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…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…

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-executors 参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行.Driver在向YARN集群管…

摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考示例 内容 1.num-executors 参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来…

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…

[生产实践经验] 生产实践中的切身体会是:影响Spark性能的大BOSS就是shuffle,抓住并解决shuffle这个主要原因,事半功倍. [Shuffle原理学习笔记] 1.未经优化的HashShuffleManager 注:这是spark1.2版本之前,最早使用的shuffle方法,这种shuffle方法不要使用,只是用来对比改进后的shuffle方法.  如上图,上游每个task 都输出下游task个数的结果文件,下游每个task去上游task输出的结果文件中获取对应自己的. 问题: 生…

[Spark内存模型] Spark在一个executor中的内存分为3块:storage内存.execution内存.other内存. 1. storage内存:存储broadcast,cache,persist数据的地方. 2. execution内存:执行内存,join.aggregate.map等shuffle中间结果都缓存在这部分内存中,满了再写入磁盘,能够减少IO.其实map过程也是在这个内存中执行的. 3. other内存:程序代码执行时预留给自己的内存. 其中,execution和…

摘抄自https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 一.概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本…

概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各个参…

Spark系列面试题 Spark面试题(一) Spark面试题(二) Spark面试题(三) Spark面试题(四) Spark面试题(五)--数据倾斜调优 Spark面试题(六)--Spark资源调优 Spark面试题(七)--Spark程序开发调优 Spark面试题(八)--Spark的Shuffle配置调优 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BufferedOutp…