Spark性能调优

最新推荐文章于 2025-02-11 01:09:47 发布

刘媚-海外

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分类专栏：大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41070431/article/details/80535984

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对需要重复计算的才使用 cache, 同时及时释放掉(unpersist)不再需要使用的 RDD
避免使用 shuffle 运算.需要的时候尽量选取较优方案
合理配置 Executor/Task/core 的参数,合理分配持久化/ shuffle的内存占比：

driver-memory: 1G
executor-memory: 4~8G(根据实际需求来)
num-executors: 50~100
executor-cores: 2~4
Tasks: 500~1000

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刘媚-海外

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Spark性能调优（原理篇）

qq_43303296的博客

01-21

946

2020年6月，Spark正式发布了新版本，从2.4直接跨越到了3.0。这次大版本升级的亮点就在于性能优化，它添加了诸如自适应查询执行（AQE）、动态分区裁剪（DPP）、扩展的Join Hints等特性。**Spark已经成为了各大头部互联网公司的标配，在海量数据处理上，扮演着不可获取的关键角色。**比如，字节跳动基于Spark构建的数据仓库去服务几乎所有的产品线，包括抖音、今日头条、西瓜视频、火山视频等。再比如，百度基于Spark推出BigSQL，为海量用户提供次秒级的即席查询。可以预见的是，

Spark性能调优：Spill内存溢出

熊大数据

01-10

963

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！

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Spark（十一）Spark 学习: spark 原理简述与 shuffle 过程介绍

weixin_38044597的博客

10-02

592

目录 Spark学习简述总结 1 引言 1.1 Hadoop和Spark的关系 2Spark 系统架构 2.1 Spark运行原理 3 RDD初识 4.Shuffle和Stage 5.性能优化 5.1 缓存机制和cache的意义 5.2 Shuffle的优化 5.3 资源参数调优 5.4 小结 Spark学习简述总结 1 引言 1.1 Hadoop和Spark的关系...

Spark 性能调优

qq_41982570的博客

03-03

663

Spark 性能调优

Spark性能调优方法总结

最新发布

2301_77948840的博客

02-11

2578

Spark的分配资源主要就是 executor、cpu per executor、memory per executor、driver memory 等的调节，我们在生产环境中，提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数： /usr/local/spark/bin/spark-submit –conf spark.default.parallelism=12 –num-executors 3 –executor-cores 2 –executor-me

Spark性能调优指南来了！

笑看风云路的博客

07-31

3820

Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(，简称RDD)的API定义。Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用SQL或者版本的HQL来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。本文首先讲解了Spark的底层的Shuffle。

Spark性能调优总结

qq_35338741的博客

04-13

897

1：spark为什么需要调优 spark天生执行效率高，为什么还需要调优看下面个简单的例子： demo1 //实现方案1 —— 反例 val extractFields: Seq[Row] => Seq[(String, Int)] = { (rows: Seq[Row]) => { var fields = Seq[(String, Int)]() rows.map(row => { //此处不该用map用foreach更优

Spark优化----Spark 性能调优

天冬忘忧的博客

12-17

2656

本文介绍了Spark的常规性能调优；算子调优；Shuffle调优；JVM调优

Spark性能调优案例

epitomizelu的专栏

12-21

4056

在实际工作中，性能调优是必不可少的，虽然业务千种百样，实际落地的解决方案可能也不尽相同，但归根结底，调优的最终目的是使得内存、CPU、IO均衡没有瓶颈。基本上，思路都是结合实际业务、数据量从硬件出发，考虑如何充分利用CPU、内存、IO。除了对业务的理解之外，对于Spark本身的机制也要深入理解，这样才能通过各种调整，充分发挥Spark的优势，达成调优的目的。下面以一个案例尝试总结常用的Spark调优思路和实践。案例数据来源极客时间Spark 性能调优实战，数据地址百度网盘，提取码 ajs6 。数

kafka启动：Native memory allocation (mmap) failed to map 1073741824 bytes for committing reserved memor

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错误信息如下：Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x00000000c0000000, 1073741824, 0) failed; error='Cannot allocate memory' (errno=12) # # There is insufficient memory for the ...

大数据开发工程师面试题锦集

weixin_41070431的博客

06-17

5382

1、一个网络商城1天大概产生多少G的日志？ 10GB 2、1天大概有多少条日志记录（在不清洗的情况下）？ 1千万条 3、日访问量大概有多少个？几十万个独立访客 4、注册数大概多少？不清楚几百万吧 5、我们的日志是不是除了apache的访问日志是不是还有其他的日志？ log4j日志 6、你们的服务器有多少台？几十台 7、你们服务器的内存多大？有的8G，有的16G 8...

大数据优秀书籍推荐

weixin_41070431的博客

07-12

3863

资源链接地址：==============================================================资源链接地址：==============================================================《数据即未来》

Spark Streaming运行原理

weixin_41070431的博客

06-18

3280

spark程序是使用一个spark应用实例一次性对一批历史数据进行处理，spark streaming是将持续不断输入的数据流转换成多个batch分片，使用一批spark应用实例进行处理。...

Hadoop2.7集群datanode都起不来解决方案

weixin_41070431的博客

06-11

2952

datanode起不来的原因可以是：进行了namenode格式化操作。每次进行namenode格式化都会清空namenode文件存放目录下的文件并产生一个新的clusterID，但不会清空datanode产生的数据所存放的文件夹目录下的文件，也就是datanode文件存放目录下保存的clusterID还是之前的clusterID，这导致namenode下的clusterID和datanode下的c...

ecelipse下开发mapreduce需要导入的Jar包

weixin_41070431的博客

06-13

2785

hadoop-2.7.1/share/hadoop/mapreduce下的所有jar包（子文件夹下的jar包不用）hadoop-2.7.1/share/hadoop/common下的hadoop-common-2.7.1.jarhadoop-2.7.1/share/hadoop/common/lib下的commons-cli-1.2.jar...

页面分析：页面停留时间+页面路径分析

weixin_41070431的博客

11-13

2490

页面停留时间通过js获取访问页面时刻的时间戳：比如js中设置ar_get_time()方法获取当前时间戳。分析页面停留时间 2.1平均页面停留时间avg(pagetime) pagetime=(1次会话时间/该会话访问的页面数) 1次会话时间=该会话中最大的时间戳-该会话中最小的时间戳 1次会话访问的页面数=distinct ssid 2.2单个页面停留时间avg(pa...

sqoop启动遇到的Could not find or load main class "-Djava.library.path=.usr.local.src.hadoop-2.7.1.lib"

weixin_41070431的博客

07-01

1946

问题描述：Error: Could not find or load main class "-Djava.library.path=.usr.local.src.hadoop-2.7.1.lib"解决办法：在hadoop-env.sh中或者/etc/profile中加入以下两行配置：export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=${HADOOP_HOME}/lib/na...

azkaban启动报错：Provider org.apache.xerces.jaxp.DocumentBuilderFactoryImpl not found

weixin_41070431的博客

11-26

1479

Provider org.apache.xerces.jaxp.DocumentBuilderFactoryImpl not found导致Could not instantiate UserManager azkaban.user.XmlUserManager。原因：缺少xerces.jar包

深入解析Spark性能调优及Spark SQL项目分享

本文旨在深入探讨Spark性能调优的最佳实践，涵盖JVM调优、故障排查(troubleshooting)和数据倾斜问题的处理方法。同时，提供一个使用Scala编写的Spark SQL项目代码供参考，项目代码将通过GitHub分享。 ### Spark性能...