SPARK调优

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spark调优
q495673918的博客
06-27 963
目录1.官网硬件配置建议2.官网优化建议1.数据序列化优化2.确定内存消耗大小的方法3.结构优化4.gc优化1.度量GC的影响2.GC优化5.并行度设置6.reduce任务的内存使用7.广播变量8.数据局部性3.spark参数1.num-executors2.executor-memory3.executor-cores4.driver-memory5.spark.default.parallelism6.参数参考示例官网建议Hardware Provisioning - Spark 3.3.0 Docum
Spark 调优
a1786742005的博客
09-14 1541
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
oracle分组查询
11-28
oracle分组查询数据 select BFMBIGNAME,projectaddress,BFMSMALLNAME from(select BFMBIGNAME,projectaddress,BFMSMALLNAME,row_number() over (partition by BFMBIGNAME order by REGISTERDATE) id from Projectinfo) where id<=3;
Spark-Streaming总结
dilian0070的博客
08-04 417
文章出处：http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/e353daff460b01a5be13688fe1f8c952.html Spark_总结五 1.Storm 和 SparkStreaming区别 Storm 纯实时的流式处理，来一条数据就立即进行处理 SparkStr...
URL记录
weixin_30698527的博客
03-16 223
http://orchome.com/5https://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/2192231596ceb2ac4c22294dbd25a1ca.htmlhttps://segmentfault.com/a/1190000009769143http://blog.youkuaiyun.com/yue7603835/article/details/43245705h...
Spark_总结五
xiaomin1991222的专栏
06-14 279
1.Storm 和 SparkStreaming区别 Storm                      纯实时的流式处理，来一条数据就立即进行处理 SparkStreaming 微批处理，每次处理的都是一批非常小的数据 Storm支持动态调整并行度（动态的资源分配），SparkStreaming(粗粒度， 比较消耗资源)   Stor...
spark 调优
qq_40982824的博客
07-29 356
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 1275
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 1349
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调优面试专题
qq_43668173的博客
08-05 742
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(工作实战经验)
weixin_48423810的博客
10-12 962
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
分享|财务大数据实验室建设方案
tipdm0301的博客
08-20 1074
基于财务大数据实验室现状，高校亟需加强与大数据企业的联合与协作，全方面落实，从思想、教学、实训应用等方案，突出校企双方优势，共同培养出具有大数据背景的财务专业人才
windows环境，安装kafka
weixin_42930616的博客
08-19 369
在 Kafka 的 KRaft 模式下，集群 ID 是用来唯一标识 Kafka 集群的一个 UUID。使用 Kafka 提供的 kafka-storage.sh (Linux/Mac) 或 kafka-storage.bat (Windows) 脚本可以自动生成并格式化存储目录，同时也会生成一个集群 ID。解压 Kafka：将下载的 Kafka 压缩包解压到一个目录，比如 C:\kafka_2.xx.x。listeners: 定义监听地址，例如 PLAINTEXT://localhost:9092。
Flink原理与实践：第一章大数据技术概述总结
AlgoCraft
08-19 886
本文介绍了大数据技术的基础概念与Flink流处理框架的核心原理。首先阐述了大数据的5V特征（Volume、Velocity、Variety、Veracity、Value），然后对比了批处理与流处理的差异，突出了流处理在实时性方面的优势。文章梳理了三代流处理技术演进，重点分析Flink作为新一代框架的特点（低延迟、状态计算、Exactly-Once）。同时介绍了Lambda和Kappa两种架构模式，并讲解了流处理核心概念（窗口、时间语义、Watermark等）。最后通过Kafka实例演示了数据管道的构建过程，
数据湖学习
最新发布
sun657053178的博客
08-20 995
精通数据湖 = 架构原理 + 格式机制 + 引擎集成 + 元数据管理 + 实战经验。
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