数仓Hive和分布式计算引擎Spark多整合方式实战和调优方向

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数仓Hive和分布式计算引擎Spark多整合方式实战和调优方向

@ 目录概述 Spark on Hive Hive on Spark 概述编译Spark源码配置调优思路编程方向分组聚合优化 join优化数据倾斜任务并行度小文件合并 CBO 谓词下推矢量化查询 Yarn配置推荐 Spark配置推荐 Executor CPU核数配置 Executor CPU内存配置 Executor 个数配置 Driver配置整体配置概述前面的文章都单独熟悉Hive和Spark原理和应用,本篇则来进一步研究Hive与Spark之间整合的3种模式: Hi…

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机器学习——模型选择与参数调优之交叉验证

spark 模型选择与超参调优机器学习可以简单的归纳为通过数据训练y = f(x) 的过程,因此定义完训练模型之后,就需要考虑如何选择最终我们认为最优的模型. 如何选择最优的模型,就是本篇的主要内容: 模型验证的方法超参数的选择评估函数的选择模型验证的方法在<统计学习方法>这本书中,曾经讲过模型验证的方法有三种,分别是简单的交叉验证,S折交叉验证,留一交叉验证简单的交叉验证即把全部数据按照比例分割成两部分,分别是训练集和测试集.在训练集训练模型,在测试集测试效果,最终选择一个代…

Spark SQL概念学习系列之性能调优

不多说,直接上干货! 性能调优 Caching Data In Memory Spark SQL可以通过调用sqlContext.cacheTable("tableName") 或者dataFrame.cache(),将表用一种柱状格式( an inmemory columnar format)缓存至内存中.然后Spark SQL在执行查询任务时,只需扫描必需的列,从而以减少扫描数据量.提高性能. 通过缓存数据,Spark SQL还可以自动调节压缩,从而达到最小化内存使用率和降低GC…

数仓建设 | ODS、DWD、DWM等理论实战（好文收藏）

本文目录: 一.数据流向二.应用示例三.何为数仓DW 四.为何要分层五.数据分层六.数据集市七.问题总结导读数仓在建设过程中,对数据的组织管理上,不仅要根据业务进行纵向的主题域划分,还需要横向的数仓分层规范.本文作者围绕企业数仓分层展开分析,希望对你有帮助. 因文章太长,本文不是完结版,文末可获取完整PDF版从事数仓相关工作的人员都知道数仓模型设计的首要工作之一就是进行模型分层,可见模型分层在模型设计过程中的重要性,确实优秀的分层设计是一个数仓项目能否建设成功的核心要素,让数据易…

Spark Shuffle数据处理过程与部分调优（源码阅读七）

shuffle...相当重要,为什么咩,因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式,对shuffle过程进行了优化. 那么我们从RDD的iterator方法开始: 我们可以看到,它调用了cacheManager的getOrCompute方法,如果分区任务第一次执行还没有缓存,那么会调用computeOrReadCheckpoint.如果某个partition任务执行失败,可以利用DAG重新调…