spark第十八篇:Tuning Spark 调优】的更多相关文章

由于大多数Spark应用都是在内存中计算的,所以,Spark程序的瓶颈可能是集群中的任何资源,比如CPU,网络带宽或者内存等.本指南主要涵盖两个主题: 1.数据序列化.这对于良好的网络性能至关重要,还可以较少内存使用. 2.内存调整. 数据序列化 序列化在任意分布式应用程序的性能中都起着重要的作用.某种格式,假如将对象序列化成该格式很慢,或者该格式消耗大量的字节,那么利用这种格式的话,计算速度会很低.通常,你在优化Spark应用程序时首先应该做的就是调整序列化.Spark旨在在便利性(允许你在应…
摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 前言 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/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.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速…
前言 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/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.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过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Spar…
Python之路[第十八篇]:Web框架们   Python的WEB框架 Bottle Bottle是一个快速.简洁.轻量级的基于WSIG的微型Web框架,此框架只由一个 .py 文件,除了Python的标准库外,其不依赖任何其他模块. 1 2 3 4 pip install bottle easy_install bottle apt-get install python-bottle wget http://bottlepy.org/bottle.py Bottle框架大致可以分为以下部分:…
第十八篇(书中 8.5~8.7 节 内容) 其实语法篇,我感觉没必要写录入到日记里. 我也犹豫了好久,到底要不要录入. 这样,我先读一遍语法篇的所有内容,我觉得值得留下的,我就录入日记里. 不然像昨天那样,浪费了不必要的时间. 关于 JS.TS的知识,就去腾讯课堂看好了.日记里就不再提了. 好,我看了一下,觉得 8.5节 内容是属于Egret的范畴的. 开始 8.5节 . 重点: 1.get和set的声明. 2.get和set的覆盖. 跟做: 1.get和set的声明. 输入prop,然后按Ta…
一.前述 Spark内存管理 Spark执行应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程,Driver负责创建SparkContext上下文,提交任务,task的分发等.Executor负责task的计算任务,并将结果返回给Driver.同时需要为需要持久化的RDD提供储存.Driver端的内存管理比较简单,这里所说的Spark内存管理针对Executor端的内存管理. Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理,Spark1.6之前使用的是静态内存管理,S…
摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 一.概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常…
概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的…
一.执行Spark任务: 客户端 1.Spark Submit工具:提交Spark的任务(jar文件) (*)spark提供的用于提交Spark任务工具 (*)example:/root/training/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar (*)SparkPi.scala 例子:蒙特卡罗求PI bin/spark-submit --master spark://bigdata11:7077…
1. 数据序列化 默认使用的是Java自带的序列化机制.优点是可以处理所有实现了java.io.Serializable 的类.但是Java 序列化比较慢. 可以使用Kryo序列化机制,通常比Java 序列化机制性能高10倍.但是并不支持所有实现了java.io.Serializable 的类.使用 conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") 开启Kryo序列化…