Spark性能优化指南——高级篇

最新推荐文章于 2021-03-04 19:35:35 发布
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分类专栏： 数据挖掘 hadoop 文章标签： 大数据 spark
博客给出了一个关于Spark调优的链接（http://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html ），涉及大数据领域中Spark的调优知识。

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

http://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html
Spark性能优化指南——高级篇 (很详细)
04-22 370
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 -.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...
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）
jiangjun_3567031的博客
03-04 470
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】基础篇 + 高级篇 -----美团技术团队出品
DreamSeeker_1314的博客
05-09 1341
最近项目开发Spark作业涉及性能优化，找到了两篇不错的软文。推荐一波 Spark性能优化指南——基础篇 https://tech.meituan.com/2016/04/29/spark-tuning-basic.html Spark性能优化指南——高级篇 https://tech.meituan.com/2016/05/12/spark-tuning-pro.html ...
Spark性能优化指南——基础篇
美团技术团队
04-29 5618
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（九）Spark之Shuffle调优
weixin_42073629的博客
10-04 331
一、概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。因此大家务必把握住调优的基本原则，千万不要舍本逐末。下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理，以及相关参数的说明，同时给出各个参数的调
spark 向elasticsearch 优化写入数据
lidaxue_heart的专栏
07-14 9029
 一、前言        近期有个项目用spark向es(版本5.x)写入数据，该项目是离线任务，每天创建一个index存数据，随着数据量的增大(2亿+，峰值有5亿+)。性能出现问题：写入时间过长，es响应不过来等   二、 调整策列        1.由于该项目是离线任务，并不是需要实时查询，可以将es中的near real-time search属性 设置较高的阈值30s或者-1 。默...
Spark2.x写入Elasticsearch的性能测试
weixin_34130269的博客
10-27 779
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
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