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

1. Spark1.0.0 应用程序部署工具spark-submit 2. Spark Streaming的编程模型 3. 使用java api操作HDFS文件 4. 用SBT编译Spark的WordCount程序 5. 在Spark上运行TopK程序 6. 在Spark上运行WordCount程序 7. Spark一个简单案例 8. Spark源码分析 9. Spark SQL 10. HDFS常用命令 11. Spark SQL之调优 12. Spark调优 13. Spark学习视频整合

Spark版本:1.1.0 本文系以开源中国社区的译文为基础,结合官方文档翻译修订而来,转载请注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4117981.html http://www.oschina.net/translate/spark-tuning 目录 数据序列化 内存优化 确定内存消耗 优化数据结构 序列化RDD存储 优化内存回收 其他考虑因素 并行度 Reduce任务的内存用量 广播”大变量“ 总结 因为大多数Spark程序都具有“内存计

Spark性能调优之代码方面的优化 1.避免创建重复的RDD     对性能没有问题,但会造成代码混乱   2.尽可能复用同一个RDD,减少产生RDD的个数   3.对多次使用的RDD进行持久化(cache,persist,checkpoint) 如何选择一种最合适的持久化策略?     默认MEMORY_ONLY, 性能很高, 而且不需要复制一份数据的副本,远程传送到其他节点上(BlockManager中的BlockTransferService),但是这里必须要注意的是,在实际的生产环境中,

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

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,

Spark调优 由于大部分Spark计算都是在内存中完成的,所以Spark程序的瓶颈可能由集群中任意一种资源导致,如:CPU.网络带宽.或者内存等.最常见的情况是,数据能装进内存,而瓶颈是网络带宽:当然,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RDD以序列化格式保存(storing RDDs in serialized form).本文将主要涵盖两个主题:1.数据序列化(这对于优化网络性能极为重要):2.减少内存占用以及内存调优.同时,我们也会提及其他几个比较小的主题. 数据序列化

----本节内容-------1.概览        1.1 Spark SQL        1.2 DatSets和DataFrame2.动手干活        2.1 契入点:SparkSession        2.2 创建DataFrames        2.3 非强类型结果集操作        2.4 程序化执行SQL查询        2.5 全局临时视图        2.6 创建DataSets        2.7 与RDD交互操作        2.8 聚集函数3.Sp

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark调优初体验 2.1 利用WebUI分析程序瓶颈 2.2 设置合适的资源 2.3 调整任务的并发度 2.4 修改存储格式 3.Spark调优经验 3.1 Spark原理及调优工具 3.2 运行环境优化 3.2.1 防止不必要的分发 3.2.2 提高数据本地性 3.2.3 存储格式选择 3.2.4 选择高配机器 3.3 优化操作符 3.3.1 过滤操作导致多小任务 3.3.2 降低单条记录开销 3.3.3 处理数据倾斜或者任务倾斜 3.

1.创建数据框架 Creating DataFrames val df = spark.read.json("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json");df.show(); 写到hdfs路径:df.select("age", "name").write.save("examples/src/main/resources/peopleOUT.json

DataSet:面向对象的,从JVM进行构建,或从其它格式进行转化 DataFrame:面向SQL查询,从多种数据源进行构建,或从其它格式进行转化 RDD DataSet DataFrame互转 1.RDD -> Dataset val ds = rdd.toDS() 2.RDD -> DataFrame val df = spark.read.json(rdd) 3.Dataset -> RDD val rdd = ds.rdd 4.Dataset -> DataFrame va

官网:http://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html 1.引言 提到Spark与Hadoop的区别,基本最常说的就是Spark采用基于内存的计算方式,尽管这种方式对数据处理的效率很高,但也会往往引发各种各样的问题,Spark中常见的OOM等等.效率高的特点,注定了Spark对性能的严苛要求,那Spark不同程序的性能会碰到不同的资源瓶颈,比如:CPU,带宽.内存.如果该程序性能遇到了阻碍,但不是内存问题(编码问题),通常来说便需要读者处理带宽的瓶颈

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

性能调优相关的原理讲解.经验总结: 掌握一整套Spark企业级性能调优解决方案:而不只是简单的一些性能调优技巧. 针对写好的spark作业,实施一整套数据倾斜解决方案:实际经验中积累的数据倾斜现象的表现,以及处理后的效果总结. 调优前首先要对spark的作业流程清楚: Driver到Executor的结构: Master: Driver |-- Worker: Executor |-- job |-- stage |-- Task Task 一个Stage内,最终的RDD有多少个partitio

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

Tuning Spark 数据序列化 内存调优 内存管理概述 确定内存消耗 调整数据结构 序列化 RDD 存储 垃圾收集调整 其他注意事项 并行度水平 减少任务的内存使用 广播大的变量 数据本地化 概要 由于大多数 Spark 计算的内存性质, Spark 程序可能由集群中的任何资源( CPU ,网络带宽或内存)导致瓶颈. 通常情况下,如果数据有合适的内存,瓶颈就是网络带宽,但有时您还需要进行一些调整,例如 以序列化形式存储 RDD 来减少内存的使用. 本指南将涵盖两个主要的主题:数据序列化,这

由于大多数Spark应用都是在内存中计算的,所以,Spark程序的瓶颈可能是集群中的任何资源,比如CPU,网络带宽或者内存等.本指南主要涵盖两个主题: 1.数据序列化.这对于良好的网络性能至关重要,还可以较少内存使用. 2.内存调整. 数据序列化 序列化在任意分布式应用程序的性能中都起着重要的作用.某种格式,假如将对象序列化成该格式很慢,或者该格式消耗大量的字节,那么利用这种格式的话,计算速度会很低.通常,你在优化Spark应用程序时首先应该做的就是调整序列化.Spark旨在在便利性(允许你在应