spark 应用程序性能优化：12 个优化方法

最新推荐文章于 2025-08-27 02:38:49 发布
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本文探讨了如何优化Boost和Spark应用程序的性能，通过详细的技术分析和实践案例，提供了提高大数据处理效率的有效策略。
Spark | 性能调优原理与步骤 | 案例讲解
weixin_43646592的博客
07-04 657
Spark | 性能调优原理与步骤 | 案例讲解
Spark性能优化十大技巧：让你的大数据作业快如闪电
最新发布
操作系统内核探秘的博客
09-10 857
在大数据的世界里，我们经常需要处理海量的数据。Spark作为一个强大的大数据处理框架，能帮助我们快速地处理这些数据。但有时候，Spark作业的运行速度可能会比较慢，影响我们的工作效率。本文的目的就是介绍十大Spark性能优化技巧，让大家能够提升Spark作业的性能，让大数据作业运行得更快。我们会涵盖从资源管理到代码优化等多个方面的内容。本文将首先介绍一些核心概念，让大家对Spark有更深入的理解。然后详细讲解十大性能优化技巧，包括每个技巧的原理、实现方法和实际应用场景。
PySpark——性能调优
qq_52421831的博客
10-20 1933
PySpark——性能调优
从一段代码浅谈pyspark性能优化
黑暗之神
03-14 6576
问题引出我们在日常的特征工程中，常常需要将多张表进行关联操作，也就是所谓的join。现在有三张表A,B,C，其中A表数据总大小约300M, B表总数据大小约15G，C表数据总大小约400G，现在的需求是对这三张表做join，该如何实现？常规做法最简单的一种实现，就是先将其中的两张表join，再将剩下的一张表做join，代码如下：sc = SparkSession\ .builder...
『 Spark 』9. spark 应用程序性能优化｜12 个优化方法
fengyuruhui123的博客
10-24 561
1.优化? Why? How? When? What?“spark 应用程序也需要优化？”，很多人可能会有这个疑问，“不是已经有代码生成器，执行优化器，pipeline 什么的了的吗？”。是的，spark 的确是有一些列强大的内置工具，让你的代码在执行时更快。但是，如果一切都依赖于工具，框架来做的话，我想那只能说明两个问题： 你对这个框架仅仅是知其然，而非知其所以然； 看来你也只是照葫芦画瓢而已，没
『 Spark 』10. spark 应用程序性能优化｜12 个优化方法
铭霏的记事本
06-01 3030
原文：http://litaotao.github.io/boost-spark-application-performance 本系列是综合了自己在学习spark过程中的理解记录 ＋ 对参考文章中的一些理解 ＋ 个人实践spark过程中的一些心得而来。写这样一个系列仅仅是为了梳理个人学习spark的笔记记录，所以一切以能够理解为主，没有必要的细节就不会记录了，而且文中有时候会出现英文原
Spark调优 Spark应用程序性能优化
09-21
分配更多的资源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...
开放大数据处理性能优化：Spark作业提速5倍的7个实用技巧
AI大模型应用之禅
08-27 509
在当今数据驱动的时代，Apache Spark已成为大数据处理的事实标准。然而，许多数据工程师和数据科学家面临的共同挑战是：Spark作业运行缓慢、资源消耗过高、无法在预期时间内完成计算任务。本文将揭示7个经过实战验证的Spark性能优化技巧，通过系统化的调优方法，帮助你将Spark作业性能提升5倍甚至更多。
Spark大数据性能优化技巧：海量数据高效处理
Spark提供了丰富的工具用于监控和调优，如Spark UI界面、driver和executor的日志、应用程序的性能指标收集等。了解这些工具并合理地运用它们，可以帮助我们更精准地定位性能瓶颈和调优。 #### 12. Spark的版本演进...
Spark大数据处理 技术 应用与性能优化 完整版 pdf
01-14
《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》这本书全面涵盖了Spark在大数据领域的核心技术和实践应用，同时也深入探讨了性能优化的策略与方法。Spark作为一款快速、通用且可扩展的数据处理框架，因其高效的内存计算...
spark优化策略
hexinghua0126的博客
07-25 448
一、常见问题 1、org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException 当前的配置为每个 executor 使用 1cpu,5GRAM,启动了 20 个 executor，       这种问题一般发生在有大量 shuffle 操作的时候,task 不断的 failed,然后又重执行，一直循环下去，非常的耗时。 解决方案： 一般遇到这种问题提高 ex...
spark 应用程序性能优化经验
weixin_34320724的博客
01-05 130
一 常规性能调优1 .分配更多资源--num-executors 3 \ 配置executor的数量--driver-memory 100m \ 配置driver的内存（影响不大）--executor-memory 100m \ 配置每个executor的内存大小--executor-cores 3 \ 配置每个executor的cpu core数量增加每个exec...
Spark性能调优——其他调优方法
象在舞的技术专栏
09-10 352
一、提高并行度 实际上Spark集群的资源并不一定会被充分利用到，所以要尽量设置合理的并行度，来充分地利用集群的资源。才能充分提高Spark应用程序的性能。 Spark会自动设置以文件作为输入源的RDD的并行度，依据其大小，比如HDFS，就会给每一个block创建一个partition，也依据这个设置并行度。对于reduceByKey等会发生shuffle的操作，就使用并行度最大的父R
Spark常用优化方法
fct2001140269的博客
11-20 1122
一、前言 1.为什么要优化？ 因为你的资源有限、更快速的跑完任务、防止不稳定因素导致的任务失败。 2.怎样做优化？ 通常查看spark的web UI，或者查看运行中的logs 3.做哪方面的优化？ spark 应用程序 80% 的优化，都是集中在三个地方：内存，磁盘io，网络io 二、调优详情 1.spark-submit命令中作为参数设置 资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源...
Spark性能优化——性能优化的重要性
象在舞的技术专栏
09-06 728
由于Spark的计算本质是基于内存的，所以Spark性能程序的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈：CPU、网络带宽、或者是内存。如果内存能够容纳得下所有的数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现瓶颈。但是如果内存比较紧张，不足以放下所有的数据（比如在针对10亿以上的数据量进行计算时），还是需要对内存的使用进行性能优化的，比如说使用一些手段来减少内存的消耗。 Spark性能优化，其实主要就是
spark 的优化怎么做
weixin_59295776的博客
01-12 1145
spark调优比较复杂，但是大体可以分为三个方面来进行， 1）平台层面的调优：防止不必要的jar包分发，提高数据的本地性，选择高效的存储格式如parquet; 2）应用程序层面的调优：过滤操作符的优化降低过多小任务，降低单条记录的资源开销，处理数据倾斜，复用RDD进行缓存，作业并行化执行等等; 3）JVM层面的调优：设置合适的资源量，设置合理的JVM，启用高效的序列化方法如kyro，增大off head内存等等 ...
Spark之【性能调优】
xiayuhaisong的博客
02-27 2231
task在运行地时候，想要使用广播变量中地数据，此时首先会在自己本地的Executor对应的BlackManager中尝试获取变量，如果本地没有，BlockManager就会从Driver或者其他节点的BlockManager上远程拉取变量的副本，并由本地的BlockManager进行管理，之后此Executor的所有task都会直接从本地的BlockManager中获取变量。默认情况下，task中地算子如果使用了外部地变量，每个task都会获取一份变量地副本，这就造成了内存极大地消耗。
spark优化
啊帅和和的博客
11-17 1165
有关spark调优可以从这三个方面进行考虑 代码优化 参数优化 数据倾斜优化 感谢阅读，我是啊帅和和，一位大数据专业大四学生，祝你快乐。
Spark 常规性能调优
weixin_30681615的博客
04-26 543
1. 常规性能调优 一：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后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。--driver-memory 配置Driver内存（影响不大） 内存大小影响不大 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...
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