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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# Spark SQL 配置优化
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理框架，其内置的 Spark SQL 提供了一种强大的处理结构化数据的方式。然而，在处理大规模数据时，性能优化是非常关键的。本文将介绍一些 Spark SQL 的配置优化技巧，帮助您提高查询性能并提升工作效率。
## 配置优化技巧
### 1. 内存管理
Spark SQL 使用内存进行数据处理和缓存，因
原创
2024-01-03 12:58:37
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优化es的安装和配置是非常轻量级的，为满足多种不同的应用场景，底层提供多种数据结构支持，并做了大量的默认配置优化，部分配置针对具体的用户使用场景可能是冗余的，甚至可能造成性能的下降，需要根据实际业务场景做适当取舍，我们结合自身使用场景做了如下优化（文章中有疏漏或不正确的地方也欢迎点评指正）。一、环境配置sudo swapoff -a
# 禁用swapping，开启服务器虚拟内存交换功能会对es产生
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2023-07-17 19:12:56
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Druid 连接池配置今天碰到了Druid配置的相关问题，参数有点多，所以先码。Druid 是阿里开发的开源数据库连接池，通过池技术提升访问数据库的效率，至于原理，既然是池化技术，跟线程池差不多。下面为 可配置 参数详解（来源：网络）： 配置缺省值说明name 配置这个属性的意义在于，如果存在多个数据源，监控的时候可以通过名字来区分开来。 如果没有配置，将会生成一个
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2023-08-18 15:46:03
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CDH Hive on Spark 是一种优化配置，可以提高 Hive 查询的性能。对于刚入行的开发者来说，可能不太清楚如何实现这个配置。在本文中，我将向你介绍整个配置过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 整个配置过程
下面是CDH Hive on Spark 优化配置的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 安装CDH以及相关组件 |
|
原创
2024-02-03 05:38:39
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# Spark SQL Join 优化配置
在使用Spark SQL进行数据处理时，经常会遇到需要对多个数据集进行Join操作的情况。在执行Join操作时，Spark SQL会尝试自动优化执行计划以提高性能。但有时候我们需要手动配置一些参数来进一步优化Join操作的性能。
## Join优化配置参数
Spark SQL提供了一些参数来配置Join操作的优化方式，其中最常用的参数包括：
-
原创
2024-06-19 06:32:08
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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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Spark 常用配置项与优化配置项1、配置加载顺序：SparkConf方式 > 命令行参数方式 >文件配置方式。应用程序SparkConf 优先
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2023-07-07 19:48:25
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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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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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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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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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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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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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Hive本身将SQL转化为M/R执行任务1、列裁剪hive.optimize.cp=true（默认值为真） Hive 在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列，而忽略其它列。2、分区裁剪hive.optimize.pruner=true（默认值为真） 可以在查询的过程中减少不必要的分区。 将分区条件条件放入子查询中更为高效，可以减少读入的分区 数目。 Hive 自动执行这种裁剪优化。3、JO
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2023-08-18 18:24:56
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概述：
小文件定义： 文件大小明显小于hdfs 块大小 目前为128M的文件，目前判定标准为10M以下为小文件。
小文件危害：存储小浪费namenode的内存，影响hdfs的读写性能，计算影响 maptask读文件的效率。
查数据量：
这个是通过每天解析fsimage 的信息，然后记录的hive 表里面进行分析。
select db_nm,table_nm,task_id,task_nm,tas
原创
2024-07-02 14:35:43
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# Spark性能优化指南
## 一、流程概述
在优化Spark应用程序时，我们通常需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 查看Spark作业的执行计划 |
| 2 | 根据执行计划进行性能分析 |
| 3 | 优化数据读取和写入 |
| 4 | 避免Shuffle操作 |
| 5 | 调整资源配置 |
| 6 | 使用缓存和持久化 |
##
原创
2024-04-12 06:09:19
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