通过Spark作业将数据写入Hudi时,Spark应用的调优技巧也适用于此.如果要提高性能或可靠性,请牢记以下几点. 输入并行性:Hudi对输入进行分区默认并发度为1500,以确保每个Spark分区都在2GB的限制内(在Spark2.4.0版本之后去除了该限制),如果有更大的输入,则相应地进行调整.我们建议设置shuffle的并发度,配置项为hoodie.[insert|upsert|bulkinsert].shuffle.parallelism,以使其至少达到input_data_size/5

From:  https://c.m.163.com/news/a/D7B0C6Q40511PFUO.html?spss=newsapp&fromhistory=1 Java虚拟机性能监控与调优实战 酷客创意网01-04 20:37跟贴 7 条 本文针对Java虚拟机对程序性能影响,通过设置不同的Java虚拟机参数来提升程序的性能.首先从Java虚拟机各个性能方面来进行监控,找出Java虚拟机中可能对程序性能影响较大的,然后先通过小实验来证明对程序性能的影响,确定了对程序性能影响较大的指标.最后

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 7]Spark 应用经验.调优与动手实践 目标: 1. 了解Spark 应用经验与调优的理论与方法,如果遇到Spark调优的事情,有理论思考框架. 2. 把调优的过程,进行动手实践,完成一些调优的优化过程,加深理解. 3. 做一个完整的调优的案例,再次加深自己对Spark调优的理解.

Spark系列面试题 Spark面试题(一) Spark面试题(二) Spark面试题(三) Spark面试题(四) Spark面试题(五)--数据倾斜调优 Spark面试题(六)--Spark资源调优 Spark面试题(七)--Spark程序开发调优 Spark面试题(八)--Spark的Shuffle配置调优 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BufferedOutp

内存泄漏及解决方法 1)系统崩溃前的一些现象 每次垃圾回收的时间越来越长,由之前的10ms延长到50ms左右,FullGC的时间也有之前的0.5s延长到4.5s:FullGC的次数越来越多,最频繁时隔不到1分钟就进行一次FullGC:年老代的内存越来越大并且每次FullGC后年老代没有内存被释放:之后系统会无法响应新的请求,逐渐到达OutOfMemoryError的临界值. 2)生成堆的dump文件 通过JMX的MBean生成当前的Heap信息,大小为一个3G(整个堆的大小)的hprof文件,如

park submit参数介绍 你可以通过spark-submit --help或者spark-shell --help来查看这些参数.   使用格式:  ./bin/spark-submit \   --class <main-class> \   --master <master-url> \   --deploy-mode <deploy-mode> \   --conf <key>=<value> \   ... # other opti

Spark-性能调优-系列文章 Spark Master at spark://node-01:7077 scala java8_百度搜索 (1 封私信)如何评价Linkedin决定逐渐减少Scala转而使用Java8的决定? - 知乎 为什么Java 8也不能干掉Scala? - 大数据技术参考_大数据技术文献_大数据趋势分析 SPARK_WORKER_CORES 超过_百度搜索 spark 调优经验(续二) | IT瘾 spark调优经验(待续) | IT瘾 Spark&Spark性能调优实

一 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. 1.1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,总共有1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task却要一两个小时.这种情况很常见. 原本能够正常执行的Spark作业,某天突然报出OOM(内存溢出)异常,观察异

spark submit参数介绍 你可以通过spark-submit --help或者spark-shell --help来查看这些参数. 使用格式:  ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ --master <master-url> \ --deploy-mode <deploy-mode> \ --conf <key>=<value> \ # other options <applica

参考: https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/22024169 一.开发调优 1.避免创建重复RDD 对于同一份数据,只应该创建一个RDD,不要创建多个RDD来代表同一份数据. 2.尽可能复用同一个RDD 多个RDD的数据有重叠或者包含的情况,我们应该尽量复用一个RDD,这样可以尽可能地减少RDD的数量,从而尽可能减少算子执行的次数 3.对多次使用的RDD进行持久化 Spark的

作者:vivo 互联网服务器团队- Chen Dongxing.Li Haoxuan.Chen Jinxia 随着业务的日渐复杂,性能优化俨然成为了每一位技术人的必修课.性能优化从何着手?如何从问题表象定位到性能瓶颈?如何验证优化措施是否有效?本文将介绍分享 vivo push 推荐项目中的性能调优实践,希望给大家提供一些借鉴和参考. 一.背景介绍 在 Push 推荐中,线上服务从 Kafka 接收需要触达用户的事件,之后为这些目标用户选出最合适的文章进行推送.服务由 Java 开发,CPU 密

 Java(JVM)内存模型 正如你从上面的图片看到的,JVM内存被分成多个独立的部分.广泛地说,JVM堆内存被分为两部分——年轻代(Young Generation)和老年代(Old Generation). 年轻代 年轻代是所有新对象产生的地方.当年轻代内存空间被用完时,就会触发垃圾回收.这个垃圾回收叫做Minor GC.年轻代被分为3个部分——Enden区和两个Survivor区. 年轻代空间的要点: 大多数新建的对象都位于Eden区. 当Eden区被对象填满时,就会执行Minor GC.

spark streaming 调优的几个角度: 高效地利用集群资源减少批数据的处理时间 设置正确的批容量(size),使数据的处理速度能够赶上数据的接收速度 内存调优 Spark SQL 可以通过调用 sqlContext.cacheTable("tableName")方法来缓存使用柱状格式的表.

Linux  JVM Tomcat =========Linux =============== 监控 nmon  命令:nmon -s 10 -c 60 -f -m /home -s 10 每10s收集一次 -c 60 一共收集60次 -f 保存带时间的文件名 -m 保存目录 =========JVM ==================== 监控 jps jstack jstat jps在linux系统获得java应用进程号  命令:jps -m -l -------------------

就算生不逢时,也该理解理解了.已经在Java界快混迹3年了,对于一些性能调优的话题我是一直插不上嘴,只是针对昨晚看到的一篇性能调优的文章,我忍不住了. Tomcat性能调优: 找到Tomcat根目录下的conf目录,修改server.xml文件的内容.对于这部分的调优,我所了解到的就是无非设置一下Tomcat服务器的最大并发数和Tomcat初始化时创建的线程数的设置,当然还有其他一些性能调优的设置,下图是我根据我机子的性能设置的一些参数值,给各位详细解释一下吧: 1.URIEncoding="U

凡事预则立,不预则废,和很多事情一样.Java性能调优的成功.离不开行动计划.方法或策略以及特定的领域背景知识.为了在Java性能调优工作中有所成就.你得超越"花似雾中看"的状态,进入"悠然见南山"或者已然是"一览众山小"的境地. 这三个境地的说法可能让你有些糊涂吧.以下进一步解释. 花似雾中看(I don't know what I don't know). 有时候下达的任务会涉及你所不熟悉的问题域.理解陌生问题域首先面临的困难就是怎样竭尽所能

1.平常的资源使用情况 2.官网 3.资源参数调优 cores memory JVM 4.具体参数 可以在--conf参数中给定资源配置相关信息(配置的一般是JVM的一些垃圾回收机制) --driver-memory MEM Memory for driver (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1024M). 给定driver运行的时候申请的内存,默认是1G --executor-memory MEM Memory per executor (e.g. 1000M, 2G)

Sparkstreaming-性能调优 Spark Master at spark://node-01:7077 sparkstreaming 线程 数量_百度搜索 streaming中partition里用线程池异步优化 - 曾晓森的博客 - CSDN博客 第116课: Spark Streaming性能优化:如何在毫秒内处理处理大吞吐量的和数据波动比较大 的程序 - CSDN博客 Spark(十二)--性能调优篇 - 蒋源德 - 博客园 转:spark通过合理设置spark.default.

1 基于JDK命令行工具的监控 1.1 JVM的参数类型 1.1.1 标准参数 在JVM的各个版本基本上保持不变,很稳定的. -help -server -client -version -showversion -cp -classpath 1.1.2 X参数 非标准化参数 -Xint: 解释执行 -Xcomp: 第一次使用就编译成本地代码 -Xmixed: 混合模式,JVM自己来决定是否编译成本地代码 1.1.3 XX参数 非标准化参数 相对不稳定 主要用于JVM调优和Debug Boole

要了解Java垃圾收集机制,先理解JVM内存模式是非常重要的.今天我们将会了解JVM内存的各个部分.如何监控以及垃圾收集调优. Java(JVM)内存模型 正如你从上面的图片看到的,JVM内存被分成多个独立的部分.广泛地说,JVM堆内存被分为两部分——年轻代(Young Generation)和老年代(Old Generation). 年轻代 年轻代是所有新对象产生的地方.当年轻代内存空间被用完时,就会触发垃圾回收.这个垃圾回收叫做Minor GC.年轻代被分为3个部分——Enden区和两个Su