Spark优化一则 - 减少Shuffle 看了Spark Summit 2014的A Deeper Understanding of Spark Internals,视频(要***)详细讲解了Spark的工作原理,Slides的45页给原始算法和优化算法. 破砂锅用自己3节点的Spark集群试验了这个优化算法,并进一步找到更快的算法.测试数据是Sogou实验室的日志文件前10000000条数据.目标是对日志第2列数据,按照第一个字母合并,得到每个首字母有几条记录. 所有的方案都重新启动Spar…

[生产实践经验] 生产实践中的切身体会是:影响Spark性能的大BOSS就是shuffle,抓住并解决shuffle这个主要原因,事半功倍. [Shuffle原理学习笔记] 1.未经优化的HashShuffleManager 注:这是spark1.2版本之前,最早使用的shuffle方法,这种shuffle方法不要使用,只是用来对比改进后的shuffle方法.  如上图,上游每个task 都输出下游task个数的结果文件,下游每个task去上游task输出的结果文件中获取对应自己的. 问题: 生…

  spark优化:在一定范围之内,增加资源与性能的提升是成正比的. 因此,       一个cpu core  执行一个task线程. task数: 若有 cpu core 2个.num-executor 2个  那么task有4个 公式:task =  num-executor * cpu core .   cpu core  共有50个.一个程序一般设置为总数量的1/3或1/2   driver : 分配task 到每个work                        从yarn申请…

一.Shuffle优化项 1.Shuffle优化配置 - spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明:该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小.将数据写到磁盘文件之前,会先写入buffer缓冲中,待缓冲写满之后,才会溢写到磁盘. 调优建议:如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小(比如64k),从而减少shuffle write过程中溢写磁盘文件的次数,也就可以减少磁…

spark.shuffle.consolidateFiles=false 默认是false,shuffle阶段不进行文件的合并,1000个map和1000个reduce将产生1000 000个文件. 设置为true减少shuffle阶段产生的文件数量. storageLevel的选择,根据自己的业务进行选择.如果要快速计算就是memory_only,如果内存消耗大,就要使用memory_only_ser.内存不够的时候会重新计算.若重新计算比从磁盘载入快,那就是用memory_only,否则使用…

参考详细探究Spark的shuffle实现, 写的很清楚, 当前设计的来龙去脉 Hadoop Hadoop的思路是, 在mapper端每次当memory buffer中的数据快满的时候, 先将memory中的数据, 按partition进行划分, 然后各自存成小文件, 这样当buffer不断的spill的时候, 就会产生大量的小文件 所以Hadoop后面直到reduce之前做的所有的事情其实就是不断的merge, 基于文件的多路并归排序, 在map端的将相同partition的merge到一起,…

高并发大流量专题---3.前端优化(减少HTTP请求次数) 一.总结 一句话总结: 图片地图:使用<map><area></area></map>标签.图片地图允许你在一个图片上关联多个URL.目标URL的选择取决于用户单击了图片上的哪个位置. CSS Sprites:SS Sprites中文翻译为CSS精灵,通过使用合并图片,通过指定css的backgroud-image和backgroud-position来显示元素. 合并脚本和样式表:使用外部的js和…

官网是这么说的: The first way to reduce memory consumption is to avoid the Java features that add overhead, such as pointer-based data structures and wrapper objects. There are several ways to do this:1.Design your data structures to prefer arrays of object…

1:“物尽其用”,但给spark分配多个机器后,先需配置spark-submit shell如下: /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class com.spark.test.Top3UV \ --num-executors 3 \ --driver-memory 100m \ --executor-memory 100m \ --executor-cores 3 \ --files /usr/local/hive/conf/hive-site.xml…

ShuffleManager(一) 本篇,我们来看一下spark内核中另一个重要的模块,Shuffle管理器ShuffleManager.shuffle可以说是分布式计算中最重要的一个概念了,数据的join,聚合去重等操作都需要这个步骤.另一方面,spark之所以比mapReduce的性能高其中一个主要的原因就是对shuffle过程的优化,一方面spark的shuffle过程更好地利用内存(也就是我们前面在分析内存管理时所说的执行内存),另一方面对于shuffle过程中溢写的磁盘文件归并排序和引…