【Spark篇】---Spark调优之代码调优，数据本地化调优，内存调优，SparkShuffle调优，Executor的堆外内存调优

【【Spark篇】---Spark调优之代码调优，数据本地化调优，内存调优，SparkShuffle调优，Executor的堆外内存调优】的更多相关文章

【Spark篇】---Spark调优之代码调优，数据本地化调优，内存调优，SparkShuffle调优，Executor的堆外内存调优

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,…

Spark Shuffle 堆外内存溢出问题与解决（Shuffle通信原理）

Spark Shuffle 堆外内存溢出问题与解决(Shuffle通信原理) http://xiguada.org/spark-shuffle-direct-buffer-oom/ 问题描述 Spark-1.6.0已经在一月份release,为了验证一下它的性能,我使用了一些大的SQL验证其性能,其中部分SQL出现了Shuffle失败问题,详细的堆栈信息如下所示: 16/02/17 15:36:36 WARN server.TransportChannelHandler: Exception i…

Netty堆外内存泄漏排查，这一篇全讲清楚了

上篇文章介绍了Netty内存模型原理,由于Netty在使用不当会导致堆外内存泄漏,网上关于这方面的资料比较少,所以写下这篇文章,专门介绍排查Netty堆外内存相关的知识点,诊断工具,以及排查思路提供参考现象堆外内存泄漏的现象主要是,进程占用的内存较高(Linux下可以用top命令查看),但Java堆内存占用并不高(jmap命令查看),常见的使用堆外内存除了Netty,还有基于java.nio下相关接口申请堆外内存,JNI调用等,下面侧重介绍Netty堆外内存泄漏问题排查堆外内存释放底层实现…

Java之JVM调优案例分析与实战(3) - 堆外内存导致的溢出错误

环境:基于B\S的点子考试系统,为了发现客户端能实时地从服务端接收考试数据,系统使用了逆向AJAX技术(也称Comet或Server Side Push),选用CometD1.1.1作为服务端推送框架,服务器是Jetty7.1.4,硬件为一台普通PC机,Core i5 CPU, 4G内存,运行32位Windows操作系统. 说明:测试期间发现服务端不定时抛出内存溢出异常,服务器不一定每次都会出现异常,但是假如正式考试时奔溃一次,那估计整场考试都会全乱套,网站管理员尝试过把堆开到最大,32位系统最…

【Spark篇】---Spark中内存管理和Shuffle参数调优

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…