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…

下面讲述的是tomcat的优化,及jvm的优化 Tomcat 的缺省配置是不能稳定长期运行的,也就是不适合生产环境,它会死机,让你不断重新启动,甚至在午夜时分唤醒你.对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量.提高CPU 的频率,保证文件系统的读写速率等.经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU 的处理能力越强,系统运行速度越快. Tomcat 的优化不像其它软件那样,简简单单的修改几个参数就可以了,它的优化主要有三方面,分为系统优化,Tomcat 本身的优化,Java 虚拟机…

一.JVM调优 JVM: 老年代: 存放少量生命周期长的对象,如连接池 年轻代: Spark task执行算子函数自己创建的大量对象 JVM机制: 对象进入java虚拟机之后会放在eden区域和一个survivor区域,还有一个空闲的survivor区域的是空闲的.Eden区域和一个survivor区域满了之后会触发minor GC(小型垃圾回收)清除不再使用的对象,给后续对象腾地方. 活下来没有被清除的对象,会首先放之前空闲的survivor,但是默认eden.survior1和survivo…

JVM调优总结:调优方法 2012-01-10 14:35 和你在一起 和你在一起的博客 字号:T | T 下面文章将讲解JVM的调优工具以及如何去调优等等问题,还有一些异常问题的处理.详细请看下文. AD:51CTO 网+ 第十二期沙龙:大话数据之美_如何用数据驱动用户体验 JVM调优工具 Jconsole,jProfile,VisualVM Jconsole:jdk自带,功能简单,但是可以在系统有一定负荷的情况下使用.对垃圾回收算法有很详细的跟踪.详细说明参考这里 JProfiler:商业软…

[总结]性能调优:JVM内存诊断工具 [总结]性能调优:CPU消耗分析 [总结]性能调优:消耗分析 JVM性能调优…

Twitter 工程师谈 JVM 调优 2016年03月24日 10:22:30 wenniuwuren https://blog.csdn.net/wenniuwuren/article/details/50969363   一. 调优需要关注的几个方面内存调优CPU 使用调优锁竞争调优I/O 调优 二. Twitter 最大的敌人:延迟导致延迟的几个原因?最大影响因素是 GC其他的有:锁和线程调度.I/O.算法数据结构选取不当效率低 三. 内存性能调优 (1)内存占用调优         O…

jvm调优思路及调优案例 ​ 我们说jvm调优,其实就是不断测试调整jvm的运行参数,尽可能让对象都在新生代(Eden)里分配和回收,尽量别让太多对象频繁进入老年代,避免频繁对老年代进行垃圾回收,同时给系统充足的内存大小,避免新生代频繁的进行垃圾回收.从而减少STW(stop the world)的时间. 调优思路 项目运行内存分析 ​ 我们运行应用程序时,一般会设置一些jvm参数,比如堆内存大小,年轻代大小,Eden和Survivor的比例,老年代大小,大对象的阈值,大龄对象进入老年代的阈值等…

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…

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,…

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…