如题: 假设你已经熟悉了基本用法,知道perf是干嘛的,以及会用 perf top [性能优化] perf 背景:目标程序在运行的某时间段内会出现性能下降,需要了解这个时间内,程序发生了什么. 方法: 1. 按时间轴记录下性能变化数据. 2. 同时记录下当时的perf数据,使用perf record 3. 按照时间轴进行对比,对特定时间段内的perf数据进行分析.使用perf report. 1.  因为perf data内目前不能记录wall clock time.所以需要保证同时启动(关闭)…

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651745207&idx=1&sn=3d70d59cede236eb1cb4f7374387a235&scene=0#rd [技术博客]Spark性能优化指南——高级篇 2016-05-13 李雪蕤 美团技术团队 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…

本文转载自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 美团技术点评团队) Spark性能优化指南——高级篇 李雪蕤 ·2016-05-12 14:47 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Spa…

Spark性能优化指南-高级篇(spark shuffle) 非常好的讲解…

前言 数据倾斜调优 调优概述 数据倾斜发生时的现象 数据倾斜发生的原理 如何定位导致数据倾斜的代码 查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 数据倾斜的解决方案 解决方案一:使用Hive ETL预处理数据 解决方案二:过滤少数导致倾斜的key 解决方案三:提高shuffle操作的并行度 解决方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合) 解决方案五:将reduce join转为map join 解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作 解决方案七:使用随机前缀和扩容RDD进行join 解决方案八:多…

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…

转自https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html,感谢原作者的贡献 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…

运行时性能分析工具 wiki:https://en.wikipedia.org/wiki/Perf_(Linux) linux wiki:https://perf.wiki.kernel.org/index.php/Main_Page tutorial:https://perf.wiki.kernel.org/index.php/Tutorial https://github.com/torvalds/linux/tree/master/tools/perf/Documentation/ per…

本文转载自:http://blog.csdn.net/andylaudotnet/article/details/1763573 性能调节的目的是通过将网络流通.磁盘 I/O 和 CPU 时间减到最小,使每个查询的响应时间最短并最大限度地提高整个数据库服务器的吞吐量.为达到此目的,需要了解应用程序的需求和数据的逻辑和物理结构,并在相互冲突的数据库使用之间(如联机事务处理 (OLTP) 与决策支持)权衡. 对性能问题的考虑应贯穿于开发阶段的全过程,不应只在最后实现系统时才考虑性能问题.许多使性能得…

作为JVM性能优化系列文章的第2篇,本文将着重介绍Java编译器,此外还将对JIT编译器常用的一些优化措施进行讨论(参见“JVM性能优化,Part 1″中对JVM的介绍).Eva Andreasson将对不同种类的编译器做介绍,并比较客户端.服务器端和层次编译产生的编译结果在性能上的区别,此外将对通用的JVM优化做介绍,包括死代码剔除.内联以及循环优化. Java编译器存在是Java编程语言能独立于平台的根本原因.软件开发者可以尽全力编写程序,然后由Java编译器将源代码编译为针对于特定平台的高…