/** 题目:hdu5745 La Vie en rose 链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5745 题意:题目给出的变换规则其实就是交换相邻元素, 并且每个元素最多交换一次. 思路: 那么一个O(nm)的dp其实十分显然, dp_{i,j,k} ​​ 表示匹配到s的第i个字符, p的第j个字符, j这一位的当前状态是k (0表示和前面交换, 1表示没有交换, 2表示和后面交换). 转移方程如下: dp[i][j][0] = dp[i-1…

官网是这么说的: The first way to reduce memory consumption is to avoid the Java features that add overhead, such as pointer-based data structures and wrapper objects. There are several ways to do this:1.Design your data structures to prefer arrays of object…

我们知道,大部分Spark计算都是在内存中完成的,所以Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资源紧张,CPU,网络带宽,内存.Spark的性能,想要它快,就得充分利用好系统资源,尤其是内存和CPU.有时候我们也需要做一些优化调整来减少内存占用,例如将小文件进行合并的操作. 一.问题现象 我们有一个15万条总数据量133MB的表,使用SELECT * FROM bi.dwd_tbl_conf_info全表查询耗时3min,另外一个500万条总数…

概序: 要减少内存的消耗,除了使用高效的序列化类库以外,还有一个很重要的事情,就是优化数据结构.从而避免Java语法特性中所导致的额外内存的开销,比如基于指针的Java数据结构,以及包装类型. 有一个关键的问题,就是优化什么数据结构?其实主要就是优化你的算子函数,内部使用到的局部数据,或者是算子函数外部的数据.都可以进行数据结构的优化.优化之后,都会减少其对内存的消耗和占用. 一.如何优化数据结构?对集合的替换: 1.优先使用数组以及字符串,而不是集合类.也就是说,优先用array,而不是Arr…

Spark优化一则 - 减少Shuffle 看了Spark Summit 2014的A Deeper Understanding of Spark Internals,视频(要***)详细讲解了Spark的工作原理,Slides的45页给原始算法和优化算法. 破砂锅用自己3节点的Spark集群试验了这个优化算法,并进一步找到更快的算法.测试数据是Sogou实验室的日志文件前10000000条数据.目标是对日志第2列数据,按照第一个字母合并,得到每个首字母有几条记录. 所有的方案都重新启动Spar…

1.Spark调优背景 目前Zeppelin已经上线一段时间,Spark作为底层SQL执行引擎,需要进行整体性能调优,来提高SQL查询效率.本文主要给出调优的结论,因为涉及参数很多,故没有很细粒度调优,但整体调优方向是可以得出的. 环境:服务器600+,spark 2.0.2,Hadoop 2.6.0 2.调优结果 调优随机选取线上9条SQL,表横轴是调优测试项目,测试在集群空闲情况下进行,后一个的测试都是叠加前面测试参数.从数据可参数经过调优,理想环境下性能可提高50%到300% 3. 下面为…

->>>配置参数优化 SparkConf sc = new SparkConf().setAppName("com.sp.test.GroupTop3").setMaster("local") .set("spark.shuffle.consolidateFiles", "true")//优化1:开启shuffleGroup,避免shuffleMapTask创建过多的bucket文件 //优化2:设置并行度(…

问题:1. spark中yarn集群资源管理器,container资源容器与集群各节点node,spark应用(application),spark作业(job),阶段(stage),任务(task)之间的关系.2. 在yarn集群资源管理器下,提交一个spark应用之后,经过怎样的资源分配,最后为每个节点每个task分配具体内存资源,让其执行具体计算任务.需要详细分析其中的过程.1)资源管理器怎么合理分配分布式集群内存资源,各个节点又是如何具体为task分配内存.***2)当集群各节点内存资源…

spark.serializer (default org.apache.spark.serializer.JavaSerializer )    建议设置为 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer,因为KryoSerializer比JavaSerializer快,但是有可能会有些Object会序列化失败,这个时候就需要显示的对序列化失败的类进行KryoSerializer的注册,这个时候要配置spark.kryo.registrator参数 Spa…

  spark优化:在一定范围之内,增加资源与性能的提升是成正比的. 因此,       一个cpu core  执行一个task线程. task数: 若有 cpu core 2个.num-executor 2个  那么task有4个 公式:task =  num-executor * cpu core .   cpu core  共有50个.一个程序一般设置为总数量的1/3或1/2   driver : 分配task 到每个work                        从yarn申请…