spark streaming 调优的几个角度: 高效地利用集群资源减少批数据的处理时间 设置正确的批容量(size),使数据的处理速度能够赶上数据的接收速度 内存调优 Spark SQL 可以通过调用 sqlContext.cacheTable("tableName")方法来缓存使用柱状格式的表.

一.Tomcat 调优 (一).Tomcat内存优化 参数一: vim /tomcat/bin/catalina.sh CATALINA_OPTS="-server -Xms128m -Xmx512m" //修改内存参数 参数二: vim /tomcat/bin/catalina.sh //调优 JAVA_OPTS="-server -Xms1G -Xmx2G -Xss256K -Djava.awt.headless=true -Dfile.encoding=utf-8 -X

一.为什么会有年轻代 我们先来屡屡,为什么需要把堆分代?不分代不能完成他所做的事情么?其实不分代完全可以,分代的唯一理由就是优化GC性能.你先想想,如果没有分代,那我们所有的对象都在一块,GC的时候我们要找到哪些对象没用,这样就会对堆的所有区域进行扫描.而我们的很多对象都是朝生夕死的,如果分代的话,我们把新创建的对象放到某一地方,当GC的时候先把这块存“朝生夕死”对象的区域进行回收,这样就会腾出很大的空间出来. 二.年轻代中的GC 新生代大小(PSYoungGen total 9216K)=ed

一.为什么会有年轻代 我们先来屡屡,为什么需要把堆分代?不分代不能完成他所做的事情么?其实不分代完全可以,分代的唯一理由就是优化GC性能.你先想想,如果没有分代,那我们所有的对象都在一块,GC的时候我们要找到哪些对象没用,这样就会对堆的所有区域进行扫描.而我们的很多对象都是朝生夕死的,如果分代的话,我们把新创建的对象放到某一地方,当GC的时候先把这块存“朝生夕死”对象的区域进行回收,这样就会腾出很大的空间出来. 二.年轻代中的GC 新生代大小(PSYoungGen total 9216K)=ed

一.为什么会有年轻代 我们先来屡屡,为什么需要把堆分代?不分代不能完成他所做的事情么?其实不分代完全可以,分代的唯一理由就是优化GC性能.你先想想,如果没有分代,那我们所有的对象都在一块,GC的时候我们要找到哪些对象没用,这样就会对堆的所有区域进行扫描.而我们的很多对象都是朝生夕死的,如果分代的话,我们把新创建的对象放到某一地方,当GC的时候先把这块存“朝生夕死”对象的区域进行回收,这样就会腾出很大的空间出来. 二.年轻代中的GC 新生代大小(PSYoungGen total 9216K)=ed

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

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

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

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

数据接收并行度调优(一) 通过网络接收数据时(比如Kafka.Flume),会将数据反序列化,并存储在Spark的内存中.如果数据接收称为系统的瓶颈,那么可以考虑并行化数据接收.每一个输入DStream都会在某个Worker的Executor上启动一个Receiver,该Receiver接收一个数据流.因此可以通过创建多个输入DStream,并且配置它们接收数据源不同的分区数据,达到接收多个数据流的效果.比如说,一个接收两个Kafka Topic的输入DStream,可以被拆分为两个输入DStr

本文是针对 Dubbo 协议调用的调优指导,详细说明常用调优参数的作用域及源码. Dubbo调用模型 常用性能调优参数 参数名 作用范围 默认值 说明 备注 threads provider 200 业务处理线程池大小   iothreads provider CPU+1 io线程池大小   queues provider 0 线程池队列大小,当线程池满时,排队等待执行的队列大小, 建议不要设置,当线程程池时应立即失败, 重试其它服务提供机器,而不是排队,除非有特殊需求   connection

Spring Cloud整合了各种组件,每个组件往往还有各种参数.本文来详细探讨Spring Cloud各组件的调优参数. Tomcat配置参数 1 server: 2 tomcat: 3 max-connections: 0 # 默认值 4 max-threads: 0 # 默认值 Hystrix配置参数 如隔离策略是THREAD: 1 hystrix.threadpool.default.coreSize: 10 2 hystrix.threadpool.default.maximumSiz

所有的TCP/IP调优参数都位于/proc/sys/net/目录. 例如, 下面是最重要的一些调优参数,后面是它们的含义: /proc/sys/net/core/rmem_default "110592" 定义默认的接收窗口大小:对于更大的 BDP 来说,这个大小也应该更大. /proc/sys/net/core/rmem_max "110592" 定义接收窗口的最大大小:对于更大的 BDP 来说,这个大小也应该更大. /proc/sys/net/core/wmem

hadoop作业调优参数整理及原理 10/22. 2013 1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),

JVM性能调优方法和步骤1.监控GC的状态2.生成堆的dump文件3.分析dump文件4.分析结果,判断是否需要优化5.调整GC类型和内存分配6.不断分析和调整JVM调优参数参考 对JVM内存的系统级的调优主要的目的是减少GC的频率和Full GC的次数.1.Full GC会对整个堆进行整理,包括Young.Tenured和Perm.Full GC因为需要对整个堆进行回收,所以比较慢,因此应该尽可能减少Full GC的次数.2.导致Full GC的原因年老代(Tenured)被写满调优时尽量让对

JVM内存调优 对JVM内存的系统级的调优主要的目的是减少GC的频率和Full GC的次数. 1.Full GC 会对整个堆进行整理,包括Young.Tenured和Perm.Full GC因为需要对整个堆进行回收,所以比较慢,因此应该尽可能减少Full GC的次数. 2.导致Full GC的原因 1)年老代(Tenured)被写满 调优时尽量让对象在新生代GC时被回收.让对象在新生代多存活一段时间和不要创建过大的对象及数组避免直接在旧生代创建对象 . 2)持久代Pemanet Generati

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,

这种文章挺难写的,一是JVM参数巨多,二是内容枯燥乏味,但是想理解JVM调优又是没法避开的环节,本文主要用来总结梳理便于以后翻阅,主要围绕四个大的方面展开,分别是JVM调优参数.JVM调优方法(流程).JVM调优工具.JVM调优案例,调优案例目前正在分析,会在将来补上. 垃圾回收有关参数 参数部分,这儿只是做一个总结,更详细更新的内容请参考Oracle官网:JVM的命令行参数参考 处理器组合参数 关于JVM垃圾处理器区别,参考:JVM调优之垃圾定位.垃圾回收算法.垃圾处理器对比 -XX:+Use

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.程序开发调优 :避免创建重复的RDD 需要对名为"hello.txt"的HDFS文件进行一次map操作,再进行一次reduce操作.也就是说,需要对一份数据执行两次算子操

1.代码中尽量避免group by函数,如果需要数据聚合,group形式的为rdd.map(x=>(x.chatAt(0),x)).groupbyKey().mapValues((x=>x.toSet.size)).collection() 改为 rdd.map(x=>(x.chatAt(0),x)).countByKey();或进行reduceByKey,效率会提高3倍. 2.parquet存储的文件格式查询会比sequenceFile快两倍以上,当然这是在select * from的