spark中有partition的概念(和slice是同一个概念,在spark1.2中官网已经做出了说明),一般每个partition对应一个task.在我的测试过程中,如果没有设置spark.default.parallelism参数,spark计算出来的partition非常巨大,与我的cores非常不搭.我在两台机器上(8cores *2 +6g * 2)上,spark计算出来的partition达到2.8万个,也就是2.9万个tasks,每个task完成时间都是几毫秒或者零点几毫秒,执行…

一.设置自动补全 1.进入eclipse的window里的perferences页面 2.找到java->Editor->Content Assist设置界面 3.在Auto activation triggers for Java里的点后面加上"abcdefghigklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVEXYZ"字符串 点击Apply进行应用,自动补全设置完成.…

官网说明:http://spark.apache.org/docs/2.1.1/tuning.html#data-serialization 一.JVM调优 1.1.Java虚拟机垃圾回收调优的背景 如果在持久化RDD的时候,持久化了大量的数据,那么Java虚拟机的垃圾回收就可能成为一个性能瓶颈.因为Java虚拟机会定期进行垃圾回收,此时就会追踪所有的java对象,并且在垃圾回收时,找到那些已经不在使用的对象,然后清理旧的对象,来给新的对象腾出内存空间. 垃圾回收的性能开销,是跟内存中的对象的数…

转载:https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/96482120 nohup spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /xx/xx/xx/xx.jar --class com.spark_kudu_parquet.spark_kudu --name spark_kudu --driver-memory 2g --driver-cores 2 --executo…

在关于spark任务并行度的设置中,有两个参数我们会经常遇到,spark.sql.shuffle.partitions 和 spark.default.parallelism, 那么这两个参数到底有什么区别的? 首先,让我们来看下它们的定义 Property Name Default Meaning spark.sql.shuffle.partitions 200 Configures the number of partitions to use when shuffling data for…

From the answer here, spark.sql.shuffle.partitions configures the number of partitions that are used when shuffling data for joins or aggregations. spark.default.parallelism is the default number of partitions in RDDs returned by transformations like…

官方是这么说的: Cluster resources can be under-utilized if the number of parallel tasks used in any stage of the computation is not high enough. For example, for distributed reduce operations like reduceByKey and reduceByKeyAndWindow, the default number of…

[场景] Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU.内存等资源参数,生产环境中,任务资源分配不足会导致该job执行中断.失败等问题,所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要. spark提交作业,yarn-cluster模式示例: ./bin/spark-submit\ --class com.ww.rdd.wordcount \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \  --executor-memory 4G \ --num…

[Spark内存模型] Spark在一个executor中的内存分为3块:storage内存.execution内存.other内存. 1. storage内存:存储broadcast,cache,persist数据的地方. 2. execution内存:执行内存,join.aggregate.map等shuffle中间结果都缓存在这部分内存中,满了再写入磁盘,能够减少IO.其实map过程也是在这个内存中执行的. 3. other内存:程序代码执行时预留给自己的内存. 其中,execution和…

在前面的Spark发展历程和基本概念中介绍了Spark的一些基本概念,熟悉了这些基本概念对于集群的搭建是很有必要的.我们可以了解到每个参数配置的作用是什么.这里将详细介绍Spark集群搭建以及xml参数配置.Spark的集群搭建分为分布式与伪分布式,分布式主要是与hadoop Yarn集群配合使用,伪分布式主要是单独使用作为测试. Spark完全分布式搭建 由于Hadoop和Spark集群占用的内存较高,这种完全分布式集群的搭建对于跑应用来说太吃力,如果有服务器可以尝试,这里采用虚拟机方式实验,…