对性能消耗的原理详解 在分布式系统中,数据分布在不同的节点上,每一个节点计算一部份数据,如果不对各个节点上独立的部份进行汇聚的话,我们计算不到最终的结果.我们需要利用分布式来发挥Spark本身并行计算的能力,而后续又需要计算各节点上最终的结果,所以需要把数据汇聚集中,这就会导致Shuffle,这也是说为什么Shuffle 是分布式不可避免的命运.因为Shuffle 的过程中会产生大量的磁盘 IO.网络 IO.以及压缩.解压缩.序列化和反序列化的操作,这一系列的操作对性能都是一个很大的负担. 调优…

1:sparkconf.set("spark.shuffle.file.buffer","64K") --不建议使用,因为这么写相当于硬编码2:在conf/spark-default.conf ---不建议使用,相当于硬编码3:./spark-submit --conf spark.shuffle.file.buffer=64 --conf spark.reducer.maxSizeInFlight=96 --建议使用 spark.shuffle.file.buff…

Spark性能调优之Shuffle调优    • Spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输,netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存(netty是零拷贝),所以使用了堆外内存.    • shuffle过程中常出现的问题 常见问题一:reduce oom?     问题原因:        reduce task 去map端获取数据,reduce一边拉取数据一边聚合,reduce端有一块聚合内存(executor memory * 0.2),也就是这块内存不够     解决…

摘抄自https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html 一.概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本…

一.概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各…

一.数据倾斜发生的原理 原理:在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.数据倾斜只会发生在shuffle过程中.常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct.groupByKey.reduceByKey.aggregateByKey.join.cogroup.repartition等. 表现:Spark作业看起来会运行得非常…

调优概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各…

在Spark任务运行过程中,如果shuffle的map端处理的数据量比较大,但是map端缓冲的大小是固定的,可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况,使得性能非常低下,通过调节map端缓冲的大小,可以避免频繁的磁盘IO操作,进而提升Spark任务的整体性能. map端缓冲的默认配置是32KB,如果每个task处理640KB的数据,那么会发生640/32 = 20次溢写,如果每个task处理64000KB的数据,机会发生64000/32=2000此溢写,这对于性能的影响是非常…

概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各个参…

Spark性能调优之代码方面的优化 1.避免创建重复的RDD     对性能没有问题,但会造成代码混乱   2.尽可能复用同一个RDD,减少产生RDD的个数   3.对多次使用的RDD进行持久化(cache,persist,checkpoint) 如何选择一种最合适的持久化策略?     默认MEMORY_ONLY, 性能很高, 而且不需要复制一份数据的副本,远程传送到其他节点上(BlockManager中的BlockTransferService),但是这里必须要注意的是,在实际的生产环境中,…