1. 数据序列化 默认使用的是Java自带的序列化机制.优点是可以处理所有实现了java.io.Serializable 的类.但是Java 序列化比较慢. 可以使用Kryo序列化机制,通常比Java 序列化机制性能高10倍.但是并不支持所有实现了java.io.Serializable 的类.使用 conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") 开启Kryo序列化…

总的来说,需要考虑以下两点: 1. 有效地运用集群资源去减少每个批次处理的时间 2. 正确的设置batch size,以使得处理速度能跟上接收速度 一.  为了减少处理时间,主要有以下几个优化点: 1. 接收数据的并行度. 每个InputDStream只创建一个Receiver用于接收数据,如果接收数据是系统的瓶颈,可以创建多个InputDStream.配置不同的InputDStream读取数据源的不同分区.比如原先用一个InputDStream读取Kafka的两个topic的数据,可以拆分成两…

百度搜索Spark: 这一个是Spark的官网网址,你可以在上面下载相关的安装包等等. 这一个是最新的Spark的文档说明,你可以查看如何安装,如何编程,以及含有对应的学习资料.…

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…

一.前述 Spark内存管理 Spark执行应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程,Driver负责创建SparkContext上下文,提交任务,task的分发等.Executor负责task的计算任务,并将结果返回给Driver.同时需要为需要持久化的RDD提供储存.Driver端的内存管理比较简单,这里所说的Spark内存管理针对Executor端的内存管理. Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理,Spark1.6之前使用的是静态内存管理,S…

贝叶斯法则   机器学习的任务:在给定训练数据A时,确定假设空间B中的最佳假设.   最佳假设:一种方法是把它定义为在给定数据A以及B中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设   贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法,基于假设的先验概率.给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身 先验概率和后验概率   用P(A)表示在没有训练数据前假设A拥有的初始概率.P(A)被称为A的先验概率.  先验概率反映了关于A是一正确假设的机会的背景知识  如果没有这一先验知识,可以简单地将每一候选假…

Components Spark applications run as independent sets of processes on a cluster, coordinated by the SparkContext object in your main program (called the driver program).Spark应用程序作为一系列独立的进程运行在集群上,被在main程序中的SparkContext对象(驱动程序)协调. Specifically, to run…

通过上面的架构和源码实现的分析,不难得出Shuffle是Spark Core比较复杂的模块的结论.它也是非常影响性能的操作之一.因此,在这里整理了会影响Shuffle性能的各项配置.尽管大部分的配置项在前文已经解释过它的含义,由于这些参数的确是非常重要,这里算是做一个详细的总结. 1.1.1  spark.shuffle.manager 前文也多次提到过,Spark1.2.0官方支持两种方式的Shuffle,即Hash Based Shuffle和Sort Based Shuffle.其中在Sp…

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来自:http://blog.csdn.net/u012102306/article/details/51637366 资源参数调优 了解完了Spark作业运行的基本原理之后,对资源相关的参数就容易理解了.所谓的Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源使用的效率,从而提升Spark作业的执行性能.以下参数就是Spark中主要的资源参数,每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分,我们同时也给出了一个调优的参考值. num-execu…