Spark Tungsten揭秘 Day1 jvm下的性能优化 今天开始谈下Tungsten,首先我们需要了解下其背后是符合了什么样的规律. jvm对分布式天生支持 整个Spark分布式系统是建立在分布式jvm基础上的,jvm非常伟大的一点在于把不同机器的计算能力联合起来了,jvm也把不同机器的存储能力连接起来了. jvm是怎么做到这一点的,jvm本身就是一个软件,有自己的通讯方式以及自己的一套协议,在进行java或者scala开发的时候,就支持了一个最重要的设计模式:代理模式,基于代理模式可以…

Spark Tungsten揭秘 Day3 内存分配和管理内幕 恭喜Spark2.0发布,今天会看一下2.0的源码. 今天会讲下Tungsten内存分配和管理的内幕.Tungsten想要工作,要有数据源和数据结构,这时候会涉及到内存管理,而内存管理也是后续做很多分析和逻辑控制的基础. 内存分配 我们从内存分配的入口MemoryAllocator开始: allocate() 分配的是一块连续干净的内存空间,如果不是干净的话,会先用zero方法,把里面填充为0.我们注意到操作的数据结构都是Memor…

Spark Tungsten揭秘 Day2 Tungsten-sort Based Shuffle 今天在对钨丝计划思考的基础上,讲解下基于Tungsten的shuffle. 首先解释下概念,Tungsten-sort是对普通sort的一种优化,排序的不是内容本身,而是内容序列化后字节数组的指针(元数据),把数据的排序转变为了指针数组的排序,实现了直接对序列化后的二进制数据进行排序.由于直接基于二进制数据进行操作,所以在这里面没有序列化和反序列化的过程.内存的消耗大大降低,相应的,会极大的减少的…

Spark Tungsten揭秘 Day4 内存和CPU优化使用 今天聚焦于内存和CPU的优化使用,这是Spark2.0提供的关于执行时的非常大的优化部分. 对过去的代码研究,我们会发现,抽象的提高,转过来会变成对CPU和内存的使用.也就是说,抽象提升,会对内存对Cpu会有很多不必要的使用,执行很多无谓的没有实际作用的操作.比如面向接口调用,就是使用了指针的指针,接口这层并没有实际的作用,可以直接跳过. whole-stage code Spark2.x的Tungsten中做了个非常重要的改进,…

Oracle数据库内存参数的优化 Ø       与oracle相关的系统内核参数 Ø       SGA.PGA参数设置   Oracle下磁盘存储性能优化 Ø       文件系统的选择(ext2/ext3.xfs.ocfs2) Ø       Oracle ASM存储  1.优化oracle性能参数之前要了解的情况 1)物理内存有多大 2)操作系统估计要使用多大内存 3)数据库是使用文件系统还是裸设备 4)有多少并发连接 5)应用是OLTP类型还是OLAP类型 2.oracle数据库内存参…

etcd 在超大规模数据场景下的性能优化   阿里系统软件技术 2019-05-27 09:13:17 本文共5419个字,预计阅读需要14分钟. http://www.itpub.net/2019/05/27/1958/ 不明觉厉 作者 | 阿里云智能事业部高级开发工程师 陈星宇(宇慕) 划重点 etcd 优化背景 问题分析 优化方案展示 实际优化效果 本文被收录在 5 月 9 日 cncf.io 官方 blog 中,链接:https://www.cncf.io/blog/2019/05/09…

1.  背景介绍 将一份数据量很大的用户属性文件解析成结构化的数据供查询框架查询剖析,其中用户属性包含用户标识,平台类型,性别,年龄,学历,兴趣爱好,购物倾向等等,大概共有七百个左右的标签属性.为了查询框架能够快速查询出有特定标签的人群,将最终的存储结果定义为了将七百个左右的标签属性展平存储为parquet文件,这样每个标签属性对于用户而言只有存在和不存在两种情况. 2. 第一版实现过程 第一步,将用户所有标签标识作为一个资源文件保存到spark中,并读取该资源文件的标签标识为一个标签集合(定义…

概述 对于网络的行为,可以简单划分为 3 条路径:1) 发送路径,2) 转发路径,3) 接收路径,而网络性能的优化则可基于这 3 条路径来考虑.由于数据包的转发一般是具备路由功能的设备所关注,在本文中没有叙述,读者如果有兴趣,可以自行学习(在 Linux 内核中,分别使用了基于哈希的路由查找和基于动态 Trie 的路由查找算法).本文集中于发送路径和接收路径上的优化方法分析,其中的 NAPI 本质上是接收路径上的优化,但因为它在 Linux 的内核出现时间较早,而它也是后续出现的各种优化方法的基…

前言: 对于JVM学习用处的理解:我们程序员写的代码,虽说是放在服务器(linux)系统上的.但是很多时候,受JVM的影响,其实程序并没有发挥出服务器的最大性能.这时候,JVM就成为了瓶颈了.有瓶颈就要想办法优化解决,这和程序内部的优化一样.区别是,程序的优化一版是重构代码,而JVM的优化,往往是通过修改配置参数. 1.虚拟机基本结构: 1)方法区(永久区.元空间):类加载子系统(加载class信息).常量 2)java堆:java对象实例(所有线程共享).[存数据] 3)直接内存:NIO库允许…

作者 | 阿里云智能事业部高级开发工程师 陈星宇(宇慕) 概述 etcd是一个开源的分布式的kv存储系统, 最近刚被cncf列为沙箱孵化项目.etcd的应用场景很广,很多地方都用到了它,例如kubernetes就用它作为集群内部存储元信息的账本.本篇文章首先介绍我们优化的背景,为什么我们要进行优化, 之后介绍etcd内部存储系统的工作方式,之后介绍本次具体的实现方式及最后的优化效果. 优化背景 由于阿里巴巴内部集群规模大,所以对etcd的数据存储容量有特殊需求,之前的etcd支持的存储大小无法满…

今天在对项目进行性能压力测试时,设置并发量为1000,发现Tomcat控制报错: java.IOException:打开的文件过多 经搜索,发现是由于Linux默认设置的句柄数为1024,当并发量过大,就不够用了: 原因: 操作系统的中打开文件的最大句柄数受限所致,常常发生在很多个并发用户访问服务器的时候.因为为了执行每个用户的应用服务器都要加载很多文件(new一个socket就需要一个文件句柄),这就会导致打开文件的句柄的缺乏. 解决: 尽量把类打成jar包,因为一个jar包只消耗一个文件句柄…

需要的小伙伴拿走,百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1nvm6RHZ…

​引言 随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择.相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多. 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark.Hbase.Presto.Flink.Druid 等大数据框架. 近期,在支持一位 EMR 客户时,遇到典型的存储计算分离应用场景.客户使…

Spark Streaming揭秘 Day1 三大谜团 引子 在Spark的众多组件中,Streaming最接近企业级应用程序,学习Spark Streaming,是掌握大数据技术的一条捷径.今天是第一节课,让我们从头开始.本系列内容都是基于Spark1.6.1版本. 根据Quick Example (Batch Interval需设置为30秒)运行一个Spark Streaming程序,然后进行观察. 谜团一:5个Job? 从Demo代码来看,仅调用了print方法,一次action触发应该调…

1.写在前面 Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,在计算能力上优于MapReduce,被誉为第二代大数据计算框架引擎.Spark采用的是内存计算方式.Spark的四大核心是Spark RDD(Spark core),SparkSQL,Spark Streaming,Spark ML.而SparkSQL在基于Hive数仓数据的分布式计算上尤为广泛.本编博客主要介绍基于Java API的SparkSQL的一些用法建议和利用Spark处理各种大数据计算的性能优化建议 2.Spar…

[工匠若水 http://blog.csdn.net/yanbober 转载请注明出处.] 1 背景 其实有点不想写这篇文章的,但是又想写,有些矛盾.不想写的原因是随便上网一搜一堆关于性能的建议,感觉大家你一总结.我一总结的都说到了很多优化注意事项,但是看过这些文章后大多数存在一个问题就是只给出啥啥啥不能用,啥啥啥该咋用等,却很少有较为系统的进行真正性能案例分析的,大多数都是嘴上喊喊或者死记住规则而已(当然了,这话我自己听着都有些刺耳,实在不好意思,其实关于性能优化的优质博文网上也还是有很多的,…

1 背景 其实有点不想写这篇文章的,但是又想写,有些矛盾.不想写的原因是随便上网一搜一堆关于性能的建议,感觉大家你一总结.我一总结的都说到了很多优化注意事项,但是看过这些文章后大多数存在一个问题就是只给出啥啥啥不能用,啥啥啥该咋用等,却很少有较为系统的进行真正性能案例分析的,大多数都是嘴上喊喊或者死记住规则而已(当然了,这话我自己听着都有些刺耳,实在不好意思,其实关于性能优化的优质博文网上也还是有很多的,譬如Google官方都已经推出了优化专题,我这里只是总结下自的感悟而已,若有得罪欢迎拍砖,我…

http://blog.csdn.net/yanbober/article/details/48394201 1 背景 其实有点不想写这篇文章的,但是又想写,有些矛盾.不想写的原因是随便上网一搜一堆关于性能的建议,感觉大家你一总结.我一总结的都说到了很多优化注意事项,但是看过这些文章后大多数存在一个问题就是只给出啥啥啥不能用,啥啥啥该咋用等,却很少有较为系统的进行真正性能案例分析的,大多数都是嘴上喊喊或者死记住规则而已(当然了,这话我自己听着都有些刺耳,实在不好意思,其实关于性能优化的优质博文网…

1 背景 其实有点不想写这篇文章的,但是又想写,有些矛盾.不想写的原因是随便上网一搜一堆关于性能的建议,感觉大家你一总结.我一总结的都说到了很多优化注意事项,但是看过这些文章后大多数存在一个问题就是只给出啥啥啥不能用,啥啥啥该咋用等,却很少有较为系统的进行真正性能案例分析的,大多数都是嘴上喊喊或者死记住规则而已(当然了,这话我自己听着都有些刺耳,实在不好意思,其实关于性能优化的优质博文网上也还是有很多的,譬如Google官方都已经推出了优化专题,我这里只是总结下自的感悟而已,若有得罪欢迎拍砖,我…

转自:http://blog.csdn.net/yanbober/article/details/48394201 1 背景 其实有点不想写这篇文章的,但是又想写,有些矛盾.不想写的原因是随便上网一搜一堆关于性能的建议,感觉大家你一总结.我一总结的都说到了很多优化注意事项,但是看过这些文章后大多数存在一个问题就是只给出啥啥啥不能用,啥啥啥该咋用等,却很少有较为系统的进行真正性能案例分析的,大多数都是嘴上喊喊或者死记住规则而已(当然了,这话我自己听着都有些刺耳,实在不好意思,其实关于性能优化的优质…

在日常的运维工作中,经常会用到nginx服务,也时常会碰到nginx因高并发导致的性能瓶颈问题.今天这里简单梳理下nginx性能优化的配置(仅仅依据本人的实战经验而述,如有不妥,敬请指出~) 一.这里的优化主要是指对nginx的配置优化,一般来说nginx配置文件中对优化比较有作用的主要有以下几项:1)nginx进程数,建议按照cpu数目来指定,一般跟cpu核数相同或为它的倍数. worker_processes 8;2)为每个进程分配cpu,上例中将8个进程分配到8个cpu,当然可以写多个,或…

1.介绍 首先要了解Apache采用的MPM(Multi -Processing Modules,多道处理模块),MPM是Apache的核心,它的作用是管理网络连接.调度请求.Apache2.0中MPM分为3种(perfork.worker.event).perfork从Apache1.3中继承下来的,它采用的是进程管理方式,所以它可以提供更可靠的性能和更好的兼容性:worker是Apache2.0中新增加的方式,它采用了线程控制方法,可以比perfork更节约系统开销.处理更多的数据量,但同时…

写的很好,推荐阅读. 转载:http://www.cnblogs.com/kevingrace/p/6094007.html 在日常的运维工作中,经常会用到nginx服务,也时常会碰到nginx因高并发导致的性能瓶颈问题.今天这里简单梳理下nginx性能优化的配置(仅仅依据本人的实战经验而述,如有不妥,敬请指出~) 一.这里的优化主要是指对nginx的配置优化,一般来说nginx配置文件中对优化比较有作用的主要有以下几项: 1)nginx进程数,建议按照cpu数目来指定,一般跟cpu核数相同或为…

摘自:http://www.cnblogs.com/kevingrace/p/6094007.html 在日常的运维工作中,经常会用到nginx服务,也时常会碰到nginx因高并发导致的性能瓶颈问题.今天这里简单梳理下nginx性能优化的配置(仅仅依据本人的实战经验而述,如有不妥,敬请指出~) worker_cpu_affinity 00000001 00000010 00000100 00001000 00010000 00100000 01000000 10000000;3)下面这个指令是指…

原文:http://www.cnblogs.com/kevingrace/p/6094007.html 在日常的运维工作中,经常会用到nginx服务,也时常会碰到nginx因高并发导致的性能瓶颈问题.今天这里简单梳理下nginx性能优化的配置(仅仅依据本人的实战经验而述,如有不妥,敬请指出~) 一.这里的优化主要是指对nginx的配置优化,一般来说nginx配置文件中对优化比较有作用的主要有以下几项:1)nginx进程数,建议按照cpu数目来指定,一般跟cpu核数相同或为它的倍数.worker_…

在日常的运维工作中,经常会用到nginx服务,也时常会碰到nginx因高并发导致的性能瓶颈问题.今天这里简单梳理下nginx性能优化的配置(仅仅依据本人的实战经验而述,如有不妥,敬请指出~) 一.这里的优化主要是指对nginx的配置优化,一般来说nginx配置文件中对优化比较有作用的主要有以下几项:1)nginx进程数,建议按照cpu数目来指定,一般跟cpu核数相同或为它的倍数. worker_processes 8;2)为每个进程分配cpu,上例中将8个进程分配到8个cpu,当然可以写多个,或…

Spark Streaming揭秘 Day31 集群模式下SparkStreaming日志分析(续) 今天延续昨天的内容,主要对为什么一个处理会分解成多个Job执行进行解析. 让我们跟踪下Job调用过程. 从框架代码开始 我们从生成Job开始,generateJobs方法产生了Job,之后,提交了一个JobSet来进行处理. JobSet会根据输出情况来确定Job数量,有多少个输出就有多少个Job,在我们的演示代码中,只有一个outputDStream,所以job是一个.jobExecutor…

Spark Streaming揭秘 Day30 集群模式下SparkStreaming日志分析 今天通过集群运行模式观察.研究和透彻的刨析SparkStreaming的日志和web监控台. Day28已经分析过local模式下的日志,集群模式会比较类似,这次主要是对集群模式在的web监控台,进行统一的深度刨析. 我们从wordcount程序开始,代码如下,为了展示出SparkStreaming在集群中的运行,Batch Duration设置为5分钟. 系统作业 为了观察持续运行的情况,我们运行了…

Spark Streaming揭秘 Day21 动态Batch size实现初探(下) 接昨天的描述,今天继续解析动态Batch size调整的实现. 算法 动态调整采用了Fix-point迭代算法,其本质是一种回归计算,算法如下: 有点类似机器学习,学习当前SparkStreaming的状况,根据状况把Batch Duration调到最小,来获得最高的稳定性. 下面这张图比较重要,是主要描述了算法的实现思想: 基本思想是按100ms一个小的批次,根据处理情况,Job Generator会调整自…

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…