前言 继<Spark性能优化:开发调优篇>和<Spark性能优化:资源调优篇>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. 1.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…

摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 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,总共有1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要…

一 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. 1.1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,总共有1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要一两个小时.这种情况很常见. 原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出)异常,观察异…

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,总共有1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要一两个小时.这种情况很常见. 原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出)异常,观察异常栈,是我…

最详细10招Spark数据倾斜调优 数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜 . 数据倾斜发生的现象 绝大多数 task 执行得都非常快,但个别 task 执行极慢. 数据倾斜发生的原理 在进行 shuffle 的时候,必须将各个节点上相同的 key 的数据拉取到某个节点 上的一个 task 来进行处理,比如按照 key 进行聚合或 join 等操作.此时如果某个 key 对应的数据量特 别大的话,就会发生数据倾斜. 数据倾斜的危害 当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,…

一.数据倾斜发生的原理 原理:在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.数据倾斜只会发生在shuffle过程中.常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct.groupByKey.reduceByKey.aggregateByKey.join.cogroup.repartition等. 表现:Spark作业看起来会运行得非常…

1.数据倾斜 数据倾斜指的是,并行处理的数据集中,某一部分(如Spark或Kafka的一个Partition)的数据显著多于其它部分,从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈. 数据倾斜俩大直接致命后果. 1.数据倾斜直接会导致一种情况:Out Of Memory. 2.运行速度慢. 主要是发生在Shuffle阶段.同样Key的数据条数太多了.导致了某个key(下图中的80亿条)所在的Task数据量太大了.远远超过其他Task所处理的数据量. 一个经验结论是:一般情况下,OOM的原因都是…

一.what is a shuffle? 1.1 shuffle简介 一个stage执行完后,下一个stage开始执行的每个task会从上一个stage执行的task所在的节点,通过网络传输获取task需要处理的所有key,然后每个task对相同的key进行算子操作,这个过程就是shuffle过程. 我们常说的shuffle过程之所以慢是因为有大量的磁盘IO以及网络传输操作.spark中负责shuffle的组件主要是ShuffleManager,在spark1.1之前采用的都是HashShuff…

一.前述 Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存. 二.具体    1.代码调优 1.避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2.对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据.因为不进行序列化与反序列化操作,就避免了这部分的性能开销:对这个RDD的后续算子操作,…

原文:[原创]构建高性能ASP.NET站点 第五章-性能调优综述(后篇) 构建高性能ASP.NET站点 第五章—性能调优综述(后篇) 前言:本篇主要讲述如何根据一些简单的工具和简单的现象来粗布的定位站点的性能问题.  本章的议题如下: 性能调优的一般过程 利用分析工具分析页面加载信息 利用分析工具分析性能瓶颈     系列文章链接: 构建高性能ASP.NET站点 开篇 构建高性能ASP.NET站点之一 剖析页面的处理过程(前端) 构建高性能ASP.NET站点之二 优化HTTP请求(前端) 构建高…