原文来我的公众号:Spark性能优化指南——初级篇 一. Spark作业原理 我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后,这个作业就会启动一个对应的Driver进程.该进程是向集群管理器(Yarn,K8s)申请运行Spark作业需要使用的资源,这里的资源指的就是Executor进程. YARN集群管理器会根据我们为Spark作业设置的资源参数,在各个工作节点上,启动一定数量的Executor进程,每个Executor进程都占有一定数量的内存和CPU core. 在申请到了作业执行…

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…

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…

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…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar…

本文转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html 感谢原作者 前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算…

本文转载自:https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 美团技术点评团队) Spark性能优化指南——高级篇 李雪蕤 ·2016-05-12 14:47 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优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spa…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spar…

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作业基本运行原理 资源参数调优 写在最后的话 前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的…

Spark性能优化指南-高级篇(spark shuffle) 非常好的讲解…

[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 优才网 2016-05…

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…

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优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如…

转自https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html,感谢原作者的贡献 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优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问…

1 Spark开发调优篇 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 因此在我们的开发过程中,能避免则尽可能避免使用reduceByKey.join.distinct.repartition等会进行shuffle的算子,尽量使用map类的非shuffle算子.这样的话,没有shuffle操作或者仅有较少shuffle操作的Spark作业,可以大大减少性能开销. 原则五:使用map-side预聚合的s…

资源调优 调优概述 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S…

1.前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Sp…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛.大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快.性能更高. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spark作业进行合理的调优,Spark作业的执行速度可能会很慢,这样就…

前言 继<Spark性能优化:开发调优篇>和<Spark性能优化:资源调优篇>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优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 1.数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业…

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优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题. 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜发生时的现象 绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢.比如…

前言 在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行.越来越受欢迎的计算平台之一.Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理.SQL类处理.流式/实时计算.机器学习.图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛. 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的.如果没有对Spark作业进行合理的调优,Spark作业的执行速度可能会很慢,这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来.因此,想要用好Spark,就必须对其进行合理的性能优化. Spa…

现在jquery应用的越来越多, 有些同学在享受爽快淋漓coding时就将性能问题忽略了, 比如我. jquery虽在诸多的js类库中性能表现还算优秀, 但毕竟不是在用原生的javascript开发, 性能问题还是需要引起重视的. 在twitter上发现了jQuery Performance Rules这篇文章, 简单的摘译了一下: 1.总是从ID选择器开始继承 2.在class前使用tag 3.将jquery对象缓存起来 4.掌握强大的链式操作 5.使用子查询 6.对直接的DOM操作进行限制…

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[SQL系列]深入浅出数据仓库中SQL性能优化之Hive篇   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR…

原文:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-optmizestring/ Java 性能优化之 String 篇 String 方法用于文本分析及大量字符串处理时会对内存性能造成不可低估的影响.我们在一个大文本数据分析的项目中(我们统计一个约 300MB 的 csv 文件中所有单词出现的次数)发现,用于存放结果的 Collection 占用了几百兆的内存,远远超出唯一单词总数 20000 个. 本文将通过分析 String 在 JVM 中的…

移动H5前端性能优化指南 概述 1. PC优化手段在Mobile侧同样适用2. 在Mobile侧我们提出三秒种渲染完成首屏指标3. 基于第二点,首屏加载3秒完成或使用Loading4. 基于联通3G网络平均338KB/s(2.71Mb/s),所以首屏资源不应超过1014KB5. Mobile侧因手机配置原因,除加载外渲染速度也是优化重点6. 基于第五点,要合理处理代码减少渲染损耗7. 基于第二.第五点,所有影响首屏加载和渲染的代码应在处理逻辑中后置8. 加载完成后用户交互使用时也需注意性能优化指…

web前端性能优化指南 概述 1. PC优化手段在Mobile侧同样适用2. 在Mobile侧我们提出三秒种渲染完成首屏指标3. 基于第二点,首屏加载3秒完成或使用Loading4. 基于联通3G网络平均338KB/s(2.71Mb/s),所以首屏资源不应超过1014KB5. Mobile侧因手机配置原因,除加载外渲染速度也是优化重点6. 基于第五点,要合理处理代码减少渲染损耗7. 基于第二.第五点,所有影响首屏加载和渲染的代码应在处理逻辑中后置8. 加载完成后用户交互使用时也需注意性能优化指南…

http://www.blogjava.net/allen-zhe/archive/2010/07/23/326966.html 性能优化之索引篇 近期项目需要, 做了一段时间的SQL Server性能优化,遇到了一些问题,也积累了一些经验,现总结一下,与君共享.SQL Server性能优化涉及到许多方面,如良好的系统和数据库设计,优质的SQL编写,合适的数据表索引设计,甚至各种硬件因素:网络性能.服务器的性能. 操作系统的性能,甚至网卡.交换机等.这篇文章主要讲到如何改善索引,还将有另一篇讨论…

移动H5前端性能优化指南 概述 1. PC优化手段在Mobile侧同样适用2. 在Mobile侧我们提出三秒种渲染完成首屏指标3. 基于第二点,首屏加载3秒完成或使用Loading4. 基于联通3G网络平均338KB/s(2.71Mb/s),所以首屏资源不应超过1014KB5. Mobile侧因手机配置原因,除加载外渲染速度也是优化重点6. 基于第五点,要合理处理代码减少渲染损耗7. 基于第二.第五点,所有影响首屏加载和渲染的代码应在处理逻辑中后置8. 加载完成后用户交互使用时也需注意性能优化指…

[推荐]移动H5前端性能优化指南 http://isux.tencent.com/h5-performance.html…

概述 1. PC优化手段在Mobile侧同样适用2. 在Mobile侧我们提出三秒种渲染完成首屏指标3. 基于第二点,首屏加载3秒完成或使用Loading4. 基于联通3G网络平均338KB/s(2.71Mb/s),所以首屏资源不应超过1014KB5. Mobile侧因手机配置原因,除加载外渲染速度也是优化重点6. 基于第五点,要合理处理代码减少渲染损耗7. 基于第二.第五点,所有影响首屏加载和渲染的代码应在处理逻辑中后置8. 加载完成后用户交互使用时也需注意性能优化指南 [加载优化] 加载过程…