降低cache操作的内存占比 方案: 通过SparkConf.set("spark.storage.memoryFraction","0.6")来设定.默认是0.6,可以设置为0.5 0.3 等 原因: spark中,堆内存又被划分成了两块儿,一块儿是专门用来给RDD的cache.persist操作进行RDD数据缓存用的:另外一块儿,就是我们刚才所说的,用来给spark算子函数的运行使用的,存放函数中自己创建的对象.默认情况下,给RDD cache操作的内存占比是0…

问题一:有哪些资源可以分配给spark作业使用? 答案:executor个数,cpu per exector(每个executor可使用的CPU个数),memory per exector(每个executor可使用的内存),driver memory 问题二:在什么地方分配资源给spark作业? 答案:很简单,就是在我们提交spark作业的时候的脚本中设定,具体如下(这里以我的项目为例) /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class  com.xing…

1 task的内存缓冲调节参数 2 reduce端聚合内存占比 spark.shuffle.file.buffer                     map task的内存缓冲调节参数,默认是32kb spark.shuffle.memoryFraction          reduce端聚合内存占比,默认0.2 怎么判断在什么时候对这两个参数进行调整呢? 通过监控平台查看每个executor的task的shuffle write和shuffle read的运行次数,如果发现这个指标的运…

开篇废话 今天我们一起来学习JVM的内存分配,主要目的是为我们Android内存优化打下基础. 一直在想以什么样的方式来呈现这个知识点才能让我们易于理解,最终决定使用方法为:图解+源代码分析. 欢迎访问我的个人博客:senduo's blog 希望能在我们平时开发写代码的时候,能够知道当前写的这段代码,内存方面是如何分配的. 我们深知,一个Java程序员在很多时候根本不用操心内存的释放,而是依靠JVM去管理,以前写C++代码的时候,却要时刻记着new的空间要及时释放掉,不然程序很容易出现内存溢出…

数据本地化等待时长调节的优化 在项目该如何使用? 通过 spark.locality.wait 参数进行设置,默认为3s,6s,10s. 项目中代码展示: new SparkConf().set("spark.locality.wait","10"); 作者:z小赵 链接:https://www.jianshu.com/p/99ef69adc2b1 来源:简书 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.…

广播大变量,重复用到的变量 原因见 https://www.jianshu.com/p/2c297b23ebda…

如果一个RDD在两个地方用到,就持久化他.不然第二次用到他时,会再次计算. 直接调用cache()或者presist()方法对指定的RDD进行缓存(持久化)操作,同时在方法中指定缓存的策略. 原文:https://www.jianshu.com/p/9555644ccc0f…

开篇废话 如果我们想要进行内存优化的工作,还是需要了解一下,但这一块的知识属于纯理论的,有可能看起来会有点枯燥,我尽量把这一篇的内容按照一定的逻辑来走一遍.首先,我们为什么要学习垃圾回收的机制,我大概归纳了一下几点: 1.方便我们理解什么样的对象,什么时候,会被系统回收掉 2.有助于我们后面的内存优化 3.了解这一块的知识也能提升自己的知识广度,和同事一起装逼的时候有话题 4.如果有面试的需求的话,了解这一块,也能从容面对考官,对于内存回收能够说出个一二 好了,废话不多说了,我大概按以下这个逻辑…

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…

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…