num-executors参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行.Driver在向YARN集群管理器申请资源时,YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上,启动相应数量的Executor进程.这个参数非常之重要,如果不设置的话,默认只会给你启动少量的Executor进程,此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的.参数调优建议:每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适,设置太少或太多的Execut…

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 随着Spark的逐渐成熟完好, 越来越多的可配置參数被加入到Spark中来, 在Spark的官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html 中提供了这些可配置參数中相当大一部分的说明. 可是文档的更新总是落后于代码的开发的, 另一些配置參数没有来得及被加入到这…

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 随着Spark的逐渐成熟完好, 越来越多的可配置參数被加入到Spark中来, 本文试图通过阐述这当中部分參数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下怎样依据实际场合对Spark进行配置优化. 因为篇幅较长.所以在这里分篇组织,假设要看最新完整的网页版内容.能够戳这里:http://spark-config.readthedoc…

今天这里将给大家全全展现相关的参数配置: chart.events.addSeries:添加数列到图表中. chart.events.click:整个图表的绘图区上所发生的点击事件. chart.events.load:图表加载事件. chart.events.redraw:图表重画事件,当点击图注显示和隐藏绘图时可以触发. chart.events.selection:当图表曲线可选择放大时,当选择图表操作时,可以触发该事件. chart.height:所绘制图表的高度值. chart.inv…

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 schedule调度相关 调度相关的参数设置,大多数内容都很直白,其实无须过多的额外解释,不过基于这些参数的常用性(大概会是你针对自己的…

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 压缩和序列化相关 spark.serializer 默认为org.apache.spark.serializer.JavaSeriali…

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 在Spark的官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html 中提供了这些可配置参数中相当大一部分的说明. 但是文档的更新总是落后于代码的开发的, 还有一些配置参数没有来得及被添加到这个文档中, 最重要的是在这个文档中,对于许多的参数也只能简单的介绍它所代表的内容的字面含义, 如果没有一定的实践基础或者对其背后原理的理解, 往往无法真正理解该如何针对…

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 Storage相关配置参数 spark.local.dir 这个看起来很简单,就是Spark用于写中间数据,如RDD Cache,Shu…

Hive默认使用的计算框架是MapReduce,在我们使用Hive的时候通过写SQL语句,Hive会自动将SQL语句转化成MapReduce作业去执行,但是MapReduce的执行速度远差与Spark.通过搭建一个Hive On Spark可以修改Hive底层的计算引擎,将MapReduce替换成Spark,从而大幅度提升计算速度.接下来就如何搭建Hive On Spark展开描述. 注:本人使用的是CDH5.9.1,使用的Spark版本是1.6.0,使用的集群配置为4个节点,每台内存32+G,…

首先是一张Spark的部署图: 节点类型有: 1. master 节点: 常驻master进程,负责管理全部worker节点.2. worker 节点: 常驻worker进程,负责管理executor 并与master节点通信.dirvier:官方解释为: The process running the main() function of the application and creating the SparkContext.即理解为用户自己编写的应用程序 一.Application ap…