地址百度网盘，提取码 ajs6 。 数
Spark性能调优（原理篇）
qq_43303296的博客
01-21 979
2020年6月，Spark正式发布了新版本，从2.4直接跨越到了3.0。这次大版本升级的亮点就在于性能优化，它添加了诸如自适应查询执行（AQE）、动态分区裁剪（DPP）、扩展的Join Hints等特性。**Spark已经成为了各大头部互联网公司的标配，在海量数据处理上，扮演着不可获取的关键角色。**比如，字节跳动基于Spark构建的数据仓库去服务几乎所有的产品线，包括抖音、今日头条、西瓜视频、火山视频等。再比如，百度基于Spark推出BigSQL，为海量用户提供次秒级的即席查询。可以预见的是，
【Spark】Spark性能调优
DataCrafter的博客
12-12 1358
本文介绍了十种调优策略，如调整Spark的配置参数、优化数据存储格式（如Parquet和ORC）、避免不必要的shuffle操作、合理设置并行度、充分利用内存和缓存、使用广播变量减少数据传输等方式，来提升作业的执行速度和资源利用率。
Spark 优化 (一) --------- Spark 性能调优
在森林里麋了鹿
09-19 5559
Spark性能调优
spark性能调优
09-30
Spark性能调优是大数据处理领域中的一个重要话题，它涉及到如何最大化地利用计算资源，提高数据处理的速度和效率。以下是对Spark性能调优的一些关键知识点的详细解析： 1. **资源调度与分配**：Spark默认使用的是...
Spark RDD 及性能调优
m13299531475的博客
06-14 1119
RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心抽象，支持容错和并行计算。其架构包括分区、计算函数、依赖关系、分区器及优先位置等关键组件。操作分为转换（Transformations）与行动（Actions），提供丰富的API支持复杂数据处理。 执行模型涵盖用户代码到分布式执行的全流程，通过DAG调度优化任务划分与资源分配。内存管理机制动态调整存储与执行内存，提升资源利用率。 性能调优涉及资源配置、执行引擎优化及数据处理策略。Catalyst优化逻辑计划，Tungsten提高运行效率，而合理分区与缓解数据倾
【Spark征服之路-2.10-Spark-Core编程（六）】
最新发布
qq_46394486的博客
06-18 240
摘要：累加器用于将Executor端变量聚合到Driver端，各Task副本更新后传回Driver合并。示例展示了LongAccumulator和自定义WordCount累加器的实现。广播变量则高效分发大对象到各节点，如共享查询表。通过broadcast.value获取广播值，避免重复传输。两者都是Spark分布式计算的关键机制，分别解决变量聚合和数据共享问题。
大数据实时风控引擎：Spark Streaming、Kafka、Flink与Doris的融合实践
Aliloke的博客
06-15 950
在数字金融、电商交易与在线服务的核心战场，风险控制能力已成为业务的生命线。传统批量风控模式在应对瞬息万变的欺诈攻击、信用风险时捉襟见肘。本文将深入探讨如何利用**Spark Streaming、Kafka、Flink及Doris**构建高吞吐、低延迟的实时风控系统，并解析其核心技术实现方案。
解决Spark4.0.0依赖问题
m0_73889530的博客
06-14 986
本文针对Apache Spark 4.0.0运行中的常见问题提供了解决方案。主要问题包括POM依赖冲突、JDK版本不兼容（需JDK 17）以及Servlet API兼容性问题（如SingleThreadModel类缺失）。解决方案包括：在pom.xml中明确指定Java 17版本，设置Spark核心和SQL模块为provided范围，排除冲突的Servlet API依赖并手动引入5.0.0版本，配置Maven编译和执行插件，以及添加必要的测试依赖和--add-opens参数解决模块访问限制。这些调整确保了S
Spark实战能力测评模拟题精析【上机考】
小伍的博客
06-17 789
spark数据处理2025上机考试题
PySpark 使用pyarrow指定版本
Jimmy and Zoey
06-14 383
在 PySpark 3.1.3 环境中，当需要使用与集群环境不同版本的 PyArrow (如 1.0.0 版本)时，可以通过以下方法实现，而无需更改集群环境配置。
Spark 之 Subquery
zhixingheyi_tian的博客
06-13 202
【代码】Spark 之 Subquery。
深入解析Spark性能调优及Spark SQL项目分享
本文旨在深入探讨Spark性能调优的最佳实践，涵盖JVM调优、故障排查(troubleshooting)和数据倾斜问题的处理方法。同时，提供一个使用Scala编写的Spark SQL项目代码供参考，项目代码将通过GitHub分享。 ### Spark性能...
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