Spark调优 | Spark Streaming 调优 1.数据序列化 2.广播大变量 3.数据处理和接收时的并行度 4.设置合理的批处理间隔 5.内存优化 5.1 内存管理 5.2优化策略 5.3垃圾回收(GC)优化 5.5Spark Streaming 内存优化 6.实例项目调优 6.1合理的批处理时间(batchDuration) 6.2合理的 Kafka 拉取量(maxRatePerPartition 参数设置) 6.3缓存反复使用的 Dstream(RDD) 6.4其他一些优化策略…

本課主題 大数据性能调优的本质 Spark 性能调优要点分析 Spark 资源使用原理流程 Spark 资源调优最佳实战 Spark 更高性能的算子 引言 我们谈大数据性能调优,到底在谈什么,它的本质是什么,以及 Spark 在性能调优部份的要点,这两点让在进入性能调优之前都是一个至关重要的问题,它的本质限制了我们调优到底要达到一个什么样的目标或者说我们是从什么本源上进行调优.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解大数据性能调优的本质 了解 Spark 性能调优要点分析 了解 Spark 在…

Spark性能调优之Shuffle调优    • Spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输,netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存(netty是零拷贝),所以使用了堆外内存.    • shuffle过程中常出现的问题 常见问题一:reduce oom?     问题原因:        reduce task 去map端获取数据,reduce一边拉取数据一边聚合,reduce端有一块聚合内存(executor memory * 0.2),也就是这块内存不够     解决…

Spark性能调优之JVM调优 通过一张图让你明白以下四个问题                1.JVM GC机制,堆内存的组成                2.Spark的调优为什么会和JVM的调优会有关联?--因为Scala也是基于JVM运行的语言                3.Spark中OOM产生的原因                4.如何在JVM这个层面上来对Spark进行调优                   补充:                Spark程序运行时--J…

下面来看看更复杂的情况,比如,当调度器进行流水线执行(pipelining),或把多个 RDD 合并到一个步骤中时.当RDD 不需要混洗数据就可以从父节点计算出来时,调度器就会自动进行流水线执行.上一篇博文结尾处输出的谱系图使用不同缩进等级来展示 RDD 是否会在物理步骤中进行流水线执行.在物理执行时,执行计划输出的缩进等级与其父节点相同的 RDD 会与其父节点在同一个步骤中进行流水线执行.例如,当计算 counts 时,尽管有很多级父 RDD,但从缩进来看总共只有两级.这表明物理执行只需要两个…

一.使用SparkConf配置Spark 对 Spark 进行性能调优,通常就是修改 Spark 应用的运行时配置选项.Spark 中最主要的配置机制是通过 SparkConf 类对 Spark 进行配置.当创建出一个 SparkContext 时,就需要创建出一个 SparkConf 的实例. import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf object Test { def main(args: A…

一.前述 Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存. 二.具体    1.代码调优 1.避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2.对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据.因为不进行序列化与反序列化操作,就避免了这部分的性能开销:对这个RDD的后续算子操作,…

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…

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark调优初体验 2.1 利用WebUI分析程序瓶颈 2.2 设置合适的资源 2.3 调整任务的并发度 2.4 修改存储格式 3.Spark调优经验 3.1 Spark原理及调优工具 3.2 运行环境优化 3.2.1 防止不必要的分发 3.2.2 提高数据本地性 3.2.3 存储格式选择 3.2.4 选择高配机器 3.3 优化操作符 3.3.1 过滤操作导致多小任务 3.3.2 降低单条记录开销 3.3.3 处理数据倾斜或者任务倾斜 3.…

总结一下spark的调优方案--性能调优: 一.调节并行度 1.性能上的调优主要注重一下几点: Excutor的数量 每个Excutor所分配的CPU的数量 每个Excutor所能分配的内存量 Driver端分配的内存数量 2.如何分配资源 在生产环境中,提交spark作业的时候,使用的是spark-submit shell脚本,里面调整对应的参数. ./bin/spark-submit \ --class com.spark.sparkTest.WordCount \ --num-execut…