前言Spark SQL里面有很多的参数，而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释，可能是太多了吧，可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spar...
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2021-06-10 20:56:42
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尚硅谷Spark 调优1. 查看Spark 执行计划
2. 资源调优
3. Spark SQL 语法优化
4. 数据倾斜
5. Job 优化
6. Spark AQE
7. Spark 3.0 DPP
8. Spark 3.0 Hint增强
9. 故障排除1. Explain 查看执行计划***分析–逻辑计划优化–物理计划–评估模型分析—代码生成基于代价的优化CBO
sql.explain("")
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2023-08-21 15:11:18
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spark.shuffle.file.buffer 默认值是32kmap side task的内存buffer大小，写数据到磁盘文件之前，会先保存在缓冲中，如果内存充足，可以适当加大，从而减少map side磁盘IO次数，提升性能spark.reducer.maxSizeInFlight 默认值是48mreduce task的buffer缓冲，代表了每个reduce task每次能够拉取的map
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2023-08-11 18:24:32
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1. spark 性能调优
a. 分配更多资源——第一步要做的
比如增加 executor个数（num_executor）、增加 executor 的 cpu 核数（executor_cores）、增加 executor 的内存量（executor_memory）
增加 executor个数 和 executor 的 cpu 核数是为了增加执行的并行能力（能够并行执行的task数量也变多了）；
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2023-08-29 19:46:26
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Spark调优与调试4.1 使用SparkConf配置Spark4.2 Spark执行的组成部分：作业、任务和步骤4.3 查找信息4.3.1 Spark网页用户界面4.3.2 驱动器进程和执行器进程的日志4.4 关键性能考量4.4.1 并行度4.4.2 序列化格式4.4.3 内存管理4.4.4 硬件供给 4.1 使用SparkConf配置Spark三种方式配置SparkConf的值
在代码
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2023-08-11 14:39:44
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前置主要涉及6个参数，从3个方面：executor、core、内存的大小，并行度，内存管理 进行调优优化的方案资源分配num-executors：spark使用多少个executors executor-cores：core和task的数量 这2个参数要结合一起来配置，还要考虑可用的计算资源，executor-cores设置为2-4个比较合适，num-executors就是总共可用的cores 除
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2023-08-10 11:36:31
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前言Spark SQL里面有很多的参数，而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释，可能是太多了吧，可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spar...
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2021-06-10 20:56:41
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下面主要是笔者根据使用Spark过程中的一些调优做一些汇总。1、调整分配excutor memory-num-executors 100 --executor-cores 4 --driver-memory 6g --executor-memory 6g首先先将参数调大一点，然后程序跑通过后。再通过Spark任务的监控页面看资源使用的情况。再来调整各项目参
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2023-08-29 16:31:49
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资源参数调优： 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,来优化资源的使用效率,从而提高Spark的运行效率。 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在向集群管理器申请资源时,资源管理器会尽可能按照设置在集群各个节点上,启动相应的Executor进程。该参数
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2023-08-06 08:33:02
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Spark零基础入门第九课：spark调优建议1.spark开发调优： 1.spark开发调优：概念：就是冲编程的角度，对之前的代码进行优化，或者说就是代码重构 调优方法措施：优化一：避免创建重复的RDD：通常来说，我们在开发一个Spark作业时，首先是基于某个数据源（比如Hive表或HDFS文件）创建一个初始的RDD；接着对这个RDD执行某个算子操作，然后得到下一个RDD；以此类推，循环往复，
给足资源分配更多资源：性能调优的王道，就是增加和分配更多的资源，性能和速度的提升是显而易见的；基本上，在一定的范围内，增加资源与性能的提升是成正比的。写成一个复杂的spark作业之后，性能调优的第一步，就是要调节最优的资源配置，在这基之上，如果spark作业能够分配的资源达到你能力范围的顶端，无法再分配更多资源了，公司资源有限，那么才考虑做后面的调优的点搭建集群 在spark安装包的co
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2023-08-21 17:07:01
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Spark 性能优化概览： 由于Spark 的计算本质是分布式计算。 Spark程序的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈：CPU，网络带宽、内存。如果内存比较紧张，不足以放下所有数据，需要对内存的使用进行性能优化。 比如说：使用一些手段来减少内存消耗。park的性能优化，其实主要就是在对于内存的使用进行调优。Spark 性能优化的主要手段：1、使用高性能的序列化类库 2、优化数据结构 3、RDD
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2023-07-09 23:17:06
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Spark调优：基础篇前言在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计
【场景】 Spark对RDD执行一系列算子操作时，都会重新从头到尾计算一遍。如果中间结果RDD后续需要被被调用多次，可以显式调用 cache()和 persist()，以告知 Spark，临时保存之前的计算结果，这样后续多个RDD使用时，就不用重新计算该临时结果了，从而节约计算资源。 要注意cache和persist是惰性的，需要action算子来触发。
调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很
文章目录一、开发调优1、避免创建重复的RDD2、尽可能复用用一个RDD3、对多次使用的RDD进行持久化4、尽量避免使用shuffle类算子5、使用map-side预聚合的shuffle操作6、使用高性能的算子7、广播大变量8、使用Kryo优化序列化性能9、优化数据结构10、对数据进行压缩以及合并小文件 Spark的瓶颈一般来自于集群(standalone, yarn, mesos, k8s)的资
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2023-08-30 16:05:00
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1、常规性能调优：分配资源、并行度。。。等$SPARK_HOME/bin/spark-submit\
--class cn.spark.sparkTest.WC\
--master yarn-client\
--driver-mamory 2G\
--num-excutor 3\
--excutor-mamory 4g
--excutor-cores 3\
--conf ----\
/usr/lo
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2023-05-24 10:51:50
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Spark性能优化主要分为：开发调优资源调优数据倾斜调优shuffle调优Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则开发调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等在开发过程中，时时刻刻都应该注意以上原则，并将这些原则根据具体的业务以及实际的应用场景，灵活地运用到自己的S
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2023-08-11 11:16:00
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spark调优秘诀1.诊断内存的消耗以上就是Spark应用程序针对开发语言的特性所占用的内存大小，要通过什么办法来查看和确定消耗内存大小呢？可以自行设置Rdd的并行度，有两种方式：第一，在parallelize(),textFile()等外部数据源方法中传入第二个参数，设置rdd的task/partition的数量；第二个用sparkconf.set()设置参数（spark.defult.para
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2023-08-11 12:18:43
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