spark算子优化

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一.在聚合前在map端先预聚合使用reduceByKey/aggregateByKey代替groupByKey 二.一次处理一个分区的数据,不过要注意一个分区里的数据不要太大,不然会报oom * 使用mapPartitions代替map * 使用foreachPartitions代替foreach 三.使用重分区 * 在过滤后使用算子coalesce(),避免过滤后可能产生的数据倾斜四.对多次使用的rdd进行持久化,增加rdd的复用性. 每个rdd都会有一个血缘链,如果某个算子的上游rdd能…

Spark为什么只有在调用action时才会触发任务执行呢（附算子优化和使用示例）？

Spark算子主要划分为两类:transformation和action,并且只有action算子触发的时候才会真正执行任务.还记得之前的文章<Spark RDD详解>中提到,Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作,只有action触发的时候才会真正执行,其实不仅是Spark RDD,在Spark其他组件如SparkStreaming中也是如此,这是Spark的一个特性之一.像我们常用的算子map.flatMap.filter都是transformation算子,而coll…

【转载】Spark性能优化指南——高级篇

前言数据倾斜调优调优概述数据倾斜发生时的现象数据倾斜发生的原理如何定位导致数据倾斜的代码查看导致数据倾斜的key的数据分布情况数据倾斜的解决方案解决方案一:使用Hive ETL预处理数据解决方案二:过滤少数导致倾斜的key 解决方案三:提高shuffle操作的并行度解决方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合) 解决方案五:将reduce join转为map join 解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作解决方案七:使用随机前缀和扩容RDD进行join 解决方案八:多…

【转载】 Spark性能优化指南——基础篇

转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言开发调优调优概述原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化原则四:尽量避免使用shuffle类算子原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作原则六:使用高性能的算子原则七:广播大变量原则八:使用Kryo优化序列化性能原则九:优化数据结构资源调优调优概述 Spark作业基本运行…

【转】【技术博客】Spark性能优化指南——高级篇

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651745207&idx=1&sn=3d70d59cede236eb1cb4f7374387a235&scene=0#rd [技术博客]Spark性能优化指南——高级篇 2016-05-13 李雪蕤美团技术团队前言继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调…

【转】Spark性能优化指南——基础篇

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDMwNjMzNA==&mid=2651805828&idx=1&sn=2f413828d1fdc6a64bdbb25c51508dfc&scene=2&srcid=0519iChOETxAx0OeGoHnm7Xk&from=timeline&isappinstalled=0#rd Spark性能优化指南——基础篇 2016-05-18 优才网前言在大数据计算领域,Spar…

spark核心优化详解

大家好!转眼又到了经验分享的时间了.吼吼,我这里没有摘要也没有引言,只有单纯的经验分享,请见谅哦! 言归正传,目前在大数据领域能够提供的核心计算的工具,如离线计算hadoop生态圈的mr计算模型,以及依赖mr的hive:在spark生态圈中包含spark core和spark sql.实时计算领域中有storm和spark streaming. 那么单纯看技术核心,本质上就是mr和spark 两种计算模型的竞争,那么storm会在以后的分享中提及,这里不做介绍. 之前很多人都在呼吁说spark的…