spark ui各指标介绍

最新推荐文章于 2025-04-11 20:30:19 发布
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分类专栏： spark
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1、task执行是有三个指标

shuffle writer size/Records：当前任务输出的数据量

shuffle Spill（Memory）：当前任务shuffle所使用的内存

shuffle Spill（Disk）：当前任务shuffle所使用的磁盘

Spark 之 Shuffle & AQE
zhixingheyi_tian的博客
06-03 2664
shuffle
Spark内存参数调节
wusuopuBUPT的专栏
11-15 2052
原文地址： http://blog.cloudera.com/blog/2015/03/how-to-tune-your-apache-spark-jobs-part-2/ －－ In the conclusion to this series, learn how resource tuning, parallelism, and data representation affect
Spark UI如何高效地定位性能问题(上)
2401_84052244的博客
08-01 3444
前面我们介绍了基础知识和 Spark SQL 这两个模块的学习，这也就意味着，我们完成了 Spark 入门“三步走”中的前两步，首先恭喜你！在学习的过程中，我们逐渐意识到，Spark Core 与 Spark SQL 作为 Spark 并驾齐驱的执行引擎与优化引擎，承载着所有类型的计算负载，如批处理、流计算、数据分析、机器学习，等等。Spark Core 与 Spark SQL 运行得是否稳定与高效，决定着 Spark 作业或是应用的整体“健康状况”。不过，在日常的开发工作中，我们总会遇到 Spark 应用
为什么spark有spill to disk的机制，还能OOM？
最新发布
weixin_43728099的博客
04-11 882
Spark 的 Spill 机制通过将 Execution Memory 中的数据溢出到磁盘，缓解了部分内存压力，但无法覆盖所有内存区域（如 User/Storage/Off-Heap）。
（转载）Shuffle过程详解及优化
moose_killer的博客
03-11 1758
1.MapReduce Shuffle Map是映射，负责数据的过滤分 发；Reduce是规约，负责数据的计算归并。Reduce的数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过 Shuffle来获取数据。 从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称为Shuffle。Shuffle横跨Map端和Reduce端，在Map端包括Spill过程，在Reduce端包括copy和sort过程，如图所示： Map的shuffle过程 Spill过程包括输出、排序、溢写、.
spark 的内存管理机制
沧海笑007
04-29 843
1. 堆内和堆外内存规划 作为一个 JVM 进程，Executor 的内存管理建立在 JVM 的内存管理之上，Spark 对 JVM 的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。同时，Spark 引入了堆外（Off-heap）内存，使之可以直接在工作节点...
hadoop运行原理之shuffle
weixin_34248258的博客
09-28 312
　　hadoop的核心思想是MapReduce，但shuffle又是MapReduce的核心。shuffle的主要工作是从Map结束到Reduce开始之间的过程。首先看下这张图，就能了解shuffle所处的位置。图中的partitions、copy phase、sort phase所代表的就是shuffle的不同阶段。 　　 　　shuffle阶段又可以分为Map端的shuffle和Reduc...
Spark性能调优：Spill内存溢出
熊大数据
01-10 943
在Spark中，如果数据集太大，超出了处理数据的机器的内存，那么Spark就会把这部分数据先存到硬盘里，等内存有空了再从硬盘读回来。这个过程叫做溢出。这样做会很慢，因为硬盘读写速度远不如内存。掌握Spark性能调优，尤其是Spill溢出处理，对于优化大数据处理至关重要。通过解决数据倾斜、增加内存、合理设置Shuffle分区和文件分区大小，你可以显著提升Spark作业的效率，让你的Spark应用飞起来！
手把手带你了解Spark作业“体检报告” --Spark UI
小小马里奥的博客
01-12 2786
手把手带你了解Spark作业“体检报告” --Spark UISpark UI 一级入口ExecutorsEnvironmentStorageSQLJobsStages总结扩展Spark UI 二级入口SQL 详情页ExchangeSortAggregateJobs 详情页Stages 详情页Stage DAGEvent TimelineTask MetricsSummary MetricsTasks Spark UI 一级入口       &nb
Spark UI如何高效地定位性能问题(下)
2401_84052244的博客
08-01 3233
上一讲，我们一起梳理了 Spark UI 的一级入口。其中 Executors、Environment、Storage 是详情页，开发者可以通过这 3 个页面，迅速地了解集群整体的计算负载、运行环境，以及数据集缓存的详细情况。不过 SQL、Jobs、Stages，更多地是一种罗列式的展示，想要了解其中的细节，还需要进入到二级入口。所谓二级入口，它指的是，通过一次超链接跳转才能访问到的页面。对于 SQL、Jobs 和 Stages 这 3 类入口来说，二级入口往往已经提供了足够的信息，基本覆盖了“体检报告”的
spark ui的访问地址_Spark Web UI详解
weixin_39641231的博客
12-20 1022
1.JobsUser: spark任务提交的用户，用以进行权限控制与资源分配。Total Uptime: spark application总的运行时间，从appmaster开始运行到结束的整体时间。Scheduling Mode: application中task任务的调度策略，由参数spark.scheduler.mode来设置，可选的参数有FAIR和FIFO，默认是FIFO。这与yarn的资...
Spark--一文了解WebUI_spark web ui
2401_89791770的博客
01-12 720
StatusDAG图。
Spark性能调优
02-26
摘要：通常我们对一个系统进行性能优化无怪乎两个步骤——性能监控和参数调整，本文主要分享的也是这两方面内容。通常我们对一个系统进行性能优化无怪乎两个步骤——性能监控和参数调整，本文主要分享的也是这两方面内容。【Spark监控工具】Spark提供了一些基本的Web监控页面，对于日常监控十分有用。1.ApplicationWebUIhttp://master:4040（默认端口是4040，可以通过spark.ui.port修改）可获得这些信息：（1）stages和tasks调度情况；（2）RDD大小及内存使用；（3）系统环境信息；（4）正在执行的executor信息。2.historyserver当
Shuffle的过程作用详解
qq_40595055的博客
04-12 3497
shuffle shuffle过程中的几个名词：shuffle：洗牌；spill：溢出；combiner：合成；merge：融入混合；copy:复制 shuffle的使用地点：发生在map task输出结果传送到reduce task 输入的阶段 使用shuffle的好处：在从map task端拉取数据到reduce task端时，减少宽带的消耗， 将数据完整的从map task端拉取数据到re...
Apache Spark Jobs 性能调优（二）
铭霏的记事本
06-17 1505
在这篇文章中，首先完成在 Part I 中提到的一些东西。作者将尽量覆盖到影响 Spark 程序性能的方方面面，你们将会了解到资源调优，或者如何配置 Spark 以压榨出集群每一分资源。然后我们将讲述调试并发度，这是job性能中最难也是最重要的参数。最后，你将了解到数据本身的表达形式，Spark 读取在磁盘的上的形式（主要是Apache Avro和 Apache Parquet)以及当数据需要
spark之shuffle原理及性能优化
hzp666的博客
06-16 1842
ShuffleManager里有四个接口，register，reader，writer和stop。 核心接口则是reader和writer，当前版本reader接口只有1个实现，writer接口有3个实现，每种实现分别对应不同的场景。 writer 3种： 1.BypassMergeSortShuffleWriter ， 使用场景 shuffle中没有map端的聚合操作 输出的分区数小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold，默认是200 sh..
Spark内存管理详解（下）——内存管理
lvlei19911108的博客
06-30 183
image Spark内存管理详解(上)——内存分配 1\. 堆内和堆外内存 2\. 内存空间分配 Spark内存管理详解(下)——内存管理 3\. 存储内存管理 4\. 执行内存管理 3. 存储内存管理 3.1 RDD的持久化机制 弹性分布式数据集(RDD)作为Spark最根本的数据抽象，是只读的分区记录(Partition)的集合，只能基于在稳定物理存储中的数据集上创...
Spark内存管理（1）—— 静态内存管理
呼呼的小窝
08-24 1688
Spark内存管理简介 Spark从1.6开始引入了动态内存管理模式，即执行内存和存储内存之间可以相互抢占 Spark提供了2种内存分配模式： 静态内存管理 动态内存管理 本系列文章将分别对这两种内存管理模式的优缺点以及设计原理进行分析（主要基于Spark 1.6.1的内存管理进行分析） 在本篇文章中，将先对静态内存管理进行介绍 堆内内存 在Spark最初采用的静态内存管理机制下...
spark 内存管理
wisgood的专栏
05-17 8764
从Spark 1.6版本开始，Spark采用Unified Memory Management这样一种新的内存管理模型。 Spark中的内存使用分为两部分：执行（execution）与存储（storage）。执行内存主要用于shuffles、joins、sorts和aggregations，存储内存则用于缓存或者跨节点的内部数据传输。 在Spark 1.6之前，这两部分内存的分配是静态的，以配
spark（四十七）：spark ui 数据可视化
03-16
Spark UI 是 Spark 的一个 Web 界面，可以用来监控 Spark 应用程序的运行状态和性能指标。它提供了丰富的数据可视化功能，包括任务执行时间、内存使用情况、任务依赖关系、数据分布情况等。通过 Spark UI，用户可以...
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