最近接手了一个flink作业,另外一个同事断断续续有的没的写了半年的,不着急,也一直没上线,最近突然要上线,扔给我,要调通上线. 现状是: 1.代码跑不动,资源给的不少,但是就是频繁反压. 2.checkpoint经常失败. 3.也是最严重的,跑着跑着,作业就挂了. 接手之后,秉承着代码的业务逻辑是对的原则,开始了调优之旅,后来发现,还是要从最基本的做起,不然都是白扯.总结了如下几条意见,供自己以后反省. 1.遵循一般的编程原则 代码到手之后,业务逻辑部分简直不忍卒读,整个业务逻辑在一个大函数中…

作者:Shu, Alison Hadoop作业性能调优的两种场景: 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBayEagle作业性能分析器 1. Hadoop作业性能异常指标 2. Hadoop作业性能调优7个建议 (二)其他參数调优方法 二.Hadoop集群报告异常,发现个别作业导致集群事故. 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBay Eagle作业性能分析器 对一般作业性能调优.eBay Eagle[i]的作业性能分析器已经能满足用户大部分需求. eBayEagle…

原博文出自于: http://sanwen.net/a/gqkotbo.html 感谢! 来源:数盟 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. 数据倾斜是多么痛?!!! 如果数据倾斜没有解决,完全没有可能进行性能调优,其他所有的调优手段都是一个笑话.数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的性能调优问题. 数据倾斜如果能够解…

作者: Shu, Alison Hadoop作业性能调优的两种场景: 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBayEagle作业性能分析器 1. Hadoop作业性能异常指标 2. Hadoop作业性能调优7个建议 (二)其他參数调优方法 二.Hadoop集群报告异常.发现个别作业导致集群事故. 一.用户观察到作业性能差.主动寻求帮助. (一)eBay Eagle作业性能分析器 对一般作业性能调优,eBay Eagle[i]的作业性能分析器已经能满足用户大部分需求. eBayEagl…

调度算法: mapreduce当有很多的作业在执行的时候,是按照什么顺序去执行的? 调度算法顺序需要关注: 1.提高作业的吞吐量. 2.要考虑优先级. 三种调度器:如果作业跑不完,并且机器资源利用率比较低,这时候就可以考虑这些东西 1.FifoScheduler,默认的调度算法,先进先出的方式处理应用,只有一个队列可提交应用,没有应用优先级可以配置. 2.CapacityScheduler,容量调度器.多队列的,依靠作业,如果需求资源少了,优先级就会高一些,需求资源多了,优先级就会低一些. 3.…

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…

Spark调优 由于大部分Spark计算都是在内存中完成的,所以Spark程序的瓶颈可能由集群中任意一种资源导致,如:CPU.网络带宽.或者内存等.最常见的情况是,数据能装进内存,而瓶颈是网络带宽:当然,有时候我们也需要做一些优化调整来减少内存占用,例如将RDD以序列化格式保存(storing RDDs in serialized form).本文将主要涵盖两个主题:1.数据序列化(这对于优化网络性能极为重要):2.减少内存占用以及内存调优.同时,我们也会提及其他几个比较小的主题. 数据序列化…

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark调优初体验 2.1 利用WebUI分析程序瓶颈 2.2 设置合适的资源 2.3 调整任务的并发度 2.4 修改存储格式 3.Spark调优经验 3.1 Spark原理及调优工具 3.2 运行环境优化 3.2.1 防止不必要的分发 3.2.2 提高数据本地性 3.2.3 存储格式选择 3.2.4 选择高配机器 3.3 优化操作符 3.3.1 过滤操作导致多小任务 3.3.2 降低单条记录开销 3.3.3 处理数据倾斜或者任务倾斜 3.…

MapReduce原理 要知道怎么对MapReduce作业进行调优前提条件是需要对Map-Reduce的过程了然于胸. Map-Reduce运行原理图: Map Side 1.从磁盘读取数据并分片 默认每个block对应一个分片,一个map task 2.进行map处理 运行自定义的map业务过程 3.输出数据到缓冲区中 map输出的数据并不是直接写入磁盘的,而是会先存储在一个预定义的buffer中 4.分区.排序分组的过程 对map输出的数据进行分区,按照key进行排序和分组 5.归约(可选)…

堆内存(Heap) 堆是由Java虚拟机(JVM,下文提到的JVM特指Sun hotspot JVM)用来存放Java类.对象和静态成员的内存空间,Java程序中创建的所有对象都在堆中分配空间,堆只用来存储对象,应用程序通过存放在堆栈(Stack)内的引用来访问堆数据,一个JVM进程只能拥有一个堆.JVM通过-Xms和-Xmx参数分别设置堆的初始值和最大值,初始值默认是物理内存的1/64但小于1G,最大值默认是物理内存的1/4但小于1G .默认空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx…