Spark调优 shuffle调优

最新推荐文章于 2022-04-30 16:23:29 发布
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分类专栏： 大数据-spark
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本文深入探讨了Spark应用中的shuffle调优，包括理解shuffle过程、优化策略和实战案例，旨在提升Spark作业的性能和效率。

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参考：Spark性能调优(2) https://blog.youkuaiyun.com/qq_21383435/article/details/77720087

Spark调优：性能调优、JVM调优、shuffle调优、算子调优、troubleshooting调优、数据倾斜
Big_data_implicit_
12-27 2818
目录 一、性能调优 1、分配资源 2、提高spark运行的并行度 3、重构RDD架构以及RDD持久化 4、使用广播变量 5、使用Kryo序列化 6、使用fastutil集合 7、调节数据本地化等待时长(s) 二、JVM调优 1、JVM调优：降低cache操作的内存占比 2、JVM调优：executor堆外内存与连接等待时长 三、shuffle性能调优 1、shuffle的原理 2、shuf...
SparkShuffle调优原理和最佳实践
大模型与Agent智能体
06-08 2047
第10章   SparkShuffle调优原理和最佳实践1.1      Shuffle对性能消耗的原理详解 在分布式系统中，数据分布在不同的节点上，每一个节点计算一部份数据，如果不对各个节点上独立的部份进行汇聚的话，我们计算不到最终的结果。我们需要利用分布式来发挥Spark本身并行计算的能力，而后续又需要计算各节点上最终的结果，所以需要把数据汇聚集中，这就会导致Shuffle，这也是说为什么Sh
Spark的shuffle调优
12-19
spark.reducer.maxSizeInFlight 48m reduce task的buffer缓冲，代表了每个reduce task每次能够拉取的map side数据最大大小，如果内存充足，可以考虑加大，从而减少网络传输次数，提升性能 spark.shuffle.blockTransferService netty shuffle过程中，传输数据的方式，两种选项，netty或nio，spark 1.2开始，默认就是netty，比较简单而且性能较高，spark 1.5开始nio就是过期的了，而且spark 1.6中会去除掉 spark.shuffle.compress true 是否对map side输出的文件进行压缩，默认是启用压缩的，压缩器是由spark.io.compression.codec属性指定的，默认是snappy压缩器，该压缩器强调的是压缩速度，而不是压缩率
Spark性能优化：shuffle调优
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shuffle调优 调优概述       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
Spark（九）Spark之Shuffle调优
weixin_42073629的博客
10-04 340
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---Shuffle调优之调节map端内存缓冲与reduce端内存占比
tianqinglei的博客
09-16 2157
1、map端内存缓冲，reduce端内存占比概述 map端内存缓冲，reduce端内存占比；很多资料、网上视频，都会说，这两个参数，是调节shuffle性能的不二选择，很有效果的样子，实际上，不是这样的。 以实际的生产经验来说，这两个参数没有那么重要，往往来说，shuffle的性能不是因为这方面的原因导致的 但是，有一点点效果的，broadcast，数据本地化等待时长；这两个shuffl
spark调优 shuffle调优
mn_kw的博客
07-18 359
每一个shuffle的前半部分stage的task，每个task都会创建下一个stage的task数量相同的文件，比如下一个stage会有100个task,那么当前stage每个task都会创建100份文件，会将同一个key对应的values,一定是写入同一个文件中的，也一定会将同一个key对应的values写入下一个stage，同一个task对应的文件中。   shuffle的后半部分sta...
【Spark调优篇03】Spark之Shuffle调优1
08-04
然而，不当的Shuffle管理可能导致性能瓶颈，因此，Shuffle调优是提高Spark应用程序性能的关键。本文将详细讨论五个主要的Shuffle调优策略。 **调优一：调节map端缓冲区大小** 默认情况下，Spark的map端缓冲区大小...
Spark 调优攻略上册
12-29
《Spark调优攻略上册》是一本专注于企业级大规模数据计算引擎Spark的调优指南，旨在帮助读者深入了解Spark的优化策略。该书不仅涵盖了Apache Spark的基础知识，还涉及了Data Lake和阿里云EMR团队研发的Jindo-Spark在...
Spark性能调优系列：Shuffle调优
Mr.Cao
12-03 708
Spark性能调优系列：Shuffle调优 shuffle 大部分的Spark作业性能主要是shuffle过程的消耗，shuffle是从Map Task输出到Reduce Task输入这段中间过程，Reduce Task需要从其它节点上的Map Task拉取结果数据，因此shuffle过程包含大量的磁盘IO，序列化，网络数据传输等操作。 Spark中常用算子中会触发shuffle操作的算子：...
【Spark系列】：shuffle调优
hxcaifly的博客
01-01 713
1.前言 Spark 基于内存进行计算，擅长迭代计算，流式处理，但也会发生shuffle 过程。shuffle 的优化，以及避免产生 shuffle 会给程序提高更好的性能。因为 shuffle 的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。 在spark-1.6版本之前，一直使用HashShuffle，在spark-1.6版本之后使用Sort-Base Shuffle，因为HashShuffl...
Spark Shuffle 优化
shan19920501的博客
04-30 5130
Spark Shuffle
SparkShuffle 及性能调优
Aying_seeyou的博客
02-04 991
shuffle调优 调优概述 　　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...
Spark Shuffle及其调优
ThreeAspects的博客
11-21 786
Spark-ShuffleShuffle概述ShuffleHashShuffle机制HashShuffle概述未优化的HashShuffle机制优化的HashShuffle机制Sort-Based ShuffleSort-Based Shuffle概述 Shuffle概述   在MapReduce和Spark中都有Shuffle。对于MapReduce框架，Shuffle是连接Map和Reduce...
一文搞清楚 Spark shuffle 调优
程序员小陶的大数据分享
04-21 529
Spark shuffle 调优 Spark 基于内存进行计算，擅长迭代计算，流式处理，但也会发生shuffle 过程。shuffle 的优化，以及避免产生 shuffle 会给程序提高更好的性能。因为 shuffle 的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。 下图是官方的说明，1.2 版本之后默认是使用 sort shuffle 。这样会更加高效得利用内存。之前版本默认是 hash s...
Spark 性能调优之Shuffle调优
@小刘同学nice
07-07 5223
Shuffle调优一：调节map端缓冲区大小 在Spark任务运行过程中，如果shuffle的map端处理的数据量比较大，但是map端缓冲的大小是固定的，可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况，使得性能非常低下，通过调节map端缓冲的大小，可以避免频繁的磁盘IO操作，进而提升Spark任务的整体性能。 map端缓冲的默认配置是32KB，如果每个task处理640KB的数据，...
shuffle调优
chbxw
03-02 456
5.3、shuffle调优 spark在执行groupByKey、reduceByKey等操作时的，shuffle环节的调优。这个很重要。shuffle调优，其实对spark作业的性能的影响，是相当之高！！！经验：在spark作业的运行过程中，只要一牵扯到有shuffle的操作，基本上shuffle操作的性能消耗，要占到整个spark作业的50%~90%。10%用来运行map等操作，90%耗费在两...
Spark调优之Shuffle调优
威少（微笑）
06-04 570
目录 1.shuffle的consolidateFiles 2.spark.reducer.maxSizeInFlight 3.spark.shuffle.file.buffer 4.spark.shuffle.io.maxRetries:拉取失败的最大重试次数，默认3次 spark.shuffle.io.retryWait:拉取失败的重试间隔，默认5s 5.spark...
深入理解Spark Shuffle调优：从Hash到Sort
"Spark性能优化：shuffle调优" Spark的性能优化是一个复杂且关键的任务，尤其是在大数据处理领域。 Shuffle调优是其中的一个重要环节，因为shuffle操作涉及到数据重排，这通常包括大量的磁盘I/O、序列化和网络传输...
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