Spark调优_性能调优(一)

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Spark调优_性能调优(一)

总结一下spark的调优方案--性能调优: 一.调节并行度 1.性能上的调优主要注重一下几点: Excutor的数量每个Excutor所分配的CPU的数量每个Excutor所能分配的内存量 Driver端分配的内存数量 2.如何分配资源在生产环境中,提交spark作业的时候,使用的是spark-submit shell脚本,里面调整对应的参数. ./bin/spark-submit \ --class com.spark.sparkTest.WordCount \ --num-execut…

浅谈Spark应用程序的性能调优

浅谈Spark应用程序的性能调优 :http://geek.csdn.net/news/detail/51819 下面列出的这些API会导致Shuffle操作,是数据倾斜可能发生的关键点所在 1. groupByKey 2. reduceByKey 3. aggregateByKey 4. sortByKey 5. join 6. cogroup 7. cartesian 8. coalesce 9. repartition 10. repartitionAndSortWithinPartiti…

[Spark性能调优] 第一章：性能调优的本质、Spark资源使用原理和调优要点分析

本課主題大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子引言我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质了解 Spark 性能调优要点分析了解 Spark 在…

[Spark性能调优] 第二章：彻底解密Spark的HashShuffle

本課主題 Shuffle 是分布式系统的天敌 Spark HashShuffle介绍 Spark Consolidated HashShuffle介绍 Shuffle 是如何成为 Spark 性能杀手 Shuffle 性能调优思考 Spark HashShuffle 源码鉴赏引言 Spark HashShuffle 是它以前的版本,现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle,那为什么要讲 HashShuffle 呢,因为有分布式就一定会有 Shuffle,而且 HashSh…

性能调优的本质、Spark资源使用原理和调优要点分析

本课主题大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子引言我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质了解 Spark 性能调优要点分析了解 Spark 在…

Spark常规性能调优

1.1.1 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. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示:. /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.atguigu.spark.Analysis \ --num-…

【Xamarin挖墙脚系列：应用的性能调优】

原文:[Xamarin挖墙脚系列:应用的性能调优] 官方提供的工具:网盘地址:http://pan.baidu.com/s/1pKgrsrp 官方下载地址:https://download.xamarin.com/profiler/profiler-windows.msi Xamarin Profiler,使用此工具,帮助我们进行软件性能的调优,找到应用的瓶颈. 内存占用较高的代码调用进行监视.快速解决影响程序性能的代码. 关于此工具的使用,请参见: https://developer.xama…

Java性能调优(一):调优的流程和程序性能分析

https://blog.csdn.net/Oeljeklaus/article/details/80656732 Java性能调优随着应用的数据量不断的增加,系统的反应一般会越来越慢,这个时候我们就需要性能调优.性能调优的步骤如下: 寻找性能瓶颈通常性能瓶颈的表象是资源消耗过多.外部处理系统的不足, 或者资源消耗不多,但是程序的响应速度却达不到要求. 下面的分析针对于Linux. CPU消耗分析 CPU主要用于中断.内核以及用户进程的处理:优先级为中断.内核和用户进程.我们首先有了解3…

业务系统请求zabbix图表性能调优

性能调优实践性能调优实践背景问题分析后端优化排查前端优化排查后端长响应排查 zabbix server 优化总结背景用 vue.js 的框架 ant-design vue pro 实现的一个监控系统,后端用第三方开源组件 zabbix 提供监控数据采集,前端的展示中一个页面会同时请求 N 个图表,页面响应时间很慢,极端情况下甚至达到 10s , 用户体验很差,所以领导给了个小任务,优化整个页面的请求响应. 领导发现页面响应很慢,说了一句:"这些图表显示这么慢,应该一开始就想着优…

【JAVA进阶架构师指南】之五：JVM性能调优

前言首先给大家说声对不起,最近属实太忙了,白天上班,晚上加班,回家还要收拾家里,基本每天做完所有事儿都是凌晨一两点了,没有精力再搞其他的了. 好了,进入正题,让我们来聊聊JVM篇最后一个章节----JVM性能调优.童鞋们随便打开一个大厂的招聘岗位JD,应该都会有JVM调优相关的描述,其实招聘方不一定要求候选人真的对JVM调优有实际调优经验,但是至少得有思路,知道应该怎样进行JVM层面的性能调优,说实话,知道如何进行JVM层面的性能调优的人,在面试中确实是有加分的. 笔者在公司担任面…

Spark性能调优之合理设置并行度

Spark性能调优之合理设置并行度 1.Spark的并行度指的是什么? spark作业中,各个stage的task的数量,也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度! 当分配完所能分配的最大资源了,然后对应资源去调节程序的并行度,如果并行度没有与资源相匹配,那么导致你分配下去的资源都浪费掉了.同时并行运行,还可以让每个task要处理的数量变少(很简单的原理.合理设置并行度,可以充分利用集群资源,减少每个task处理数据量,而增加性能加快运行速度.) 举例:…

Spark性能调优-高级篇

前言继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优调优概述有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如…

spark性能调优：资源优化

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…

Spark数据本地化-->如何达到性能调优的目的

Spark数据本地化-->如何达到性能调优的目的 1.Spark数据的本地化:移动计算,而不是移动数据 2.Spark中的数据本地化级别: TaskSetManager 的 Locality Levels 分为以下五个级别: PROCESS_LOCAL NODE_LOCAL NO_PREF RACK_LOCAL ANY PROCESS_LOCAL 进程本地化:task要计算的数据在同一个Executor中 NODE_LOCAL 节点本地化:速度比 PR…

Spark性能调优之代码方面的优化

Spark性能调优之代码方面的优化 1.避免创建重复的RDD 对性能没有问题,但会造成代码混乱 2.尽可能复用同一个RDD,减少产生RDD的个数 3.对多次使用的RDD进行持久化(cache,persist,checkpoint) 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认MEMORY_ONLY, 性能很高, 而且不需要复制一份数据的副本,远程传送到其他节点上(BlockManager中的BlockTransferService),但是这里必须要注意的是,在实际的生产环境中,…

[Spark性能调优] 第三章 : Spark 2.1.0 中 Sort-Based Shuffle 产生的内幕

本課主題 Sorted-Based Shuffle 的诞生和介绍 Shuffle 中六大令人费解的问题 Sorted-Based Shuffle 的排序和源码鉴赏 Shuffle 在运行时的内存管理引言在历史的发展中,为什么 Spark 最终还是选择放弃了 HashShuffle 而使用了 Sorted-Based Shuffle,而且作为后起之秀的 Tungsten-based Shuffle 它到底在什么样的背景下产生的.Tungsten-Sort Shuffle 已经并入了 Sorte…

[Spark性能调优] 第四章 : Spark Shuffle 中 JVM 内存使用及配置内幕详情

本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所…

[Spark性能调优] 源码补充 : Spark 2.1.X 中 Unified 和 Static MemoryManager

本课主题 Static MemoryManager 的源码鉴赏 Unified MemoryManager 的源码鉴赏引言从源码的角度了解 Spark 内存管理是怎么设计的,从而知道应该配置那个参数让程序运行更适合你的实际需要,我们为什么要把 Spark Memory 这块内存调大,原因很简单,理论上讲你调得愈来,你占用的空间愈大,程序运行时所产生的 IO 就会愈来愈少,理论可以参考第四章 : Spark 中 JVM 内存使用及配置内幕详情.这一章是对于理论的源码补充!希望这篇文章能为读者带…

Spark性能调优之资源分配

Spark性能调优之资源分配性能优化王道就是给更多资源!机器更多了,CPU更多了,内存更多了,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, 进行性能调优的时候,首先第一步,我觉得,就是要来调节最优的资源配置:在这个基础之上, 如果说你的spark作业,能够分配的资源达到了你的能力范围的顶端之后,无法再分配更多的资源了, 公司资源有限:那么才是考虑去做后面的这些性能调优的点. 大体上这两个方…

Spark性能调优之Shuffle调优

Spark性能调优之Shuffle调优 • Spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输,netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存(netty是零拷贝),所以使用了堆外内存. • shuffle过程中常出现的问题常见问题一:reduce oom? 问题原因: reduce task 去map端获取数据,reduce一边拉取数据一边聚合,reduce端有一块聚合内存(executor memory * 0.2),也就是这块内存不够解决…

Spark性能调优之解决数据倾斜

Spark性能调优之解决数据倾斜数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据 • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案. • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对…

Spark性能调优之JVM调优

Spark性能调优之JVM调优通过一张图让你明白以下四个问题 1.JVM GC机制,堆内存的组成 2.Spark的调优为什么会和JVM的调优会有关联?--因为Scala也是基于JVM运行的语言 3.Spark中OOM产生的原因 4.如何在JVM这个层面上来对Spark进行调优补充: Spark程序运行时--J…

Spark：性能调优

来自:http://blog.csdn.net/u012102306/article/details/51637366 资源参数调优了解完了Spark作业运行的基本原理之后,对资源相关的参数就容易理解了.所谓的Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源使用的效率,从而提升Spark作业的执行性能.以下参数就是Spark中主要的资源参数,每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分,我们同时也给出了一个调优的参考值. num-execu…

Spark 常规性能调优

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任务提交脚本所示: /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.atg…

Spark的性能调优杂谈

下面这些关于Spark的性能调优项,有的是来自官方的,有的是来自别的的工程师,有的则是我自己总结的. 基本概念和原则 <1> 每一台host上面可以并行N个worker,每一个worker下面可以并行M个executor,task们会被分配到executor上面去执行.Stage指的是一组并行运行的task,stage内部是不能出现shuffle的,因为shuffle的就像篱笆一样阻止了并行task的运行,遇到shuffle就意味着到了stage的边界. <2> CPU的c…

Spark性能调优

Spark性能优化指南——基础篇 https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html Spark性能优化指南——高级篇 https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html [Spark性能调优] 第二章:彻底解密Spark的HashShuffle http://www.cnblogs.com/jcchoiling/p/6431969.html [Spark性能调优] 第三章 : Spark 2.1.0 中 S…