Spark数据本地化-->如何达到性能调优的目的 1.Spark数据的本地化:移动计算,而不是移动数据 2.Spark中的数据本地化级别: TaskSetManager 的 Locality Levels 分为以下五个级别: PROCESS_LOCAL  NODE_LOCAL NO_PREF    RACK_LOCAL ANY      PROCESS_LOCAL   进程本地化:task要计算的数据在同一个Executor中         NODE_LOCAL    节点本地化:速度比 PR…

不多说,直接上干货! 性能调优 Caching Data In Memory Spark SQL可以通过调用sqlContext.cacheTable("tableName") 或者dataFrame.cache(),将表用一种柱状格式( an in­memory columnar format)缓存至内存中.然后Spark SQL在执行查询任务时,只需扫描必需的列,从而以减少扫描数据量.提高性能. 通过缓存数据,Spark SQL还可以自动调节压缩,从而达到最小化内存使用率和降低GC…

一段程序只能完成功能是没有用的,只能能够稳定.高效率地运行才是生成环境所需要的. 本篇记录了Spark各个角度的调优技巧,以备不时之需. 一.配置参数的方式和观察性能的方式 额...从最基本的开始讲,可能一些刚接触Spark的人不是很清楚Spark的一些参数变量到底要配置在哪里. 可以通过三种方式配置参数,任选其一皆可. spark-env.sh文件中配置:最近常使用的配置方式,格式可以参考其中的一些官方保留的配置. 程序中通过SparkConf配置:通过SparkConf对象set方法设置键值…

本課主題 大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子 引言 我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质 了解 Spark 性能调优要点分析 了解 Spark 在…

本課主題 Shuffle 是分布式系统的天敌 Spark HashShuffle介绍 Spark Consolidated HashShuffle介绍 Shuffle 是如何成为 Spark 性能杀手 Shuffle 性能调优思考 Spark HashShuffle 源码鉴赏 引言 Spark HashShuffle 是它以前的版本,现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle,那为什么要讲 HashShuffle 呢,因为有分布式就一定会有 Shuffle,而且 HashSh…

本課主題 Sorted-Based Shuffle 的诞生和介绍 Shuffle 中六大令人费解的问题 Sorted-Based Shuffle 的排序和源码鉴赏 Shuffle 在运行时的内存管理 引言 在历史的发展中,为什么 Spark 最终还是选择放弃了 HashShuffle 而使用了 Sorted-Based Shuffle,而且作为后起之秀的 Tungsten-based Shuffle 它到底在什么样的背景下产生的.Tungsten-Sort Shuffle 已经并入了 Sorte…

本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所…

本课主题 Static MemoryManager 的源码鉴赏 Unified MemoryManager 的源码鉴赏 引言 从源码的角度了解 Spark 内存管理是怎么设计的,从而知道应该配置那个参数让程序运行更适合你的实际需要,我们为什么要把 Spark Memory 这块内存调大,原因很简单,理论上讲你调得愈来,你占用的空间愈大,程序运行时所产生的 IO 就会愈来愈少,理论可以参考第四章 : Spark 中 JVM 内存使用及配置内幕详情.这一章是对于理论的源码补充!希望这篇文章能为读者带…

Spark性能调优之资源分配    性能优化王道就是给更多资源!机器更多了,CPU更多了,内存更多了,性能和速度上的提升,是显而易见的.基本上,在一定范围之内,增加资源与性能的提升,是成正比的:写完了一个复杂的spark作业之后, 进行性能调优的时候,首先第一步,我觉得,就是要来调节最优的资源配置:在这个基础之上, 如果说你的spark作业,能够分配的资源达到了你的能力范围的顶端之后,无法再分配更多的资源了, 公司资源有限:那么才是考虑去做后面的这些性能调优的点.         大体上这两个方…

CPU 100%: 有时可能是硬盘性能不足,或者内存容量不够,让CPU一直忙于I/O. 导致性能问题的一些因素: 用户习惯:在运行尖峰时刻做一些不必做但消耗资源的事情,如之行数据库完整备份,如在服务器上运行消耗资源的屏保. 需要有基线,而不是我觉得....,需要数据及量化. 性能调优前要分析出性能的问题,每个阶段的消耗,已经分析下哪个阶段可以提高,提高多少,需要花费多少成本,性价比如何,看客户是否能接受…

前言   首先给大家说声对不起,最近属实太忙了,白天上班,晚上加班,回家还要收拾家里,基本每天做完所有事儿都是凌晨一两点了,没有精力再搞其他的了.   好了,进入正题,让我们来聊聊JVM篇最后一个章节----JVM性能调优.童鞋们随便打开一个大厂的招聘岗位JD,应该都会有JVM调优相关的描述,其实招聘方不一定要求候选人真的对JVM调优有实际调优经验,但是至少得有思路,知道应该怎样进行JVM层面的性能调优,说实话,知道如何进行JVM层面的性能调优的人,在面试中确实是有加分的.   笔者在公司担任面…

Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据    • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表 执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案.    • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对…

[重要] Spark性能调优——扩展篇 : http://blog.csdn.net/zdy0_2004/article/details/51705043…

1. 常规性能调优 一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略.  --driver-memory 配置Driver内存(影响不大) 内存大小影响不大 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本所示: /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.atg…

总结一下spark的调优方案--性能调优: 一.调节并行度 1.性能上的调优主要注重一下几点: Excutor的数量 每个Excutor所分配的CPU的数量 每个Excutor所能分配的内存量 Driver端分配的内存数量 2.如何分配资源 在生产环境中,提交spark作业的时候,使用的是spark-submit shell脚本,里面调整对应的参数. ./bin/spark-submit \ --class com.spark.sparkTest.WordCount \ --num-execut…

1.1.1     常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示:. /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.atguigu.spark.Analysis \ --num-…

Spark性能调优之代码方面的优化 1.避免创建重复的RDD     对性能没有问题,但会造成代码混乱   2.尽可能复用同一个RDD,减少产生RDD的个数   3.对多次使用的RDD进行持久化(cache,persist,checkpoint) 如何选择一种最合适的持久化策略?     默认MEMORY_ONLY, 性能很高, 而且不需要复制一份数据的副本,远程传送到其他节点上(BlockManager中的BlockTransferService),但是这里必须要注意的是,在实际的生产环境中,…

Spark性能调优之合理设置并行度 1.Spark的并行度指的是什么?     spark作业中,各个stage的task的数量,也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度!     当分配完所能分配的最大资源了,然后对应资源去调节程序的并行度,如果并行度没有与资源相匹配,那么导致你分配下去的资源都浪费掉了.同时并行运行,还可以让每个task要处理的数量变少(很简单的原理.合理设置并行度,可以充分利用集群资源,减少每个task处理数据量,而增加性能加快运行速度.)       举例:…

Spark性能调优之Shuffle调优    • Spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输,netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存(netty是零拷贝),所以使用了堆外内存.    • shuffle过程中常出现的问题 常见问题一:reduce oom?     问题原因:        reduce task 去map端获取数据,reduce一边拉取数据一边聚合,reduce端有一块聚合内存(executor memory * 0.2),也就是这块内存不够     解决…

Spark性能调优之JVM调优 通过一张图让你明白以下四个问题                1.JVM GC机制,堆内存的组成                2.Spark的调优为什么会和JVM的调优会有关联?--因为Scala也是基于JVM运行的语言                3.Spark中OOM产生的原因                4.如何在JVM这个层面上来对Spark进行调优                   补充:                Spark程序运行时--J…

下面这些关于Spark的性能调优项,有的是来自官方的,有的是来自别的的工程师,有的则是我自己总结的. 基本概念和原则 <1>  每一台host上面可以并行N个worker,每一个worker下面可以并行M个executor,task们会被分配到executor上面 去执行.Stage指的是一组并行运行的task,stage内部是不能出现shuffle的,因为shuffle的就像篱笆一样阻止了并行task的运 行,遇到shuffle就意味着到了stage的边界. <2>  CPU的c…

Spark Streaming性能调优详解 Spark  2015-04-28 7:43:05  7896℃  0评论 分享到微博   下载为PDF 2014 Spark亚太峰会会议资料下载.<Hadoop从入门到上手企业开发视频下载[70集]>.<炼数成金-Spark大数据平台视频百度网盘免费下载>.<Spark 1.X 大数据平台V2百度网盘下载[完整版]>.<深入浅出Hive视频教程百度网盘免费下载> 转发微博有机会获取<Spark大数据分析实战…

装载:http://www.cnblogs.com/jcchoiling/p/6431969.html 引言 Spark HashShuffle 是它以前的版本,现在1.6x 版本默应是 Sort-Based Shuffle,那为什么要讲 HashShuffle 呢,因为有分布式就一定会有 Shuffle,而且 HashShuffle 是 Spark以前的版本,亦即是 Sort-Based Shuffle 的前身,因为有 HashShuffle 的不足,才会有后续的 Sorted-Based S…

浅谈Spark应用程序的性能调优 :http://geek.csdn.net/news/detail/51819 下面列出的这些API会导致Shuffle操作,是数据倾斜可能发生的关键点所在 1. groupByKey 2. reduceByKey 3. aggregateByKey 4. sortByKey 5. join 6. cogroup 7. cartesian 8. coalesce 9. repartition 10. repartitionAndSortWithinPartiti…

转载:http://www.cnblogs.com/jcchoiling/p/6440709.html 一.大数据性能调优的本质 编程的时候发现一个惊人的规律,软件是不存在的!所有编程高手级别的人无论做什么类型的编程,最终思考的都是硬件方面的问题!最终思考都是在一秒.一毫秒.甚至一纳秒到底是如何运行的,并且基于此进行算法实现和性能调优,最后都是回到了硬件! 在大数据性能的调优,它的本质是硬件的调优!即基于 CPU(计算).Memory(存储).IO-Disk/ Network(数据交互) 基础上…

下面这些关于Spark的性能调优项,有的是来自官方的,有的是来自别的的工程师,有的则是我自己总结的. Data Serialization,默认使用的是Java Serialization,这个程序员最熟悉,但是性能.空间表现都比较差.还有一个选项是Kryo Serialization,更快,压缩率也更高,但是并非支持任意类的序列化. Memory Tuning,Java对象会占用原始数据2~5倍甚至更多的空间.最好的检测对象内存消耗的办法就是创建RDD,然后放到cache里面去,然后在UI 上…

本课主题 大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子 引言 我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质 了解 Spark 性能调优要点分析 了解 Spark 在…

原文链接:Spark Streaming性能调优详解 Spark Streaming提供了高效便捷的流式处理模式,但是在有些场景下,使用默认的配置达不到最优,甚至无法实时处理来自外部的数据,这时候我们就需要对默认的配置进行相关的修改.由于现实中场景和数据量不一样,所以我们无法设置一些通用的配置(要不然Spark Streaming开发者就不会弄那么多参数,直接写死不得了),我们需要根据数据量,场景的不同设置不一样的配置,这里只是给出建议,这些调优不一定试用于你的程序,一个好的配置是需要慢慢地尝试…

1. 如果 Spark 中 CPU 的使用率不够高,可以考虑为当前的程序分配更多的 Executor, 或者增加更多的 Worker 实例来充分的使用多核的潜能 2. 适当设置 Partition 分片数是非常重要的,过少的 Partition 分片数可能会因为每个 Partition 数据量太大而导致 OOM 以及频繁的 GC,而过多的 Parition 分片数据可能会因为每个 Partition 数据量太小而导致执行效率低下. 3. 提升 Spark 硬件尤其是 CPU 使用率的一个方式 就…

SparkStreaming性能调优 合理的并行度 减少批处理所消耗时间的常见方式还有提高并行度.有以下三种方式可以提高并行度: 1.增加接收器数目 有时如果记录太多导致单台机器来不及读入并分发的话,接收器会成为系统瓶颈.这时你就需要通过创建多个输入DStream(这样会创建多个接收器)来增加接收器数目,然后使用union 来把数据合并为一个数据源. 2.将收到的数据显式地重新分区 如果接收器数目无法再增加,你可以通过使用DStream.repartition 来显式重新分区输入流(或者合并多个…