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
转载
2023-08-11 18:24:32
124阅读
第一章 Spark 性能调优1.1 常规性能调优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Spa
转载
2024-07-17 15:30:54
61阅读
Spark调优 | Spark Streaming 调优1、数据序列化2、广播大变量3、数据处理和接收时的并行度4、设置合理的批处理间隔5、内存优化5.1 内存管理5.2优化策略5.3垃圾回收（GC）优化5.5Spark Streaming 内存优化6、实例项目调优6.1合理的批处理时间（batchDuration）6.2合理的 Kafka 拉取量（maxRatePerPartition 参数设置...
转载
2021-06-01 12:16:08
789阅读
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/s
转载
2023-08-21 15:27:07
84阅读
spark-调优(代码)在编写代码时可以进行优化避免创建重复的RDD尽可能复用同一个RDD对多次使用的RDD进行持久化尽量避免使用shuffle类算子使用map-side预聚合的shuffle操作使用高性能的算子广播大变量使用Kryo优化序列化性能优化数据结构使用高性能的库fastutil1.对多次使用的RDD进行持久化默认情况下，性能最高的当然是MEMORY_ONLY，但前提是你的内存必须足够足
转载
2023-10-14 00:57:37
83阅读
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...
转载
2021-06-10 20:56:42
3565阅读
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("")
转载
2023-08-21 15:11:18
116阅读
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
转载
2023-08-06 08:33:02
186阅读
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
转载
2023-08-29 16:31:49
39阅读
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...
转载
2021-06-10 20:56:41
3767阅读
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
转载
2023-08-11 14:39:44
165阅读
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
转载
2023-08-10 11:36:31
122阅读
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）；
转载
2023-08-29 19:46:26
200阅读
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
service network restart
性能调优的王道是优化资源调度，或者给更多的资源进行调度
/server/spark/spark-submit
--class cn.spark.sparkest.core.WordCountCluster
--num-executors
原创
2017-06-26 15:00:04
807阅读
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
转载
2023-08-21 17:07:01
113阅读
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
转载
2023-07-09 23:17:06
109阅读
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，
转载
2024-08-14 15:48:16
64阅读
大数据spark性能优化的本质与软件无关，归根到底还是要回归到硬件（ CPU(计算)、Memory(存储)、IO-Disk/ Network(数据交互) ）的优化。 1.[优化要点] 并行度数据倾斜（一定与业务紧密相关）TASK调优（数据分布不均，Map任务和Reduce任务）shuffle调优RDD调优内存优化（在一个 Task 运行的时候，默应会占用 E
转载
2023-06-19 11:14:13
0阅读
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
转载
2023-08-11 12:18:43
97阅读
从去年五月份开始做了一个基于Spark计算平台的项目，现在已接近尾声，项目期间做了一些性能调优的工作，于此处做个总结，并分享给需要的人和以后的自己。一、集群参数调优上 1.根据实际的集群环境和数据处理量，对集群参数合理地进行调配，如各个worker的内存大小等参数需要重点调配 2.一些策略选择上，如将数据persist到内存或外存时选择的序列化方案，可通过参数进行调配，Spark默认使用的是J
转载
2023-08-08 08:08:30
75阅读
