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…

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…

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…

序列化 背景: 在以下过程中,需要对数据进行序列化: shuffling data时需要通过网络传输数据 RDD序列化到磁盘时 性能优化点: Spark默认的序列化类型是Java序列化.Java序列化的优势是兼容性好,不需要自已注册类.劣势是性能差.为提升性能,建议使用Kryo序列化替代默认的Java序列化.Kryo序列化的优势是速度快,体积小,劣势是兼容性差,需要自已注册类. 序列化的配置项:spark.serializer 使用方法1 1 2 3 val conf = new SparkCo…

1.Spark Streaming是什么? a.Spark Streaming是什么? Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理.根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点.Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字等等.数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如:map.reduce.join.window等进行运算.而结果也能保存…

实际项目中调节并行度 实际项目中调节并行度 并行度概述 spark架构一览 如果不调节并行度,导致并行度过低,会怎么样? 设置spark作业并行度 小结 并行度概述 其实就是指的是,Spark作业中,各个stage的task数量,也就代表了Spark作业的在各个阶段(stage)的并行度 spark架构一览 如果不调节并行度,导致并行度过低,会怎么样? 假设,现在已经在spark-submit脚本里面,给我们的spark作业分配了足够多的资源,比如50个executor,每个executor有1…

文章来自于:http://www.infoq.com/cn/news/2014/04/spark-streaming-bidding 来自于Sharethrough的数据基础设施工程师Russell Cardullo和Michael Ruggiero最近在Cloudera博客上投递了一篇博文,分享了他们是如何使用Spark Streaming解决复杂的实时问题的.下面是博文的具体内容,如果您想查看英文原文,可以点击这里. Sharethrough是一家从事视频广告业务的初创公司,在过去的三年中(…

背景 在某地市开展项目的时候,发现数据采集,数据探索,预处理,数据统计,训练预测都需要很多资源,现场资源不够用. 目前该项目的资源3台旧的服务器,每台的资源 内存为128G,cores 为24 (core可暂时忽略,以下仅考虑内存即可) . 案例分析 我们先对任务分别分析,然后分类. 数据采集基于DC,接的是Kafka的源,属于流式,常驻任务.kafka来新数据时才需要资源,空闲时可释放.目前占用的资源情况为:28( topic数)*2(线程数)*1G = 56G,且该值会随着带采集增量表数量的…