spark调优是需要根据业务需要调整的，并不是说某个设置是一成不变的，就比如机器学习一样，是在不断的调试中找出当前业务下更优的调优配置。下面零碎的总结了一些我的调优笔记。 spark 存储的时候存在严重的分配不均的现象，有几台机器在过渡使用， 有几台机器却很少被使用，有几台机器缓存了几十个上百个RDD blocks 有的机器一个RDD blocks 都没有，这样存储有RDD bloc
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2024-05-10 15:39:07
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spark资源spark的资源指的就是cpu core和物理内存。程序运行时，每个core对应一个线程。 application对资源采取声明式的独占，亦即，假设application A声称自己占用了10 cpu和5G内存，那么即使A并不真正使用这些资源，这些资源也不能为其他application所用。所以，如果我们不带参数的在standalone集群上启动spark-shell（默认占用所有
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2023-11-14 09:25:48
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本课主题Master 资源调度的源码鉴赏 资源调度管理任务调度与资源是通过 DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend 等进行的作业调度资源调度是指应用程序如何获得资源任务调度是在资源调度的基础上进行的，没有资源调度那么任务调度就成为了无源之水无本之木Master 资源调度的源码鉴赏因为 Master 负责资源管理和调度
# 如何让MySQL占用最大资源
## 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求帮助
经验丰富的开发者-->>小白: 告诉流程和代码
```
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 修改MySQL配置文件 |
| 2 | 重启MySQL服务 |
| 3 | 查看M
原创
2024-04-25 04:53:02
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Spark的性能分析和调优很有意思，今天再写一篇。主要话题是shuffle，当然也牵涉一些其他代码上的小把戏。以前写过一篇文章，比较了几种不同场景的性能优化，包括portal的性能优化，web service的性能优化，还有Spark job的性能优化。Spark的性能优化有一些特殊的地方，比如实时性一般不在考虑范围之内，通常我们用Spark来处理的数据，都是要求异步得到结果的数据；再比如数据量一
# Spark 任务占用资源的获取
在Apache Spark中，监控任务的资源占用情况是分析性能瓶颈和优化集群的重要一环。本文将教你如何获取Spark任务的资源占用情况，以下是流程步骤的总结，以表格形式展示。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 启动Spark并执行任务 |
| 2 | 使用Spark UI查看任务信息 |
| 3
Application is added to the scheduler and is not yet activated. Queue's AM resource limit exceeded. Details : AM Partition = 3ssystem; AM Resource Request = <memory:4096, vCores:1>; Queue Resour
spark任务运行原理一：spark运行组件的介绍如下图为分布式spark应用中的组件：1 驱动器节点的任务： （1）-把用户程序转化为任务（多个物理器执行的单元）； 创建一个操作上路基上执行的有向无环图（DAG），驱动器运行时，会按照这个执行计划进行执行。有队此计划进行优化。 （2）-为执行节点调度任务；2 执行器节点的任务：1-运行应用任务，并将结果返回给驱动器程序；2-提供内存式存
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2023-09-27 13:32:26
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在使用YARN查询Spark任务的资源占用时，我遇到了一个问题：如何有效获取和分析Spark任务的资源使用情况，尤其是在面对集群性能瓶颈时。以下是我整理出的处理过程，并希望能为其他同样面临此问题的人提供指导。
## 背景定位
在分布式计算环境中，YARN常用于资源管理，而Spark是一个广泛使用的大数据处理框架。当Spark作业在YARN上运行时，了解其资源占用情况是非常重要的，尤其是在性能不
目前 ssg内公司内部 spark streaming 处理数据源是kafka目前遇到最大的问题是，会延迟，例如我们配置1分钟让窗口计算一次，很有可能随着数据量大，我们计算时间会超过1分钟，这样就会导致卡死在哪里，streaming一直累计算出不了结果，而且从监控还看不出有问题，只有从结果监控发现结果出不来。 解决方案：增加kafka的partition配置，配合streaming的线程数，可以加
LoadRunner作为业界最流行的性能测试工具，应用已经十分广泛。LoadRunner如何分析性能数据，这个是每一个做性能测试人员都非常关心的话题。但此话题受具体业务和环境的影响不太好回答，所以缩小一下范围。如何使用LoadRunner进行资源占用率(CPU，内存，硬盘)的分析? Memory:内存使用情况可能是系统性能
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2024-06-07 05:00:51
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Resource Management条款13、以对象管理资源(Use objects to manage resources)条款14、在资源管理类中小心copying行为(Think carefully about copying behavior in resource-managing classes)条款15、在资源管理类中提供对原始资源的访问(Provide access to ra
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2024-01-31 03:48:45
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Spark作业运行图： 1. 使用spark-submit提交一个spark应用，这个应用/作业会启动一个对应的driver进程，这个driver会根据提交模式的不同，可能在本地启动（client），也可能在集群中某个工作节点（cluster）上启动。 driver服务进程启动，会根据我们设置的参数，占用一定量的cpu和内存。 2. driver启动完成后做的第一件事是像集群的资源管理器去申
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2024-08-14 18:24:59
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spark作业原理 使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器（可以是Spark
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2023-07-27 18:06:54
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对于Spark这样的分布式计算系统，任务会分发到多台机器上执行。如何榨干有限的集群资源来实现快速并行计算，是需要考虑的重要问题之一。而这个问题又可以拆解为：如何将有限的集群资源都分配给Spark使用；如何将分配到的资源都利用起来。本文的话题属于后者的范畴，将从笔者在实践中遇到的场景出发，探讨如何在Spark下并行执行多个Job。 背景 在我们的数据系统中，有一些实时流任务与离线任务会将处理结果
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2024-05-16 08:28:03
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Ansible 是一个功能强大的自动化工具，它可以帮助管理员简化复杂的任务，提高工作效率。然而，就像任何其他软件一样，Ansible 在执行任务时也会占用系统资源。本文将探讨 Ansible 占用资源的问题，并提供一些优化建议。
首先，我们来了解一下 Ansible 占用资源的原因。Ansible 使用 SSH 协议来与远程主机进行通信，因此在执行任务时会建立 SSH 连接并在远程主机上执行必要
原创
2024-02-02 12:03:56
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简介ESLint是一个JavaScript静态代码检查工具，可以统一个团队内的代码风格，减少review成本和低级错误的出现.在开发时就可以发现一些错误，而无需运行时才发现，可以加快开发效率由于 Sencha cmd 6.5+ 已经支持 在 ExtJS 6+ 项目 中使用 ES6，并再 Build 时转码成 ES5，以适应旧版本浏览器。配置环境npm 安装 ESLint再 cmd 中执行命令npm
近日服务器出现如下故障：在线人数80多的时侯，登陆服务器发现CPU利用率并不怎以高，内存也还剩余很多，但是远程连接上服务器后就是很卡很卡。时不时还掉线。但是之前服务器曾经经历过200多人同时在线的情况，那个时候也只是CPU利用率偶尔占用有点高，所以那时侯就把数据库迁移到单独的一台服务器上了。为什么会出现这种情况呢？到控制台查看服务器监控情况，cpu正常范围，内存也在正常范围，问题出在了带宽上，居然
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2024-04-21 09:50:01
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Linux是一种开放源代码的操作系统，拥有非常广泛的应用领域。作为Linux的一个重要发行版，红帽Linux在服务器领域表现出色。然而，在使用Linux操作系统过程中，有时会遇到一些问题，而其中一个常见问题就是资源占用过高的情况。本文将就Linux资源占用问题进行探讨，并为读者提供一些解决方法。
资源占用是指计算机系统在运行软件程序时所使用的CPU、内存、磁盘和网络等硬件资源的情况。在Linux
原创
2024-01-30 17:53:26
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《机遇与挑战：Apache Flink 资源管理机制解读与展望》宋辛童（花名：五藏）阿里巴巴高级开发工程师嘉宾简介：2018博士毕业于北京大学网络与信息系统研究所，后加入阿里巴巴实时计算团队，主要负责 Apache Flink 及阿里巴巴企业版本 Blink 中资源调度与管理机制的研发工作。内容简介：对于计算引擎而言，资源管理是一个不可忽视的重要问题。一方面，位处底层的资源管理机制对上层用户而言显
