'spark.shuffle.service.enabled': 'true', 'spark.dynamicAllocation.enabled': 'false', , , , 'spark.sql.parquet.compression.codec': 'snappy', , "spark.speculation": 'true', 'spark.kryoserializer.buffer.max': '512m',…

Spark Streaming揭秘 Day17 资源动态分配 今天,让我们研究一下一个在Spark中非常重要的特性:资源动态分配. 为什么要动态分配?于Spark不断运行,对资源也有不小的消耗,在默认情况下,Spark采用的是粗粒度分配,那么低峰值时会产生大量的资源浪费. 比较有意思的是,在Spark Core和Spark Streaming中对于动态资源管理,采用了两种不同的思路. Spark core:动态资源控制 在SparkContext启动时,可以看到就有一个动态资源分配的属性控制,默…

本篇从二个方面讲解: 高级特性: 1.Spark Streaming资源动态分配 2.Spark Streaming动态控制消费速率 原理剖析,动态控制消费速率其后面存在一套理论,资源动态分配也有一套理论. 先讲理论,后面讨论. 为什么要动态资源分配和动态控制速率? Spark默认是先分配资源,然后计算:粗粒度的分配方式,资源提前分配好,有计算任务提前分配好资源: 不好的地方:从Spark Streaming角度讲有高峰值和低峰值,如果资源分配从高峰值.低峰值考虑都有大量资源的浪费. 其实当年S…

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…

资源参数调优 了解完了Spark作业运行的基本原理之后,对资源相关的参数就容易理解了.所谓的Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源使用的效率,从而提升Spark作业的执行性能.以下参数就是Spark中主要的资源参数,每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分,我们同时也给出了一个调优的参考值. 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…

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…

测试集群配置 60CPU,320G RAM 测试内容:先运行一个需要60CPU的Application1,再运行一个需要50CPU的Application2. 结果分析 如果要等Application1全部执行完才执行Application2,说明资源是静态分配的(standalone模式就是静态分配). 如果Application1执行完部分task,释放出了空闲的cpu资源给Application2执行,说明资源是动态分配的. 运行截图 运行图1: 运行图2: 通过上面的结果我们可以很清楚的…

本期内容 : Spark Streaming资源动态分配 Spark Streaming动态控制消费速率 为什么需要动态处理 : Spark 属于粗粒度资源分配,也就是在默认情况下是先分配好资源然后再进行计算,粗粒度有个好处,因为资源是提前给你分配好,当有计算任务的时候直接使用就可以了, 粗粒度不好的方面就是从Spark  Streaming角度讲有高峰值.低峰值,在高与低峰值时候需要的资源是不一样的,如果资源分配按照高峰值考虑的话,在低峰值就是对资源的浪费, 随着Spark Streaming…

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…