线上Hadoop集群资源严重不足,可能存在磁盘,CPU,节点的操作,那么在这些硬件资源之后,我们的集群是不能立马就利用上这些资源的,需要修改集群Yarn资源配置,然后使其生效。 背景线上Hadoop集群资源严重不足,可能存在磁盘,CPU,节点的操作,那么在这些硬件资源之后,我们的集群是不能立马就利用上这些资源的,需要修改集群Y
转载 2023-10-18 16:33:16
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资源参数: Spark资源参数,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
转载 2023-08-06 08:33:02
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yarn资源管理在YARN中,资源管理由RescoueceManager和NodeManager共同完成,其中,Resourcemanager中的调度器负责资源分配,而NodeManager则负责资源的供给和隔离。容器是内存和CPU的抽象概念。容器运行在NodeManager节点。实际生产环境中,每台机器节点的硬件配置不可能完全一样,所以经常需要手动配置yarn在每台节点上的资源情况,以便高效
转载 2023-08-11 17:01:07
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一、常用的参数1)参数列表(1)Resourcemanager 相关yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count ResourceManager 处理调度器请求的线程数量 yarn.resourcemanager.scheduler.class 配置调度器(2)Nodemanager 相关yarn.nodemanager.resour
转载 2023-11-03 18:01:52
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     国内大数据发行版: 星环科技http://www.transwarp.cn/    华为         impala 基于内存计算。 spark不绝对基于内存计算,可以配置为完全基于内存计算。 CDH : 整合技术,依赖版本。部署和
目录1. ResourceManager核心参数2. NodeManager核心参数3. Contanier核心参数 1. ResourceManager核心参数  针对 ResourceManager 主节点来说,需要设置调度器类型及请求线程数据量:参数一:yarn.resourcemanager.scheduler.class设置 YARN 使用调度器,默认值:(不同版本 YARN,值不一样
转载 2023-10-30 23:16:50
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1、常规性能: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
转载 2023-05-24 10:51:50
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通用官网给的一些的方式,比较通用加资源 暴力,加内存,大并行度(尽管不是最优解,但是最最常用、最直接的方式)开启 MiniBatchFlink 是流式数据处理,没过来一条数据就会被直接处理MiniBatch 是把流处理变为微批处理的方式,先缓存一定的数据后在触发处理,这样可以减少对 State 的访问、提升吞吐、有效减少输出数据量但是会牺牲低延迟,对超低延迟要求的场景不建议
一、MapReduce跑得慢的原因MapReduce程序效率的瓶颈在于两点:1.计算机性能CPU、内存、磁盘健康、网络。 就如百度能通过增加服务器解决问题,绝对不麻烦程序猿,真好用的就是提升服务器性能,有钱可以用量子计算机、银河超算。2.I/O操作优化避免大量磁盘I/O以及网络I/O1)数据倾斜2)Map和Reduce数设置不合理3)Map运行时间太长,导致Reduce等待过久4)小文件过多。 H
转载 11月前
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资源参数      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,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的参考值。
文章目录1.MapReduce1.1.map 映射1.2.reduce 归约 汇总1.3.shuffle 洗牌1.4.MapReduce2.x 架构设计2.yarn的架构设计2.1 container 容器2.2 架构2.2.1几个概念2.2.2 client向rm提交应用程序流程2.2.3 wordcount案例 理解split个数==map task个数3.yarn及三种资源调度方式3
关于yarn参数,也都在官网中得到贯彻落实,基于这些点,我们该如何选择呢? 首先,奉上官网链接hadoop中yarn 接下来,奉上大头参数在正常的开发中比较常用的参数 1、mapred-site.xml<property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>192.
性能就是用更少的资源提供更好的服务,成本利益最大化。性能的手段并不新鲜,性能常规手段有:(1)   空间换时间,内存、缓存就是典型的空间换时间的例子。利用内存缓存从磁盘上取出的数据,CPU请求数据直接从内存中获取,从而获取比从磁盘读取数据更高的效率。(2)     时间换空间,当空间成为瓶颈时,切分数据分批次处理,用更少的空间
转载 2023-06-30 19:07:02
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      在JVM启动参数中,可以设置跟内存、垃圾回收相关的一些参数设置,默认情况不做任何设置JVM会工作的很好,但对一些配置很好的Server和具体的应用必须仔细才能获得最佳性能。通过设置我们希望达到一些目标: GC的时间足够的小GC的次数足够的少发生Full GC的周期足够的长  前两个目前是相悖的,要想GC时间小必须要一个更小
转载 2023-09-05 22:22:58
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# Ambari Yarn Apache Ambari是一个用于Hadoop集群管理的开源工具,它提供了一个直观的用户界面,可以帮助用户监控、管理和集群。在Hadoop集群中,Yarn作为资源管理器,负责为作业分配资源。通过Yarn的配置,可以提高集群的性能和资源利用率。 ## Yarn步骤 ### 1. 登录Ambari 首先,登录到Ambari的Web界面。 ###
原创 7月前
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首先上版本号:ES 版本:6.5.4一般来说ES 的默认参数已经能够满足大部分场景需求,不需要也不建议我们去调节。但是根据不同的业务场景我们还是可以做一些系统,接下来针对常用的参数总结如下:1、_routing      参数作用是将文档路由到不同的分片,默认是根据hash(document’s _id ) 进行路由的,默认情况,如果
1. 参数调整         每个机器学习算法包含一系列参数,勇于调整算法来控制模型。一般来说随着算法复杂度的增加,调整参数会越多,更难于理解。下面几个例子为流行的分类算法参方法:1)逻辑回归:无2)knn:要平均的近邻数目3)决策树:划分标准、树的最大深度、划分需要的最少样本数。4)核函数SVM:核函数类型、核函数系数、惩罚参数。5)随机森林
1. 经验应该说,Spark开发中,具体采用什么方法去优化性能,需要根据具体算法和实现而定,适合我们这个问题的方基本的...
原创 2023-06-14 15:42:04
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## Yarn容器内存 作为一名经验丰富的开发者,你可能会面临一些性能和资源利用率的挑战。而在大数据领域中,Yarn是一个常用的资源调度器,它可以帮助你更好地管理和利用集群资源。本文将向你介绍如何进行Yarn容器内存,以提高应用程序的性能和效率。 ### 流程概述 在开始之前,我们先来看一下整个流程的概述。下面的表格展示了Yarn容器内存的步骤。 | 步骤 | 描述 | | -
原创 2023-08-23 03:52:47
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Yarn 工作架构最近随着集群大家开始频繁使用集群,资源调度的问题越发的凸显出来。需要更加深入的了解 yarn 资源调度的原理,以及到底在背后做了一些什么事情。来看一下下面这张图。yarn 里面有两个大的角色,这个也很容易在 yarn 里面的配置看到。一个是 Resource Manager 类似于 Master 角色负责任务分配,他会往 Node Manager 分配一个 App Master。
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