Spark数据本地化-->如何达到性能调优的目的 1.Spark数据的本地化:移动计算,而不是移动数据 2.Spark中的数据本地化级别: TaskSetManager 的 Locality Levels 分为以下五个级别: PROCESS_LOCAL  NODE_LOCAL NO_PREF    RACK_LOCAL ANY      PROCESS_LOCAL   进程本地化:task要计算的数据在同一个Executor中         NODE_LOCAL    节点本地化:速度比 PR…

面试官:想了解大数据量的运维能力. 解答:索引数据的规划,应在前期做好规划,正所谓"设计先行,编码在后", 这样才能有效的避免突如其来的数据激增导致集群处理能力不足引发的线上客户 检索或者其他业务受到影响. 如何调优,正如问题 1 所说,这里细化一下: 3.1 动态索引层面 基于模板+时间+rollover api 滚动创建索引,举例:设计阶段定义:blog 索 引的模板格式为:blog_index_时间戳的形式,每天递增数据. 这样做的好处:不至于数据量激增导致单个索引数据量非常大,…

解答:索引数据的规划,应在前期做好规划,正所谓"设计先行,编码在后", 这样才能有效的避免突如其来的数据激增导致集群处理能力不足引发的线上客户 检索或者其他业务受到影响. 如何调优,正如问题 1 所说,这里细化一下: 3.1 动态索引层面 基于模板+时间+rollover api 滚动创建索引,举例:设计阶段定义:blog 索 引的模板格式为:blog_index_时间戳的形式,每天递增数据. 这样做的好处:不至于数据量激增导致单个索引数据量非常大,接近于上线 2 的 32 次幂-1,…

Index Settings 重要索引配置 Index level settings can be set per-index. Settings may be: 1 static 静态索引配置 They can only be set at index creation time or on a closed index. 只能在创建索引时设置或者在closed状态的索引上设置: index.number_of_shards The number of primary shards that…

elasticsearch性能调优 集群规划 独立的master节点,不存储数据, 数量不少于2 数据节点(Data Node) 查询节点(Query Node),起到负载均衡的作用 Linux系统参数配置 文件句柄 Linux中,每个进程默认打开的最大文件句柄数是1000,对于服务器进程来说,显然太小,通过修改/etc/security/limits.conf来增大打开最大句柄数 * - nofile 65535 虚拟内存设置 max_map_count定义了进程能拥有的最多内存区域 sysc…

1.limit限制调整 一般情况下,Limit语句还是需要执行整个查询语句,然后再返回部分结果. 有一个配置属性可以开启,避免这种情况---对数据源进行抽样 hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量 hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数 缺点:有可能部分数据永远不会被处理到   2.JOIN优化 1).  将大…

本文记录的是,在数据处理过程中,遇到了一个sql执行很慢,对一些大型的hive表还会出现OOM,一步一步通过参数的设置和sql优化,将其调优的过程. 先上sql ) t where t.num =1) t2 on t1.id = t2.id where t2.id = NULL; 可以看到这个sql由1个join,一个去重语句,组成,这两种操作都是很耗费资源的. 1.对链接操作,小表放在链接左边. 这是一个老生常谈的事情了,在这里不做细致介绍.基本来说,小表会减少mapreduce过程中的shu…

Heka 的参数配置跟Elasticsearch的参数没有关系,Heka只负责按照配置发送数据,所以索引的优化主要在 Elaticsearch端来完成. 下面是Elasticsearch的一些相关概念和知识点: 一些概念 在Elasticsearch中,文档归属于一种类型(type),而这些类型存在于索引(index)中,我们可以画一些简单的对比图来类比传统关系型数据库: Relational DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns…

1.关于获取客户端以及增删改操作请看上一篇文章,文章中有详细的讲解 2.本篇文章讲述关于elasticsearch搜索匹配方式,主要有 match.match_phrase.term.regexp.wildcard.range和分页以及排序的方法 (1).分页查询数据,对结果进行排序完整格式为 { "from" :0, "size" :20, "query": { "match_all":{} },"sort&quo…

Elasticsearch 的官方查询语言是 Query DSL,存在毕竟有存在的道理,存在即合理.SQL 作为一个数据库查询语言,它语法简洁,书写方便而且大部分服务端程序员都清楚了解和熟知它的写法.但是作为一个 ES 萌新来说,就算他已经是一位编程界的老江湖,但是如果他不熟悉 ES ,那么他如果要使用公司已经搭好的 ES 服务,他必须要先学习 Query DSL,学习成本也是一项影响技术开发进度的因素而且不稳定性高.但是如果 ES 查询支持 SQL的话,那么也许就算他是工作一两年的同学,他虽然…