原文链接:在Spark中自定义Kryo序列化输入输出API 在Spark中内置支持两种系列化格式:(1).Java serialization:(2).Kryo serialization.在默认情况下,Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架,它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化,虽然Java系列化非常灵活,但是它的性能不佳.然而我们可以使用Kryo 库来系列化,它相比Java serialization系列化高效,速度很快(通常比…

Spark默认采用Java的序列化器,这里建议采用Kryo序列化提高性能.实测性能最高甚至提高一倍. Spark之所以不默认使用Kryo序列化,可能的原因是需要对类进行注册. Java程序中注册很简单: SparkConf conf = new SparkConf().setAppName(appName); conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"); con…

spark序列化  对于优化<网络性能>极为重要,将RDD以序列化格式来保存减少内存占用. spark.serializer=org.apache.spark.serializer.JavaSerialization Spark默认 使用Java自带的ObjectOutputStream 框架来序列化对象,这样任何实现了 java.io.Serializable 接口的对象,都能被序列化.同时,还可以通过扩展 java.io.Externalizable 来控制序列化性能.Java序列化很灵活…

声明:本文转自<在Spark中自定义Kryo序列化输入输出API>   在Spark中内置支持两种系列化格式:(1).Java serialization:(2).Kryo serialization.在默认情况下,Spark使用的是Java的ObjectOutputStream系列化框架,它支持所有继承java.io.Serializable的类系列化,虽然Java系列化非常灵活,但是它的性能不佳.然而我们可以使用Kryo 库来系列化,它相比Java serialization系列化高效,速…

一.cache和persisit的对比 -rw-r--r--@ 1 hadoop staff 68M 5 17 07:04 access.log    cache/persitence是 lazy的,延迟加载 unpersitence是立即执行的 @DeveloperApi class StorageLevel private( private var _useDisk: Boolean, private var _useMemory: Boolean, private var _useO…

[Java序列化与反序列化] Java序列化是指把Java对象转换为字节序列的过程:而Java反序列化是指把字节序列恢复为Java对象的过程.序列化使用场景:1.数据的持久化,通过序列化可以把数据永久地保存到硬盘上(通常存放在文件里).2.远程通信,即在网络上传送对象的字节序列. 这篇文章写的不错https://blog.csdn.net/wangloveall/article/details/7992448 [Spark序列化与反序列化场景] 在Spark中,主要有三个地方涉及序列化与反序列化…

背景 今天在开发SparkRDD的过程中出现Buffer Overflow错误,查看具体Yarn日志后发现是因为Kryo序列化缓冲区溢出了,日志建议调大spark.kryoserializer.buffer.max的value,搜索了一下设置keyo序列化缓冲区的方法,特此整理记录下来. 20/01/08 17:12:55 WARN scheduler.TaskSetManager: Lost task 1.0 in stage 1.0 (TID 4, s015.test.com, execut…

1:“物尽其用”,但给spark分配多个机器后,先需配置spark-submit shell如下: /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class com.spark.test.Top3UV \ --num-executors 3 \ --driver-memory 100m \ --executor-memory 100m \ --executor-cores 3 \ --files /usr/local/hive/conf/hive-site.xml…

Kryo是一个快速有效的对象图序列化Java库.它的目标是快速.高效.易使用.该项目适用于对象持久化到文件或数据库中或通过网络传输.Kryo还可以自动实现深浅的拷贝/克隆. 就是直接复制一个对象对象到另一个对象,而不是对象转换为字节然后转化为对象. 目前已经被用在下列项目中: KryoNet (NIO networking) Twitter's Scalding (Scala API for Cascading) Twitter's Chill (Kryo serializers for…

  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…

简介 最近几年,各种新的高效序列化方式层出不穷,不断刷新序列化性能的上限,最典型的包括: 专门针对Java语言的:Kryo,FST等等 跨语言的:Protostuff,ProtoBuf,Thrift,Avro,MsgPack等等 这些序列化方式的性能多数都显著优于hessian2(甚至包括尚未成熟的dubbo序列化).有鉴于此,我们为dubbo引入Kryo和FST这 两种高效Java序列化实现,来逐步取代hessian2.其中,Kryo是一种非常成熟的序列化实现,已经在Twitter.Group…

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…

进行节点的数据传递,或者保存数据时都会进行序列化.spark默认的是org.apache.spark.serializer.JavaSerializer.而我们要修改成org.apache.spark.serializer.KryoSerializer.…

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…

->>>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(…

应用场景:使用JavaHiveContext执行SQL之后,希望能得到其字段名及相应的值,但却出现"Caused by: java.io.NotSerializableException: org.apache.spark.sql.api.java.StructField"的错误,代码如下: JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); JavaHiveContext sqlContext = new JavaHiveContext…

对于官方Programming Guides的GC优化一节做了阅读. 在这里记录一下我的理解,可能记录的比较混乱没有条理: 我理解其实GC优化的主要目的就是在你的任务执行中使用更少的内存,进行更少的gc回收,因为GC回收会使你的任务执行的更慢. 使用-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps可以在日志中观察你的程序执行过程中GC回收的情况.根据日志进行优化.例如你发现回收的过于频繁,那么就要看一下是不是你的程序和内存使用是否有问题…

import org.elasticsearch.cluster.routing.Murmur3HashFunction; import org.elasticsearch.common.math.MathUtils; // 自定义Partitioner class ESShardPartitioner(settings: String) extends org.apache.spark.Partitioner { protected var _numPartitions = -1; prote…

例如对一个JavaPairRDD<String, String>做遍历操作,常见的,我们可以通过先通过collect()操作将它转化为Map对象再进行遍历,也可以使用Spark提供的mapToPair方法进行遍历.然而两者的性能差距是非常显著的. 仅仅遍历1500条长度为155的序列,前者需要消耗6s,后者只需要消耗不到1s的时间.这说明,将Spark内存对象转化为普通Java对象有时会产生巨大的开销! 这里需要提到的是,我依旧还没有源代码,过年争取看一下. 贴上两个遍历操作的源代码: 第一种…

DStream 1.1基本说明 1.1.1 Duration Spark Streaming的时间类型,单位是毫秒: 生成方式如下: 1)new Duration(milli seconds) 输入毫秒数值来生成: 2)seconds(seconds) 输入秒数值来生成: 3)Minutes(minutes) 输入分钟数值来生成: 1.1.2 slideDuration /** Time interval after which the DStream generates a RDD */ de…

一.Join原则 将条目少的表/子查询放在Join的左边.原因:在Join的reduce阶段,位于Join左边的表的内容会被加载进内存,条目少的表放在左边,可以减少发生内存溢出的几率. 小表关联大表:用MapJoin把小表全部加载到内存在map端Join,避免reducer处理.如: select /*+ MapJoin(user)*/ l.session_id,u.username from user u join page_views l on u.id = l.user_id 二.控制ma…

https://blog.csdn.net/lan12334321234/article/details/84907492 问题: https://blog.csdn.net/baidu_38404101/article/details/79103216 实用 import java.io.ByteArrayInputStream;import java.io.ByteArrayOutputStream;import java.io.IOException;import java.io.Seri…

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…

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…

一.Shuffle优化项 1.Shuffle优化配置 - spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明:该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小.将数据写到磁盘文件之前,会先写入buffer缓冲中,待缓冲写满之后,才会溢写到磁盘. 调优建议:如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小(比如64k),从而减少shuffle write过程中溢写磁盘文件的次数,也就可以减少磁…

如果运行Spark集群时状态一直为Accepted且不停止不报错,比如像下面这样的情况: 15/06/14 11:33:33 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state: ACCEPTED) 15/06/14 11:33:34 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state:…

spark.shuffle.consolidateFiles=false 默认是false,shuffle阶段不进行文件的合并,1000个map和1000个reduce将产生1000 000个文件. 设置为true减少shuffle阶段产生的文件数量. storageLevel的选择,根据自己的业务进行选择.如果要快速计算就是memory_only,如果内存消耗大,就要使用memory_only_ser.内存不够的时候会重新计算.若重新计算比从磁盘载入快,那就是用memory_only,否则使用…

本文原创, 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/qinjuning 译三: 优化视图 关于如何设计自定义View以及响应触摸时间等,请看Android developer : 地址:http://developer.android.com/training/custom-views/index.html 本文翻译地址:Optimizing the View 通过前面的学习,现在该设计良好的View能够响应手势以及状态之间进行转换,除此之外你必须确保View 运行的流畅快速.…

前面一篇讲到了,DAG静态模板的生成.那么spark streaming会在每一个batch时间一到,就会根据DAG所形成的逻辑以及物理依赖链(dependencies)动态生成RDD以及由这些RDD组成的job,并形成一个job集合提交到集群当中执行.那么下面我们具体分析这三个步骤. 首先从JobScheduler讲起.在本节所需要了解的是JobScheduler的两个重要对象.jobExecutor与JobHandler.jobExecutor是一个名为streaming-job-execu…

官方是这样说的: Directory to use for "scratch" space in Spark, including map output files and RDDs that get stored on disk. This should be on a fast, local disk in your system. It can also be a comma-separated list of multiple directories on different…