调试Spark应用性能的时候,首先应该理解spark是如何工作以及你的spark应用需要何种类型的资源.比如说,机器学习相关的spark应用更依赖cpu计算能力,ETL应用更依赖I/O能力,以此进行有针对的优化和配置. 硬件配置 正确的硬件配置要根据实际的情况来看.可以从以下几个方面来考虑: 存储系统 由于Spark作业一般都需要从外部存储系统里面读入数据,所以一个重要的原则就是就近计算.直接在HDFS的集群上运行Spark应用,并将Spark应用提交给YARN.实在不行的话,也要保持和HDFS…

Spark系列面试题 Spark面试题(一) Spark面试题(二) Spark面试题(三) Spark面试题(四) Spark面试题(五)--数据倾斜调优 Spark面试题(六)--Spark资源调优 Spark面试题(七)--Spark程序开发调优 Spark面试题(八)--Spark的Shuffle配置调优 1.程序开发调优 :避免创建重复的RDD 需要对名为"hello.txt"的HDFS文件进行一次map操作,再进行一次reduce操作.也就是说,需要对一份数据执行两次算子操…

Spark调优主要分为开发调优.资源调优.数据倾斜调优.shuffle调优几个部分.开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则,是高性能Spark作业的基础:数据倾斜调优,主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案:shuffle调优,面向的是对Spark的原理有较深层次掌握和研究的同学,主要讲解了如何对Spark作业的shuffle运行过程以及细节进行调优. 本文作为Spark性能优化指南的基础篇,主要讲解开发调优以及资源调优. 一 开发调优 调优概…

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…

摘抄自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速…

转载:http://www.cnblogs.com/jcchoiling/p/6440709.html 一.大数据性能调优的本质 编程的时候发现一个惊人的规律,软件是不存在的!所有编程高手级别的人无论做什么类型的编程,最终思考的都是硬件方面的问题!最终思考都是在一秒.一毫秒.甚至一纳秒到底是如何运行的,并且基于此进行算法实现和性能调优,最后都是回到了硬件! 在大数据性能的调优,它的本质是硬件的调优!即基于 CPU(计算).Memory(存储).IO-Disk/ Network(数据交互) 基础上…

本课主题 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…

参考: https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/22024169 一.开发调优 1.避免创建重复RDD 对于同一份数据,只应该创建一个RDD,不要创建多个RDD来代表同一份数据. 2.尽可能复用同一个RDD 多个RDD的数据有重叠或者包含的情况,我们应该尽量复用一个RDD,这样可以尽可能地减少RDD的数量,从而尽可能减少算子执行的次数 3.对多次使用的RDD进行持久化 Spark的…

1.前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Sp…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar…