Spark调优

最新推荐文章于 2025-07-29 11:27:32 发布
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#Spark

Spark 调优
a1786742005的博客
09-14 1576
一、常规性能调优 1.1 最优资源配置 Spark 性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。 资源的分配在使用脚本提交 Spark 任务时进行指定，标准的 Spark 任务提交脚本如下所示： bin/spark-submit \ --class com.atguigu.spark.Analysis \ --master yarn --deploy-mode cluster --num-e
Spark调优(工作实战经验)
weixin_48423810的博客
10-12 1072
解锁大数据潜能，开启 Spark 调优的精彩之旅！ 在大数据时代的浪潮中，Spark 以其强大的计算能力和高效的数据处理性能成为众多开发者的得力工具。然而，要充分发挥 Spark 的优势，调优至关重要。 这篇 Spark 调优文章，将带你深入探索 Spark 性能优化的奥秘。从内存管理到任务调度，从数据分区到资源配置，每一个环节都蕴含着提升性能的关键。 文章中，丰富的实战经验与深入的技术分析相结合，为你呈现出一套完整的 Spark 调优方案。无论你是大数据领域的新手，还是经验丰富的专家，都能从中找到适合
spark 调优
最新发布
qq_40982824的博客
07-29 615
计算集群可用资源总量（YARN队列内存/CPU），确保 spark.executor.instances * (spark.executor.memory + spark.executor.cores) 不超过队列资源的 ‌1/3~1/2‌，避免资源耗尽影响其他任务‌。Task延迟高‌ → 提高并行度（spark.default.parallelism 设为 executor数 × 核数 × 2-3‌）；云平台优化‌：阿里云等支持 spark.adb.acuPerApp 自动推导资源配置‌；
Spark调优完整指南
XiaoQiong.Zhang的博客
06-16 1524
调优是一个持续的过程，需要根据业务发展和数据变化不断调整优化策略。希望本册指南对您有所帮助。
Spark调优、基于内存模型调优
我的博客
03-03 1432
分配更多的资源 > 它是性能优化调优的王道，就是增加和分配更多的资源，这对于性能和速度上的提升是显而易见的， > 基本上，在一定范围之内，增加资源与性能的提升，是成正比的；写完了一个复杂的spark作业之后，进行性能调优的时候，首先第一步，就是要来调节最优的资源配置；
spark调优面试专题
qq_43668173的博客
08-05 790
1.1、介绍一下join操作优化经验？ 答：join其实常见的就分为两类： map-side join 和 reduce-side join。当大表和小表join时， 用map- side join能显著提高效率。将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过 在分布式计算系统中，这个问题往往会变的非常麻烦，因为框架提供的 join 操作一般会将所有数 据根据 key 发送到所有的 reduce 分区中去，也就是 shuffle 的过程。造成大量的网络以及磁盘 IO消耗，运行效率极其低下，这个过程一
spark调优
硅谷纵横
05-09 3515
目录 1、资源调优 1.1、分配更多的资源 1.2、提高并行度 2、开发调优 2.1、RDD的重用和持久化 2.2、广播变量的使用 2.3、尽量避免使用shuffle类算子 2.4、 使用高性能的算子 2.5、使用Kryo优化序列化性能 2.6、使用fastutil优化数据格式 2.7、调节数据本地化等待时长 3、基于spark内存模型调优 3.1、spark中executor内存划分 3.2、 spark的内存模型 3.3、 任务提交脚本参考 4、shuffle相关参数..
Hive on Spark调优（大数据技术6）
zy345293721的博客
05-19 1389
若参与join的表均为分桶表，且关联字段为分桶字段，且分桶字段是有序的，且大表的分桶数量是小表分桶数量的整数倍。此时，就可以以分桶为单位，为每个Map分配任务了，Map端就无需再缓存小表的全表数据了，而只需缓存其所需的分桶。Map端负责读取参与join的表的数据，并按照关联字段进行分区，将其发送到Reduce端，Reduce端完成最终的关联操作。若参与join的表中，有n-1张表足够小，Map端就会缓存小表全部数据，然后扫描另外一张大表，在Map端完成关联操作。162900000000（约160g）
Spark调优—参数调优
weixin_44077750的博客
01-08 3418
spark调优—参数调优
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全面精讲（基于Spark2版本+含Spark调优+超多案例）【不是王家林版本】
01-05
0基础spark，基于spark2，内容完整全面，学完精通spark
Spark调优1
08-08
Spark调优是一个重要的主题，特别是在处理大规模数据时，优化Spark应用程序的性能对于提高工作效率和减少资源消耗至关重要。本文将深入探讨几个关键的调优策略，包括合理使用广播变量、选择正确的RDD持久化策略、...
Flink Checkpoint 详解
阳阳阳的博客
04-08 8920
一文介绍Doris
阳阳阳的博客
02-28 3176
关于Doris，你想要的这里都有。
Kafka幂等与事务写
阳阳阳的博客
04-19 2530
一、kafka如何保证幂等 二、kafka如何保证事务
Hive SQL语法详解
阳阳阳的博客
07-31 1999
文章参考博客链接-------Hadoop Hive sql语法详解 文章参考官方 hive依赖于HDFS存储数据，Hive将HQL转换成MapReduce执行，所以说Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，实质就是一款基于HDFS的MapReduce计算框架，对存储在HDFS中的数据进行分析和管理 Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统，它提供了丰富的SQL查询方式...
数据挖掘算法简略总结（等待继续更新，现在有点不想写这个）
阳阳阳的博客
06-05 679
目录 目录 PCA K-means SVM（支持向量机） 决策树 PCA 可以参考这篇文章 介绍：主成分分析法，在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对...
Yarn on cluster 与 Yarn on client
阳阳阳的博客
06-07 503
Yarn-cluster 　　在Yarn-cluster模式下，driver运行在Appliaction Master上，Appliaction Master进程同时负责驱动Application和从Yarn中申请资源，该进程运行在Yarn container内，所以启动Application Master的client可以立即关闭而不必持续到Application的生命周期，下图是yarn...
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