本文主要分为三部分: GP优化需要准备的一些关于优化之外的知识,包括清空缓存.性能监控.执行计划分析. 具体优化措施,从以下四个方面考虑: 表.字段 sql GP配置.服务器配置 硬件及节点资源 GP的性能极限分析 1. 前置知识 1.1 GP清除缓存 数据库一般都有缓存,所以我们为了测试查询性能,需要将缓存清除. 停止数据库并不能清空缓存,因为缓存是由操作系统创建的,一般只有重启操作系统可以完全清空. 参考思路如下: #!/usr/bin/sudo bash gpstop -r sync //

开篇废话 如果我们想要进行内存优化的工作,还是需要了解一下,但这一块的知识属于纯理论的,有可能看起来会有点枯燥,我尽量把这一篇的内容按照一定的逻辑来走一遍.首先,我们为什么要学习垃圾回收的机制,我大概归纳了一下几点: 1.方便我们理解什么样的对象,什么时候,会被系统回收掉 2.有助于我们后面的内存优化 3.了解这一块的知识也能提升自己的知识广度,和同事一起装逼的时候有话题 4.如果有面试的需求的话,了解这一块,也能从容面对考官,对于内存回收能够说出个一二 好了,废话不多说了,我大概按以下这个逻辑

一段程序只能完成功能是没有用的,只能能够稳定.高效率地运行才是生成环境所需要的. 本篇记录了Spark各个角度的调优技巧,以备不时之需. 一.配置参数的方式和观察性能的方式 额...从最基本的开始讲,可能一些刚接触Spark的人不是很清楚Spark的一些参数变量到底要配置在哪里. 可以通过三种方式配置参数,任选其一皆可. spark-env.sh文件中配置:最近常使用的配置方式,格式可以参考其中的一些官方保留的配置. 程序中通过SparkConf配置:通过SparkConf对象set方法设置键值

JVM 调优概述 性能定义 吞吐量 - 指不考虑 GC 引起的停顿时间或内存消耗,垃圾收集器能支撑应用达到的最高性能指标. 延迟 - 其度量标准是缩短由于垃圾啊收集引起的停顿时间或者完全消除因垃圾收集所引起的停顿,避免应用运行时发生抖动. 内存占用 - 垃圾收集器流畅运行所需要的内存数量. 调优原则 GC 优化的两个目标: 将进入老年代的对象数量降到最低 减少 Full GC 的执行时间 GC 优化的基本原则是:将不同的 GC 参数应用到两个及以上的服务器上然后比较它们的性能,然后将那些被证明可

VM 调优概述: 性能定义: 吞吐量 - 指不考虑 GC 引起的停顿时间或内存消耗,垃圾收集器能支撑应用达到的最高性能指标. 延迟 - 其度量标准是缩短由于垃圾啊收集引起的停顿时间或者完全消除因垃圾收集所引起的停顿,避免应用运行时发生抖动. 内存占用 - 垃圾收集器流畅运行所需要的内存数量. 调优原则 GC 优化的两个目标: 将进入老年代的对象数量降到最低 减少 Full GC 的执行时间 GC 优化的基本原则是:将不同的 GC 参数应用到两个及以上的服务器上然后比较它们的性能,然后将那些被证明

问题一:有哪些资源可以分配给spark作业使用? 答案:executor个数,cpu per exector(每个executor可使用的CPU个数),memory per exector(每个executor可使用的内存),driver memory 问题二:在什么地方分配资源给spark作业? 答案:很简单,就是在我们提交spark作业的时候的脚本中设定,具体如下(这里以我的项目为例) /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class  com.xing

在部署了的GreenPlum集群中进行数据查询时,发现数据量一旦大了,查询一跑就中断,提示某个segment中断了连接. ERROR 58M01 "Error on receive from seg0 slice1 192.168.110.84:6000 pid=xxx: server closed the connection unexpectedly" This probably means the server terminated abnormally before or wh

开篇废话 今天我们一起来学习JVM的内存分配,主要目的是为我们Android内存优化打下基础. 一直在想以什么样的方式来呈现这个知识点才能让我们易于理解,最终决定使用方法为:图解+源代码分析. 欢迎访问我的个人博客:senduo's blog 希望能在我们平时开发写代码的时候,能够知道当前写的这段代码,内存方面是如何分配的. 我们深知,一个Java程序员在很多时候根本不用操心内存的释放,而是依靠JVM去管理,以前写C++代码的时候,却要时刻记着new的空间要及时释放掉,不然程序很容易出现内存溢出

1 task的内存缓冲调节参数 2 reduce端聚合内存占比 spark.shuffle.file.buffer                     map task的内存缓冲调节参数,默认是32kb spark.shuffle.memoryFraction          reduce端聚合内存占比,默认0.2 怎么判断在什么时候对这两个参数进行调整呢? 通过监控平台查看每个executor的task的shuffle write和shuffle read的运行次数,如果发现这个指标的运

降低cache操作的内存占比 方案: 通过SparkConf.set("spark.storage.memoryFraction","0.6")来设定.默认是0.6,可以设置为0.5 0.3 等 原因: spark中,堆内存又被划分成了两块儿,一块儿是专门用来给RDD的cache.persist操作进行RDD数据缓存用的:另外一块儿,就是我们刚才所说的,用来给spark算子函数的运行使用的,存放函数中自己创建的对象.默认情况下,给RDD cache操作的内存占比是0

数据本地化等待时长调节的优化 在项目该如何使用? 通过 spark.locality.wait 参数进行设置,默认为3s,6s,10s. 项目中代码展示: new SparkConf().set("spark.locality.wait","10"); 作者:z小赵 链接:https://www.jianshu.com/p/99ef69adc2b1 来源:简书 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.

广播大变量,重复用到的变量 原因见 https://www.jianshu.com/p/2c297b23ebda

如果一个RDD在两个地方用到,就持久化他.不然第二次用到他时,会再次计算. 直接调用cache()或者presist()方法对指定的RDD进行缓存(持久化)操作,同时在方法中指定缓存的策略. 原文:https://www.jianshu.com/p/9555644ccc0f

注意:本文是我们的 PHP 性能分析系列的第三篇,点此阅读 PHP 性能分析第一篇: XHProf & XHGui 介绍 ,或  PHP 性能分析第二篇: 深入研究 XHGui. 在本系列的 第一篇 中,我们介绍了 XHProf .而在 第二篇 中,我们深入研究了 XHGui UI, 现在最后一篇,让我们把 XHProf /XHGui 的知识用到工作中! 性能调优 不用运行的代码才是绝好的代码.其他只是好的代码.所以,性能调优时,最好的选择是首先确保运行尽可能少的代码. OpCode 缓存 首先

前言 关于SQL Server调优系列是一个庞大的内容体系,非一言两语能够分析清楚,本篇先就在SQL 调优中所最常用的查询计划进行解析,力图做好基础的掌握,夯实基本功!而后再谈谈整体的语句调优. 通过本篇了解如何阅读和理解查询计划.并且列举一系列最常用的查询执行运算符. 技术准备 基于SQL Server2008R2版本,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行解析. 一.区别不同的运算符 在所有T-SQL语句在执行的时候,都会将语句分解为一些基本的结构单元,这些结构单元统称为:运

原文:[原创]构建高性能ASP.NET站点 第五章-性能调优综述(后篇) 构建高性能ASP.NET站点 第五章—性能调优综述(后篇) 前言:本篇主要讲述如何根据一些简单的工具和简单的现象来粗布的定位站点的性能问题.  本章的议题如下: 性能调优的一般过程 利用分析工具分析页面加载信息 利用分析工具分析性能瓶颈     系列文章链接: 构建高性能ASP.NET站点 开篇 构建高性能ASP.NET站点之一 剖析页面的处理过程(前端) 构建高性能ASP.NET站点之二 优化HTTP请求(前端) 构建高

前言 关于SQL Server调优系列是一个庞大的内容体系,非一言两语能够分析清楚,本篇先就在SQL 调优中所最常用的查询计划进行解析,力图做好基础的掌握,夯实基本功!而后再谈谈整体的语句调优. 通过本篇了解如何阅读和理解查询计划.并且列举一系列最常用的查询执行运算符. 技术准备 基于SQL Server2008R2版本,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行解析. 一.区别不同的运算符 在所有T-SQL语句在执行的时候,都会将语句分解为一些基本的结构单元,这些结构单元统称为:运

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 在遇到实际性能问题时,除了关注系统性能指标.还要结合应用程序的系统的日志.堆栈信息.GClog.threaddump等数据进行问题分析和定位.关于性能指标分析可以参考前一篇JVM性能调优实践--性能指标分析. JVM的调优和故障处理可以使用JDK的几个常用命令工具.因为本文是基于Docker容器内部的Springboot服务.需要调整一下docker容器的启动参数,才可以使用jmap等工具.jmap命令需要使用Linux的Capability的PTRACE_ATTACH权限.而Docker

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