调整partition数量,每次reduece和distict的时候都应该调整,数量太大和太小都不好,通常来讲保证一个partition的大小在1-2G左右为宜 调整excutors 调整core 调整内存 使用cache (但是在内存不够的情况下,最好不要用,可能会频繁GC) 尽量减少shuffle运算 尽量减少网络传输 少量数据可以使用broadcast

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 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

原文:http://www.cnblogs.com/arachis/p/Spark_Shuffle.html spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明:该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小.将数据写到磁盘文件之前,会先写入buffer缓冲中,待缓冲写满之后,才会溢写到磁盘. 调优建议:如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小(比如64k),从而减少shuffle

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.

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

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

一. 说到mysql的调优,有许多的点可以让我们去做,因此梳理下,一些调优的策略,今天只是总结下服务器参数的调优  其实说到,参数的调优,我的理解就是无非两点: 如果是Innodb的数据库,innodb_buffer_pool_size就开的尽可能大点,我一般都是开内存的80%左右 如果是MyISAM的数据库,key_buffer_size就尽可能的开的大点.  我觉得这是非常重要的两个参数,下面是重点介绍下,这两个参数的作用:  innodb_buffer_pool_size:  该参数是用来

[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.

很久不搭理自己的网站了,几天突然发现启动程序总是被killed, 于是查看了系统日志 vi /var/log/messages 发现出现 kernel: Out of memory: Kill process 这意味着整个系统的内存已经不足,如果不杀死进程的话,就会导致系统的崩溃. Aug 15 13:05:48 izm5earhdmowvut444lz7hz kernel: Out of memory: Kill process 8292 (java) score 150 or sacrifi

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 本篇文章来介绍随机森林(RandomForest)算法. 1,集成算法之 bagging 算法 在前边的文章<AdaBoost 算法-分析波士顿房价数据集>中,我们介绍过集成算法.集成算法中有一类算法叫做 bagging 算法. bagging 算法是将一个原始数据集随机抽样成 N 个新的数据集.然后将这 N 个新的数据集作用于同一个机器学习算法,从而得到 N 个模型,最终集成一个综合模型. 在对新的数据

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.

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

Linux下TCP/IP及内核参数优化有多种方式,参数配置得当可以大大提高系统的性能,也可以根据特定场景进行专门的优化,如TIME_WAIT过高,DDOS攻击等等. 如下配置是写在sysctl.conf中,可使用sysctl -p生效,文中附带了一些默认值和中文解释(从网上收集和翻译而来),确有些辛苦,转载请保留链接,谢谢-. 相关参数仅供参考,具体数值还需要根据机器性能,应用场景等实际情况来做更细微调整. net.core.netdev_max_backlog = #该参数决定了,网络设备接收

1. pdflush刷新脏数据条件 (linux IO 内核参数调优 之 原理和参数介绍)上一章节讲述了IO内核调优介个重要参数参数. 总结可知cached中的脏数据满足如下几个条件中一个或者多个的时候就会被pdflush刷新到磁盘: (1)数据存在的时间超过了dirty_expire_centisecs(默认30s)时间 (2)脏数据所占内存 /(MemFree + Cached - Mapped) > dirty_background_ratio.也就是说当脏数据所占用的内存占(MemFre

Linux下TCP/IP及内核参数优化有多种方式,参数配置得当可以大大提高系统的性能,也可以根据特定场景进行专门的优化,如TIME_WAIT过高,DDOS攻击等等.如下配置是写在sysctl.conf中,可使用sysctl -p生效,相关参数仅供参考,具体数值还需要根据机器性能,应用场景等实际情况来做更细微调整.   net.core.netdev_max_backlog = 400000#该参数决定了,网络设备接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时,允许送到队列的数据包的最大数目. net

转载自:http://yufenfei.iteye.com/blog/1746914 尊重原创. 一.GC有两种类型:Scavenge GC 和Full GC 1.Scavenge GC 一般情况下,当新对象生成,并且在Eden申请空间失败时,就会触发Scavenge GC,堆的Eden区域进行GC,清除非存活对象,并且把尚且存活的对象移动到Survivor的两个区中. 2.Full GC 对整个堆进行整理,包括Young.Tenured和Perm.Full GC 比Scavenge GC要慢,

小内存VPS优化(使用wdcp lnamp一键包安装环境的情况下): 1.主要优化perfork模式下几个参数,防止开启过多的httpd进程占用大量内存导致内存满:在wdcp下修改的httpd配置文件:/www/wdlinux/httpd-2.2.22/conf/httpd-wdl.conf原值:<IfModule mpm_prefork_module>    ServerLimit         1024    StartServers          5    MinSpareServ

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