大型网站MySQL深度优化揭秘 第1章优化的思路和线路 1.1 网站优化的思路    2 1.2 MySQL优化,nginx这样的东西怎么优化? 第2章硬件层面优化 2.1 数据库物理机 2.1.1 CPU 2.1.2 Memory 2.1.3 disk(磁盘IO) 2.1.4 RAID阵列 2.1.5 网卡 2.1.6 案例 2.2 硬件调整 2.2.1 BIOS调整提高CPU性能 2.2.2 阵列卡调整 第3章软件层面优化 3.1 操作系统 3.2 文件系统层优化 3.3 内核层面优化 第4…

Spark调优,性能优化 1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 2.使用mapPartitions替代普通map 3.使用foreachPartitions替代foreach 4.使用filter之后进行coalesce操作 5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作 6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合…

昨天写完R脚本 没测试就发到博客里, 结果实际运行发现很慢,运行时间在2小时以上, 查看spark控制台, 大量时间消耗在count上, 产生的stage多大70多个 . 分析原因. 1  select *可以优化,  2 join操作可以放倒hive sql里的尽量放到hive sql里 这两个优化, 最终目的都是为了减少I/O操作.  hive数据到spark cache的数据量可以减少. 而且可能hive对join操作也有特别的优化. 这两个优化带来的坏处也是显而易见的, 代码可读性下降,…

spark 之所以需要调优,一是代码执行效率低,二是经常 OOM 内存溢出 内存溢出无非两点: 1. Driver 内存不够 2. Executor 内存不够 Driver 内存不够无非两点: 1. 读取数据太大 2. 数据回传 Executor 内存不够无非两点: 1. map 类操作产生大量数据,包括 map.flatMap.filter.mapPartitions 等 2. shuffle 后产生数据倾斜 Executor 内存不够 有个通用的解决办法就是增加 Executor 内存 --…

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO…

Spark Core 1. 概述 Spark 是一种基于内存的快速.通用.可扩展的大数据分析计算引擎 1.1 Hadoop vs Spark 上面流程对应Hadoop的处理流程,下面对应着Spark的处理流程 Hadoop Hadoop 是由 java 语言编写的,在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式 分析应用的开源框架 作为 Hadoop 分布式文件系统,HDFS 处于 Hadoop 生态圈的最下层,存储着所有的 数 据 , 支持着 Hadoop的所有服务 . 它的理论基础源于Goog…

起因 新接触一个spark集群,明明集群资源(core,内存)还有剩余,但是提交的任务却申请不到资源. 分析 环境 spark 2.2.0 基于yarn集群 参数 spark任务提交参数中最重要的几个: spark-submit --master yarn --driver-cores 1 --driver-memory 5G --executor-cores 2 --num-executors 16 --executor-memory 4G driver-cores driver端核数 dri…

本文由云+社区发表 本文作者:孙旭,腾讯数据库开发工程师,9年数据库内核开发经验:熟悉数据库查询处理,并发控制,日志以及存储系统:熟悉PostgreSQL(Greenplum,PGXC等).Teradata等数据库内核实现机制. CynosDB 是腾讯数据库研发团队推出的自研数据库,有PostgreSQL和MySQL两个版本.本文以兼容PostgreSQL版CynosDB为例,介绍我们的架构设计和优化思路. 1.概述 PostgreSQL是世界上最先进的开源数据库,始于1986年,有30多年的社…

在 sql 语言中,where 表示的是过滤,这部分语句被 sql 层解析后,在数据库内部以谓词的形式出现: 在 sparkSQL 中,如果出现 where,它会现在数据库层面进行过滤,一般数据库会有索引,效率不会太低, sparkSQL 只读取过滤后的数据,大大减少数据量,提高效率,特别是提高 join 的效率 大致过程如图…

转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行…