1. 如果 Spark 中 CPU 的使用率不够高,可以考虑为当前的程序分配更多的 Executor, 或者增加更多的 Worker 实例来充分的使用多核的潜能 2. 适当设置 Partition 分片数是非常重要的,过少的 Partition 分片数可能会因为每个 Partition 数据量太大而导致 OOM 以及频繁的 GC,而过多的 Parition 分片数据可能会因为每个 Partition 数据量太小而导致执行效率低下. 3. 提升 Spark 硬件尤其是 CPU 使用率的一个方式 就

站长之家(Chinaz.com)5月20日消息  近日,PHP被爆出存在远程DOS漏洞,若黑客利用该漏洞构造PoC发起连接,容易导致目标主机CPU被迅速消耗.此漏洞涉及众多PHP版本,因而影响范围极大. 漏洞产生的原因是PHP解析multipart/form-datahttp请求的body part请求头时,重复拷贝字符串导致DOS.而远程攻击者可以通过发送恶意构造的multipart/form-data请求,导致服务器CPU资源被耗尽,从而远程DOS服务器. 另据了解,在今年4月3日就有用户在

升级服务从spark2.3.0-hadoop2.8 至 spark2.4.0 hadoop3.0 一日后导致spark streaming kafka消费数据积压 服务不是传统的部署在yarn上,而是布在kubernetes(1.13.2)上 https://spark.apache.org/docs/latest/running-on-kubernetes.html 因为近期对集群有大操作,以为是集群的io瓶颈导致的积压,作了几项针对io优化,但没什么效果 一直盯着服务日志和服务器的负载情况

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

大数据篇:Spark Spark是什么 Spark是一个快速(基于内存),通用,可扩展的计算引擎,采用Scala语言编写.2009年诞生于UC Berkeley(加州大学伯克利分校,CAL的AMP实验室),2010年开源,2013年6月进入Apach孵化器,2014年成为Apach顶级项目,目前有1000+个活跃者.就是说用Spark就对了. Spark支持Scala,Java,R,Python语言,并提供了几十种(目前80+种)高性能的算法,这些如果让我们自己来做,几乎不可能. Spark得到

=============================================================== linux下的单进程多线程的程序,要实现每个线程平均分配到多核cpu,主要有2个方法 1:利用linux系统自己的线程切换机制,linux有一个服务叫做irqbalance,这个服务是linux系统自带的,默认会启动,这个服务的作用就是把多线程平均分配到CPU的每个核上面,只要这个服务不停止,多线程分配就可以自己实现.但是要注意,如果线程函数内部的有某个循环,且该循环内

Spark是基于内存的分布式计算引擎,以处理的高效和稳定著称.然而在实际的应用开发过程中,开发者还是会遇到种种问题,其中一大类就是和性能相关.在本文中,笔者将结合自身实践,谈谈如何尽可能地提高应用程序性能. 分布式计算引擎在调优方面有四个主要关注方向,分别是CPU.内存.网络开销和I/O,其具体调优目标如下: 提高CPU利用率. 避免OOM. 降低网络开销. 减少I/O操作. 第1章 数据倾斜 数据倾斜意味着某一个或某几个Partition中的数据量特别的大,这意味着完成针对这几个Partiti

Process.ProcessorAffinity 属性: public IntPtr ProcessorAffinity { get; set; }属性值:位掩码,表示关联进程内的线程可以在其上运行的处理器.默认值取决于计算机上的处理器数.默认值为 2 n -1,其中 n 是处理器数. 在 Windows 2000 及更高版本中,进程中的线程可以在处理器间迁移,每次迁移都重新加载处理器缓存.在系统负荷繁重的情况下,指定哪个处理器运行特定的线程可以减少重新加载处理器缓存的次数,从而提高性能.处理

Spark性能调优之合理设置并行度 1.Spark的并行度指的是什么?     spark作业中,各个stage的task的数量,也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度!     当分配完所能分配的最大资源了,然后对应资源去调节程序的并行度,如果并行度没有与资源相匹配,那么导致你分配下去的资源都浪费掉了.同时并行运行,还可以让每个task要处理的数量变少(很简单的原理.合理设置并行度,可以充分利用集群资源,减少每个task处理数据量,而增加性能加快运行速度.)       举例:

1. 常规性能调优 一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略.  --driver-memory 配置Driver内存(影响不大) 内存大小影响不大 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本所示: /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.atg

转自 1.多线程在单核和多核CPU上的执行效率问题的讨论 a1: 多线程在单cpu中其实也是顺序执行的,不过系统可以帮你切换那个执行而已,其实并没有快(反而慢) 多个cpu的话就可以在两个cpu中同时执行了………….. a2: 单核CPU上运行的多线程程序, 同一时间只能一个线程在跑, 系统帮你切换线程而已, 系统给每个线程分配时间片来执行, 每个时间片大概10ms左右, 看起来像是同时跑, 但实际上是每个线程跑一点点就换到其它线程继续跑 效率不会有提高的 切换线程反倒会增加开销 a3: #3楼

总结一下spark的调优方案--性能调优: 一.调节并行度 1.性能上的调优主要注重一下几点: Excutor的数量 每个Excutor所分配的CPU的数量 每个Excutor所能分配的内存量 Driver端分配的内存数量 2.如何分配资源 在生产环境中,提交spark作业的时候,使用的是spark-submit shell脚本,里面调整对应的参数. ./bin/spark-submit \ --class com.spark.sparkTest.WordCount \ --num-execut

实际项目中调节并行度 实际项目中调节并行度 并行度概述 spark架构一览 如果不调节并行度,导致并行度过低,会怎么样? 设置spark作业并行度 小结 并行度概述 其实就是指的是,Spark作业中,各个stage的task数量,也就代表了Spark作业的在各个阶段(stage)的并行度 spark架构一览 如果不调节并行度,导致并行度过低,会怎么样? 假设,现在已经在spark-submit脚本里面,给我们的spark作业分配了足够多的资源,比如50个executor,每个executor有1

本文转自:http://ifeve.com/spark-mesos-spark/ 在Mesos上运行Spark Spark可以在由Apache Mesos 管理的硬件集群中运行. 在Mesos集群中使用Spark的主要优势有: 可以在Spark以及其他框架(frameworks)之间动态划分资源. 可以同时部署多个Spark实例,且各个实例间的资源分配可以调整. 工作原理 在独立部署的Spark集群中,下图里的Cluster Manager代表Spark master.然而,在Mesos集群中,

此文中的大部分资料来自于网络上,我只是觉得把有道理的整理一下,方便以后查阅. 1.多线程在单核和多核CPU上的执行效率问题的讨论a1: 多线程在单cpu中其实也是顺序执行的,不过系统可以帮你切换那个执行而已,其实并没有快(反而慢)多个cpu的话就可以在两个cpu中同时执行了.............. a2: 单核CPU上运行的多线程程序, 同一时间只能一个线程在跑, 系统帮你切换线程而已, 系统给每个线程分配时间片来执行, 每个时间片大概10ms左右, 看起来像是同时跑, 但实际上是每个线程跑

1.1.1     常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示:. /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.atguigu.spark.Analysis \ --num-

  Linux系统常见日常监控 系统信息 查看 CentOS 版本号:cat /etc/redhat-release 综合监控 nmon 系统负载 命令:w(判断整体瓶颈) 12:04:52 up 16 days, 12:54, 1 user, load average: 0.06, 0.13, 0.12 USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT root pts/0 116.21.24.85 11:57 4.00s 16:18 0.01s w 第一行:

Spark的分布式架构 如我们所知,spark之所以强大,除了强大的数据处理功能,另一个优势就在于良好的分布式架构.举一个例子在Spark实战--寻找5亿次访问中,访问次数最多的人中,我用四个spark节点去尝试寻找5亿次访问中,次数最频繁的ID.这一个过程耗时竟然超过40分钟,对一个程序来说,40分钟出结果这简直就是难以忍耐.但是在大数据处理中,这又是理所当然的.当然实际中不可能允许自己的程序在简单的仅处理五亿次访问中耗费如此之大的时间,因此考虑了分布式架构.(PS:当然处理5亿次请求的示例中

RDD算子调优 不废话,直接进入正题! 1. RDD复用 在对RDD进行算子时,要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算,如下图所示: 对上图中的RDD计算架构进行修改,得到如下图所示的优化结果: 2. 尽早filter 获取到初始RDD后,应该考虑尽早地过滤掉不需要的数据,进而减少对内存的占用,从而提升Spark作业的运行效率. 本文首发于公众号:五分钟学大数据,欢迎围观 3. 读取大量小文件-用wholeTextFiles 当我们将一个文本文件读取为 RDD 时,输入的每一行都会

1.1. Hadoop组成: Hadoop = hdfs(存储) + mapreduce(计算) + yarn(资源协调) + common(工具包) + ozone(对象存储) + submarine(机器学习库) hadoop生态圈: 1.2. 分布式存储系统HDFS (Hadoop Distributed File System) 概括: 它是一个分布式存储系统, 提供高可靠性(high reliablity), 高扩展性(high scalability)和高吞吐率(High throu

原文地址:http://kerrigan.sinaapp.com/post-7.html Linux System and Performance Monitoring http://www.houstondad.com/papers/oscon2009-linux-monitoring.pdf  Darren Hoch 译:Roger 这是[叔度]给我的一篇非常不错的关于Linux性能监控的文档,可惜是英文的,网上只能找到些中文节选,并不完整. 准备花些时间将原文共43页认真学习一下,顺便翻译