[Java序列化与反序列化] Java序列化是指把Java对象转换为字节序列的过程:而Java反序列化是指把字节序列恢复为Java对象的过程.序列化使用场景:1.数据的持久化,通过序列化可以把数据永久地保存到硬盘上(通常存放在文件里).2.远程通信,即在网络上传送对象的字节序列. 这篇文章写的不错https://blog.csdn.net/wangloveall/article/details/7992448 [Spark序列化与反序列化场景] 在Spark中,主要有三个地方涉及序列化与反序列化…

Spark版本:1.1.0 本文系以开源中国社区的译文为基础,结合官方文档翻译修订而来,转载请注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4117981.html http://www.oschina.net/translate/spark-tuning 目录 数据序列化 内存优化 确定内存消耗 优化数据结构 序列化RDD存储 优化内存回收 其他考虑因素 并行度 Reduce任务的内存用量 广播”大变量“ 总结 因为大多数Spark程序都具有“内存计…

[场景] Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU.内存等资源参数,生产环境中,任务资源分配不足会导致该job执行中断.失败等问题,所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要. spark提交作业,yarn-cluster模式示例: ./bin/spark-submit\ --class com.ww.rdd.wordcount \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \  --executor-memory 4G \ --num…

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,…

由于Spark自己的调优guidance已经覆盖了很多很有价值的点,因此这里直接翻译一份过来.也作为一个积累. Spark 调优 (Tuning Spark) 由于大多数Spark计算任务是在内存中运行计算,任何集群中的资源限制都可能成为Spark程序的瓶颈,比如:CPU.网络.带宽.内存.通常情况下,如果内存能容纳所处理数据,主要的瓶颈则仅是网络带宽.但有些时候您也需要做一些调优,比如利用RDD序列化存储来降低内存消耗.本手册将会涵盖以下两个大点:数据序列化(对优化网络传输和降低内存开销有显著…

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…

Spark 调优 返回原文英文原文:Tuning Spark Because of the in-memory nature of most Spark computations, Spark programs can be bottlenecked by any resource in the cluster: CPU, network bandwidth, or memory. Most often, if the data fits in memory, the bottleneck is…

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. Spark调优秘诀 1.诊断内存的消耗 在Spark应用程序中,内存都消耗在哪了? 1.每个Java对象都有一个包含该对象元数据的对象头,其大小是16个Byte.由于在写代码时候,可能会出现这种情况:对象头比对象本身占有的字节数更多,比如对象只有一个int的域.一般这样设计是不合理的,造成对象的“浪费”,在实际开发中应避免这种情况. 2.Java的String对象,会比它内部的原始数据要多出40个字节.因为它内部使用char数组来保存内部的字符序列…

Spark相关问题 Spark比MR快的原因? 1) Spark的计算结果可以放入内存,支持基于内存的迭代,MR不支持. 2) Spark有DAG有向无环图,可以实现pipeline的计算模式. 3) 资源调度模式:Spark粗粒度资源调度,MR是细粒度资源调度. 资源复用:Spark中的task可以复用同一批Executor的资源. MR里面每一个map task对应一个jvm,不能复用资源. Spark中主要进程的作用? Driver进程:负责任务的分发和结果的回收. Executor进程:…

*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第五部分是讲的是Spark调优相关的知识点. 一.并行度调优 二.序列化格式优化 三.内存管理优化 四.Spark SQL性能优化 一.并行度调优 并行度调优有两种方法: 1. 是在数据混洗操作时,使用参数的方式为混洗后的RDD指定并行度. 2. 对于任何已有的RDD,可以进行重新分区来获取更多或者更少的分区数.重新分区操作通过 repartition() 实现,该操作会把 RDD随机打乱并分成设定的分区数目.如果你确定要减少RDD…