1、算子优化、filter + coalecsefilter不进行重新分区，coalecse是进行重新分区的算子 数据在经过过滤后在不同的分区上存在数据倾斜问题，需要进行重新分区repartition 和coalecse的区别coalecse 是用来减少分区的shuffle= false ； repartitio
操作系统层面的优化 提高文件描述符限制： 在Linux系统中，每个进程都有打开文件描述符的数量限制。网络连接也使用这些文件描
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2024-04-07 14:06:57
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# 解决Spark和Netty冲突问题
## 简介
在使用Spark框架时，经常会遇到与Netty冲突的问题。这是因为Spark依赖于Netty作为其网络传输层，但是如果项目中使用了其他使用不同版本的Netty的库，就会出现冲突。解决这个问题的关键是排除掉项目中与Spark依赖的Netty版本冲突的库，并将Spark所需的Netty版本引入。
下面是解决该问题的步骤和相关代码。
## 解决
原创
2023-07-19 14:20:20
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一、netty线程模型1、传统阻塞 I/O 网络模型2、Reactor网络模型3、单Reactor单线程4、单Reactor多线程5、主从Reactor多线程二、netty意外退出及优化1、netty服务端意外退出问题重演2、Java Daemon线程（守护线程）
原创
2022-01-10 15:24:44
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一、netty线程模型1、传统阻塞 I/O 网络模型2、Reactor网络模型3、单Reactor单线程4、单Reactor多线程5、主从Reactor多线程二、netty意外退出及优化1、netty服务端意外退出问题重演2、Java Daemon线程（守护线程）3、nett
原创
2021-07-05 15:59:59
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Netty编程（十）—— 参数优化 文章目录Netty编程（十）—— 参数优化CONNECT_TIMEOUT_MILLIS使用源码分析SO_BACKLOG三次握手与连接队列作用默认值TCP_NODELAYSO_SNDBUF & SO_RCVBUFALLOCATOR使用RCVBUF_ALLOCATOR CONNECT_TIMEOUT_MILLIS属于 SocketChannal 的参数用在客
1. 写在前面之前零散的写了一些spark在某一块的性能优化，比如sparkstreaming的性能优化，参数优化，sparkSQL的优化。本篇博文针对spark一些基本的核心优化做一个介绍分享，当然这里的介绍适合rdd,sparkstreaming,sparkSQL等。当然个人认为不管什么样的优化方案和方式都只是为了提供一个优化参考。具体实际的业务中，优化还是得看具体的实际的情况。还是引用某位大
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2023-06-19 12:49:09
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最近有朋友向我询问一些Netty与SpringBoot整合的相关问题，这里，我就总结了一下基本整合流程，也就是说，这篇文章 ，默认大家是对netty与Spring，SpringMVC的整合是没有什么问题的。现在，就进入正题吧。Server端：总的来说，服务端还是比较简单的，自己一共写了三个核心类。分别是NettyServerListener：服务启动监听器ServerChannelHandlerA
使用spring框架进行整合需求分析获取spring的上下文clientserverRegistrar自定义的Bean工厂代理类后记 需求分析netty在启动spring的时候自动启动需要编写代理类, 代理需要通信的接口需要使用rpc的接口在spring生成bean之前被代理通过服务或接口名与方法名找到服务端中对应的方法接口名对应的实现类在spring容器中做预处理获取spring的上下文通过实
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2024-04-19 11:33:02
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一、代码优化1.在数据统计的时候选择高性能算子。例如Dataframe使用foreachPartitions将数据写入数据库，不要每个record都去拿一次数据库连接。通常写法是每个partition拿一次数据库连接。/**
* 将统计结果写入MySQL中
* 代码优化：
* 在进行数据库操作的时候，不要每个record都去操作一次数据库
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2023-08-21 14:52:02
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spark优化可以从三个方面入手：1、spark运行环境：存储与计算资源2、优化RDD操作的使用方法3、参数调优1、运行环境的优化：spark参数设置有三种方法，1、集群配置；2、提交命令设置；3、程序中设置优先级是 3>2>1 （意思是如果都设置了，就执行3中的设置）1)、防止不必要的jar包上传与分发（当提交任务时，spark程序会将程序jar包和spar
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2023-08-25 13:32:27
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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。Spark开发出高性能的大数据计算作业，并不是那么简单的。如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的
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2023-09-26 09:41:12
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shuffle调优是spark调优的重中之重，在讲解shuffle调优之前，我们首先明确一个概念，什么是shuffle操作？问题：什么是shuffle？答案：每个Spark作业启动运行的时候，首先Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批Task，然后将这些Task分配到各个Executor进程中执行。一个st
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2024-07-21 17:06:33
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Spark效率优化Join相关spark conf 中加入一些参数，会加速shuffle过程，这里根据数据量实际大小可以调节下面一些参数，实践中会对于大数据量JOIN能加速20%以上spark.default.parallelism 是控制每个stage的默认stage数量，一般是对RDD有效，而参数spark.sql.shuffle.partitions是控制spark sql的shuffle分
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2023-07-28 10:37:26
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Spark--优化总结：优化方向RDD/代码调优1.尽可能复用RDD2.保证对一个RDD执行多次算子操作时，这个RDD本身仅仅被计算一次。3.尽量避免使用shuffle类算子4.使用高性能的算子5.广播变量参数调优1.num-executors →==executors数量==2.executor-memory→==executors内存==3.executor-cores→==executor
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2024-06-21 10:26:24
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本文分为四个部分，基本涵盖了所有Spark优化的点，面试和实际工作中必备。《Spark性能优化：开发调优篇》《Spark性能优化：资源调优篇》《Spark性能优化：数据倾斜调优篇》《Spark性能优化：shuffle调优篇》Spark性能优化：开发调优篇 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/
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2023-12-27 22:49:07
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由于Spark的计算本质是基于内存的，所以Spark性能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、或者是内存。如果内存能够容纳得下所有的数据，那么网络传输和通信就会导致性能出现瓶颈。但是如果内存比较紧张，不足以放下所有的数据（比如在针对10亿以上的数据量进行计算时），还是需要对内存的使用进行性能优化的，比如说使用一些手段来减少内存的消耗。Spark性能优化，其实主要就是在于对内
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2023-10-27 15:08:24
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以下是Shffule过程中的一些主要参数，这里详细讲解了各个参数的功能、默认值以及基于实践经验给出的调优建议。spark.shuffle.file.buffer 1、默认值：32k 参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。
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2023-11-26 23:14:29
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Task优化：建议开启spark.speculation（慢任务推导，当检测的慢任务时，会同步开启相同的新任务，谁先完成就认定该任务完成）。reduceByKey会首先reduce locally。例如在进行join操作的时候，形如(k1,v1) join (k1,v2) => (k1,v3) 此时就可以进行pipeline，但是(o1) join (o2) => (o3) ，此时就会
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2023-06-11 15:31:49
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文章目录前言1. 扩展序列化算法2. 参数调优1. CONNECT_TIMEOUT_MILLIS2. SO_BACKLOG1. 介绍2. 查找默认的大小3. ulimit -n4. TCP_NODELAY5.SO_SNDBUF & SO_RCVBUF6. ALLOCATOR1. 使用2. 源码3. 总结7. RCVBUF_ALLOCATOR1. 基本理解2. 源码理解 前言1. 扩展序列
