哪些方法可以对 Spark 任务进行优化

最新推荐文章于 2025-01-17 18:36:59 发布
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本文分享了提升Spark集群性能的四个关键策略：合理配置spark-env文件，优化SparkConf及setProperty设置；为缓存的RDD添加checkpoint以降低容错成本；使用combine合并小分区，减少任务切换开销。


1通过 spark-env 文件，对 spark 集群进行合理的参数设置
2在程序中,设置合理的 sparkconf 和 set property
3计算量大时,给已经缓存了的 RDD 添加 checkpoint,以减少容错带来的开销
4使用 combine 对小分区进行合并,避免过小的分区造成过多的切换任务开销

Spark 任务性能优化浅谈
cxy1991xm的博客
01-11 695
1 spark on yarn(cluster模式)框架 图1- 1 1.1 yarn组件概念 ResourceManager：负责集群的资源管理和分配。 NodeManager：每个节点的资源和任务管...
spark任务调优
大壮的博客
03-29 493
一。首先我们来看一下本来的任务时间。 二。调优azkaban的job并行任务数 优化了12s，如何优化可以参看上一篇文章，本篇着重说一下spark的任务数 # default 10 but we need faster flow.num.job.threads=20 三。增加spark内存 发现之前机器应该是内存分配不够，分配的内存全部占满了。 赶紧增加内存，...
面试官：spark任务如何调优
dreamBoat的博客
04-28 2318
如果面试时被问到spark任务如何调优，我们该如何回答呐？ 下面我们从四大方面回答这个问题，保证吊打面试官。 一、spark性能调优 1、分配更多的资源 比如增加执行器个数（num_executor）、增加执行器个数（executor_cores）、增加执行器内存（executor_memory） 2、调节并行度 spark.default.parallelism 3、重构RDD架构以及RDD持久化 尽量去复用RDD，差不多的RDD可以抽取成一个共同的RDD，公共RDD一定要实现持久化 4
spark任务优化参数
最新发布
别人笑我太疯癫，我笑他人看不穿。
01-17 3279
本文总结了Apache Spark任务优化的关键参数配置和使用经验。核心内容包括：1) 资源分配参数如driver/executor内存和核数设置；2) 任务执行优化如分区控制、文件大小限制（如maxPartitionBytes参数）；3) 数据压缩配置。特别指出不同模块（core/sql）参数差异，SQL模块推荐使用AQE（自适应查询执行）优化。资源分配需根据数据量和计算复杂度平衡，建议动态调整executor数量。同时强调不同Spark发行版（如Kyuubi、阿里EMR）可能有特有参数。官方文档是验证参
spark 任务优化
草样涂荼
07-05 1862
1.过滤掉不符合预期的热点key，例如由于日志信息丢失导致某个字段产生大量空值 2.加入随机因素，打散热点key 3.使用map join解决小表关联大表造成的数据倾斜问题大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性：spark.sql.parquet.enableVectorizedReader=true– 小文件合并的阈值 set spark.sql.mergeSmallFileSize=268435456; – 小文件合并的task中，每个task读取的数据量 set sp
Spark面对OOM问题的解决方法及优化总结1
08-08
本篇文章主要探讨Spark面对OOM问题的解决方法及优化策略。 首先，我们需要了解Spark的内存模型。Spark的Executor内存分为三个部分：Execution内存、Storage内存和其他内存。Execution内存主要用于执行任务，如join...
java提交spark任务到yarn平台的配置讲解共9页.pdf.zip
10-28
Java提交Spark任务到YARN...以上就是Java提交Spark任务到YARN平台的核心知识点，涵盖了从环境搭建、代码编写、任务提交到资源管理和性能优化的全过程。掌握这些要点，可以有效地在大规模集群上运行和管理Spark作业。
Spark 常规性能调优
weixin_30681615的博客
04-26 547
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...
Spark优化
weixin_39458365的博客
10-05 1269
stage的task在运行的时候，可能要从一些Executor中去拉取shuffle map output文件，但是Executor可能已经由于内存溢出挂掉了，其关联的BlockManager也没有了，这就可能会报出shuffle output file cannot find，executor lost，task lost，out of memory等错误，此时，就可以考虑调节一下Executor的堆外内存，也就可以避免报错，与此同时，堆外内存调节的比较大的时候，对于性能来讲，也会带来一定的提升。
优化Spark作业性能的几种方法
liqinkuaia的博客
01-04 802
除了上述的资源调优、数据倾斜处理、缓存持久化和Shuffle优化外，还可以通过代码层面的优化来提高Spark作业的性能。数据倾斜是Spark作业中常见的问题之一，它会导致某些任务处理的数据量远大于其他任务，从而影响整体性能。：对于可以进行聚合操作的数据，可以在map阶段进行部分聚合，从而减少Shuffle过程中的数据传输量。：通过给倾斜的键添加随机数前缀，可以将它们分散到不同的分区中，从而减少数据倾斜的影响。：尽量使用窄依赖的转换操作，避免使用宽依赖的转换操作，以减少Shuffle操作的开销。
Spark 任务如何调优
星空下的那个人影
06-05 984
spark 调优
Spark性能优化的10大问题及其解决方案
sdujava2011
07-24 845
本文转自http://book.51cto.com/art/201409/453045.htm，所有权力归原作者所有。 Spark性能优化的10大问题及其解决方案 问题1：reduce task数目不合适 解决方式： 需根据实际情况调节默认配置，调整方式是修改参数spark.default.parallelism。通常，reduce数目设置为core数目的2到3倍。
用户画像系列——Spark任务调优实践
诸葛子房的博客
08-01 690
其实spark 数据倾斜思路和hive、mapreduce 数据倾斜思路处理类似，先看运行的任务，找到spark监控，active job -> stage -> task, 最终我们就能找到运行的task，可以看一些运行时长远超其他的task，同时处理的数据量也远超其他task，这种情况就是有数据倾斜了。我们可以一次拿到一个分区的数据，那么我们就可以对一个分区的数据进行统一处理，会加大内存的开销，可能会导致 oom 问题也是需要注意的。当然大家，也可以继续看看前面写的用户画像系列文章。
spark调优
wyc_595998412的博客
08-26 726
性能调优 分配更多资源 1.1.1、分配哪些资源？ Executor的数量 每个Executor所能分配的CPU数量 每个Executor所能分配的内存量 Driver端分配的内存数量 1.1.2、在哪里分配这些资源？ 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-s...
Spark常见优化原则
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
09-22 1627
一、参数调优： 提交任务参数请参考这篇文章(包括优化建议)：http://www.gaohongwei.cn/551/ spark任务：编写脚本或代码里设置参数 • 第一块：让task执行代码时，默认占executor总内存的20%。 • 第二块：task通过shuffle过程拉取上一个stage的task的输出后，进行聚合等操作时默认...
大数据技术之 Spark 优化
HelloWowofei的博客
07-14 947
通常来说，task 可能不会被分配到它处理的数据所在的节点，因为这些节点可用的资源可能已经用尽，此时，Spark 会等待一段时间，默认 3s，如果等待指定时间后仍然无法在指定节点运行，那么会自动降级，尝试将 task 分配到比较差的本地化级别所对应的节点上，比如将 task 分配到离它要计算的数据比较近的一个节点，然后进行计算，如果当前级别仍然不行，那么继续降级。当持久化启用了复本机制时，对于持久化的每个数据单元都存储一个副本，放在其他节点上面，由此实现数据的容错，一旦一个副本数据丢失，不需要重新计算，
Spark性能调优：优化大数据处理任务的技巧
liqinkuaia的博客
01-08 1331
综上所述，通过合理配置资源、优化数据分区和缓存、解决数据倾斜、调整并行度和任务粒度、使用广播变量和累加器、优化Shuffle操作、选择合适的操作和数据结构以及监控和调试，可以有效地提高Spark的性能，优化大数据处理任务。合理调整任务的并行度和任务粒度可以提高Spark的性能。另外，对于频繁访问的数据，可以使用Spark的缓存机制将其缓存到内存中，避免重复计算，提高性能。可以使用Spark UI、Spark Metrics、资源监控工具等来监控集群和应用的性能指标，定位问题并进行相应的优化。
近期微博吐槽言论存档，涉及“性能优化”、C++陋习等
weixin_34310785的博客
08-12 198
写C++程序的几个陋习：class 名以大写 C 开头，例如 CDate；成员变量以 m_ 开头；变量采用匈牙利命名法；不知道何时禁用 copy-ctor/assign operator。前三个可能是从MFC那里传下来的，当时C++、class、OO是新玩意儿，要与 C struct 区分，现在还这么做就土了。C++的成员变量可用特殊命名格式，加下划线后缀即可（加下划线前缀是错的）。但在 Java...
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