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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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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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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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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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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内存存储优化 首先认识spark内存的用途，一是用来执行计算，另一个是用来做存储。计算有聚合aggregation、关联jion，排序sort，混洗shuffle。在spark中计算内存和存储内存是共享的，也就是用同一块内存，假如计算资源不够，它会去抢存储内存，但不会抢占全部，把存储内存挤掉，仅仅是将存储内存占比降到一定比例就停止。而且存
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2023-05-30 23:51:57
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1.Spark算子调优最佳实践1.1 使用mapPartitions取代map操作如果在映射过程中需要频繁创建额外的对象，使用mapPartitions要比使用map高效。例1：将RDD中的所有数据通过JDBC连接写入数据库，如果使用map函数，那么每条数据都需要创建一个连接，开销很大；而如果使用mapPartitions，则只需要每个分区创建一个连接即可。例2：每条数据都要创建一个列表对象，而如
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2023-11-02 07:20:47
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一、简介 对于spark的优化并不只是从程序入手，而是Spark 优化主要集中在内存、网络IO、和磁盘IO三个方面。即就是driver、executor 的内存和shuffle 的设置，文件系统的配置，集群的搭建，集群和文件系统的搭建。通过对spark的优化，解决了资源的限定、以及性能的提升。 二、常见的优化方法 1、repartition（重分区） and coalesce（合并）
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2023-05-31 12:33:52
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1．配置多个executor 在项目中，由于数据量为几百万甚至千万级别，如果一个executor装载的对象过多，会导致GC很慢。项目中，我们使一个worker节点执行app时启动多个executor，从而加大并发度，解决full GC慢的问题。同时，由于启动了多个exeucute，在内存与核数不变的情况下，需要调整分配给每个e
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2024-03-04 17:44:20
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1.让我们看一下前面的核心参数设置：num-executors=10||20，executor-cores=1||2，executor-memory=10||20，driver-memory=20，spark.default.parallelism=64假设我们的火花队列资源如下：内存=1T，内核=400这里有一些关于如何设置参数的技巧。首先，我们必须了解星火资源的配置和使用原则：在默认的非动态资
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2024-02-29 10:19:12
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一 spark常用的join形式： 1 broadcast hash join （小表 大表 join）1.1）没有加hint, 满足如下条件，也会产生broadcast join： 1）被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值，如果没有配置，则默认是10M。 &nb
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2023-08-31 15:49:16
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Spark性能调优之代码方面的优化1.避免创建重复的RDD 对性能没有问题，但会造成代码混乱 2.尽可能复用同一个RDD，减少产生RDD的个数3.对多次使用的RDD进行持久化（cache,persist,checkpoint）如何选择一种最合适的持久化策略？ 默认MEMORY_ONLY, 性能很高， 而且不需要复制
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2023-08-08 14:05:01
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