1.平常的资源使用情况 2.官网 3.资源参数调优 cores memory JVM 4.具体参数 可以在--conf参数中给定资源配置相关信息(配置的一般是JVM的一些垃圾回收机制) --driver-memory MEM Memory for driver (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1024M). 给定driver运行的时候申请的内存,默认是1G --executor-memory MEM Memory per executor (e.g. 1000M, 2G)…

WebSphere 中池资源调优 - 线程池.连接池和 ORB 来自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/techarticles/1106_zhuxl_websphereenhancement/1106_zhuxl_websphereenhancement.html IBM WebSphere Application Server (以下简称 WAS)能支持的应用程序越来越多,而这些应用程序有各自的独特特性.需求和服务…

Spark调优主要分为开发调优.资源调优.数据倾斜调优.shuffle调优几个部分.开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则,是高性能Spark作业的基础:数据倾斜调优,主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案:shuffle调优,面向的是对Spark的原理有较深层次掌握和研究的同学,主要讲解了如何对Spark作业的shuffle运行过程以及细节进行调优. 本文作为Spark性能优化指南的基础篇,主要讲解开发调优以及资源调优. 一 开发调优 调优概…

参考: https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/22024169 一.开发调优 1.避免创建重复RDD 对于同一份数据,只应该创建一个RDD,不要创建多个RDD来代表同一份数据. 2.尽可能复用同一个RDD 多个RDD的数据有重叠或者包含的情况,我们应该尽量复用一个RDD,这样可以尽可能地减少RDD的数量,从而尽可能减少算子执行的次数 3.对多次使用的RDD进行持久化 Spark的…

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Spark系列面试题 Spark面试题(一) Spark面试题(二) Spark面试题(三) Spark面试题(四) Spark面试题(五)--数据倾斜调优 Spark面试题(六)--Spark资源调优 Spark面试题(七)--Spark程序开发调优 Spark面试题(八)--Spark的Shuffle配置调优 1.Shuffle优化配置 -spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明:该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutp…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 7]Spark 应用经验.调优与动手实践 目标: 1. 了解Spark 应用经验与调优的理论与方法,如果遇到Spark调优的事情,有理论思考框架. 2. 把调优的过程,进行动手实践,完成一些调优的优化过程,加深理解. 3. 做一个完整的调优的案例,再次加深自己对Spark调优的理解.…

  在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.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,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资…

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.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,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…

摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 一.概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.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,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常…