Spark性能调优篇六之调节数据本地化等待时长

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Spark性能调优篇六之调节数据本地化等待时长

数据本地化等待时长调节的优化在项目该如何使用? 通过 spark.locality.wait 参数进行设置,默认为3s,6s,10s. 项目中代码展示: new SparkConf().set("spark.locality.wait","10"); 作者:z小赵链接:https://www.jianshu.com/p/99ef69adc2b1 来源:简书著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.…

Spark性能调优篇七之JVM相关参数调整

降低cache操作的内存占比方案: 通过SparkConf.set("spark.storage.memoryFraction","0.6")来设定.默认是0.6,可以设置为0.5 0.3 等原因: spark中,堆内存又被划分成了两块儿,一块儿是专门用来给RDD的cache.persist操作进行RDD数据缓存用的:另外一块儿,就是我们刚才所说的,用来给spark算子函数的运行使用的,存放函数中自己创建的对象.默认情况下,给RDD cache操作的内存占比是0…

Spark性能调优篇一之任务提交参数调整

问题一:有哪些资源可以分配给spark作业使用? 答案:executor个数,cpu per exector(每个executor可使用的CPU个数),memory per exector(每个executor可使用的内存),driver memory 问题二:在什么地方分配资源给spark作业? 答案:很简单,就是在我们提交spark作业的时候的脚本中设定,具体如下(这里以我的项目为例) /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class com.xing…

Spark性能调优篇八之shuffle调优

1 task的内存缓冲调节参数 2 reduce端聚合内存占比 spark.shuffle.file.buffer map task的内存缓冲调节参数,默认是32kb spark.shuffle.memoryFraction reduce端聚合内存占比,默认0.2 怎么判断在什么时候对这两个参数进行调整呢? 通过监控平台查看每个executor的task的shuffle write和shuffle read的运行次数,如果发现这个指标的运…

Spark性能调优篇三之广播方式传输数据

广播大变量,重复用到的变量原因见 https://www.jianshu.com/p/2c297b23ebda…

Spark性能调优篇二之重构RDD架构及RDD持久化

如果一个RDD在两个地方用到,就持久化他.不然第二次用到他时,会再次计算. 直接调用cache()或者presist()方法对指定的RDD进行缓存(持久化)操作,同时在方法中指定缓存的策略. 原文:https://www.jianshu.com/p/9555644ccc0f…

spark性能调优01-常规调优

1.分配更多的资源 1.1 分配的资源有:executor.cup per executor.memory per executor.driver memory 1.2 如何分配:在spark-submit提交时设置相应的参数 /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \ --num-executors \ 配置executor的数量 --driver-memory 1…