数据本地化对于Spark Job性能有着巨大的影响,如果数据以及要计算它的代码是在一起的,那么性能当然会非常高.但是,如果数据和计算它的代码是分开的,那么其中之一必须到另外一方的机器上.移动代码到其匹配的数据节点,会比移动大量数据到代码所在的节点上去,速度要快得多,因为代码比较小.Spark也正是基于这个数据本地化的原则来构建task调度算法. 数据本地化,是指数据离计算它的代码距离有多近,有几种数据本地化级别: 1.PROCESS_LOCAL:数据和计算它的代码在同一个JVM进程中,对应spa

Spark数据本地化-->如何达到性能调优的目的 1.Spark数据的本地化:移动计算,而不是移动数据 2.Spark中的数据本地化级别: TaskSetManager 的 Locality Levels 分为以下五个级别: PROCESS_LOCAL  NODE_LOCAL NO_PREF    RACK_LOCAL ANY      PROCESS_LOCAL   进程本地化:task要计算的数据在同一个Executor中         NODE_LOCAL    节点本地化:速度比 PR

一.前述 Spark中调优大致分为以下几种 ,代码调优,数据本地化,内存调优,SparkShuffle调优,调节Executor的堆外内存. 二.具体    1.代码调优 1.避免创建重复的RDD,尽量使用同一个RDD 2.对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据.因为不进行序列化与反序列化操作,就避免了这部分的性能开销:对这个RDD的后续算子操作,

数据本地化的背景: 数据本地化对于Spark Job性能有着巨大的影响.如果数据以及要计算它的代码是在一起的,那么性能当然会非常高.但是,如果数据和计算它的代码是分开的,那么其中之一必须到另外一方的机器上.通常来说,移动代码到其他节点,会比移动数据到代码所在的节点上去,速度要快得多,因为代码比较小.Spark也正是基于这个数据本地化的原则来构建task调度算法的. 数据本地化,指的是,数据离计算它的代码有多近.基于数据距离代码的距离,有几种数据本地化级别:1.PROCESS_LOCAL:数据和计

SparkStreaming拉取Kafka中数据,处理后入库.整个流程速度很慢,除去代码中可优化的部分,也在spark集群中找原因. 发现: 集群在处理数据时存在移动数据与移动计算的区别,也有些其他叫法,如:数据本地化.计算本地化.任务本地化等. 自己简单理解: 假设集群有6个节点,来了一批数据共12条,数据被均匀的分布在了每个节点,也就是每个节点2条.现在要开始处理这些数据. 一种情况是:某数据由哪个节点处理被随机的分配,类似A节点存了数据1和数据2却可能被要求处理C节点的数据5和数据6,C节

Application任务执行流程:  在Spark Application提交后,Driver会根据action算子划分成一个个的job,然后对每一 个job划分成一个个的stage,stage内部实际上是由一系列并行计算的task组成的,然后 以TaskSet的形式提交给你TaskScheduler,TaskScheduler在进行分配之前都会计算出 每一个task最优计算位置.Spark的task的分配算法优先将task发布到数据所在的节点上 ,从而达到数据最优计算位置. 一.数据本地化级

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.

spark数据倾斜处理 危害: 当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,未能充分发挥分布式系统的并行计算优势. 当发生数据倾斜时,部分任务处理的数据量过大,可能造成内存不足使得任务失败,并进而引进整个应用失败. 表现:同一个stage的多个task执行时间不一致. 原因: 机器本身性能,导致速度不一致. 数据来源的问题: 从数据源直接读取.如读取HDFS,Kafka 读取上一个Stage的Shuffle数据 如何缓解/消除数据倾斜 kafka:取决于kafka top

InfluxDB每秒可以处理成千上万条数据,要将这些数据全部保存下来会占用大量的存储空间,有时我们可能并不需要将所有历史数据进行存储,因此,InfluxDB推出了数据保留策略(Retention Policies),用来让我们自定义数据的保留时间.更多InfluxDB详细教程请看:InfluxDB系列学习教程目录 InfluxDB技术交流群:580487672(点击加入) 一.InfluxDB 数据保留策略 说明 InfluxDB的数据保留策略(RP) 用来定义数据在InfluxDB中存放的时间

Spark数据本地性 分布式计算系统的精粹在于移动计算而非移动数据,但是在实际的计算过程中,总存在着移动数据的情况,除非是在集群的所有节点上都保存数据的副本.移动数据,将数据从一个节点移动到另一个节点进行计算,不但消耗了网络IO,也消耗了磁盘IO,降低了整个计算的效率.为了提高数据的本地性,除了优化算法(也就是修改spark内存,难度有点高),就是合理设置数据的副本.设置数据的副本,这需要通过配置参数并长期观察运行状态才能获取的一个经验值. Spark中的数据本地性有三种: PROCESS_LO

 数据本地化 A CCUserDefault 系统会在默认路径cocos2d-x-2.2.3\projects\Hello\proj.win32\Debug.win32下生成一个名为UserDefault.xml.全部的key皆为char *型.value类型为bool intfloat double std::string. 读操作 bool getBoolForKey(const char* pKey); bool getBoolForKey(const char* pKey, bool

原创文章,同步首发自作者个人博客转载请务必在文章开头处注明出处. 摘要 本文结合实例详细阐明了Spark数据倾斜的几种场景以及对应的解决方案,包括避免数据源倾斜,调整并行度,使用自定义Partitioner,使用Map侧Join代替Reduce侧Join,给倾斜Key加上随机前缀等. 为何要处理数据倾斜(Data Skew) 什么是数据倾斜 对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲,数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜. 何谓数据倾斜?数据倾斜指的是,并行处理的数据集中,某一部分(如Spar

在ASP.NET Core中如何支持每个租户数据存储策略的数据库 不定时更新翻译系列,此系列更新毫无时间规律,文笔菜翻译菜求各位看官老爷们轻喷,如觉得我翻译有问题请挪步原博客地址 本博文翻译自: http://gunnarpeipman.com/2017/08/database-per-tenant/ 让我们继续使用ASP.NET Core web应用程序中的多租户,并关注每个租户都有自己的数据库的解决方案.它不仅仅是关于数据库的--可以有更多的服务,每个租户都有自己的实例.它使这里提供的解决方

数据保存策略(Retention Policies) InfluxDB没有提供直接删除Points的方法,但是它提供了Retention Policies.主要用于指定数据的保留时间:当数据超过了指定的时间之后,就会被删除. 查看当前数据库的Retention Policies SHOW RETENTION POLICIES ON "testDB" 创建新的Retention Policies CREATE RETENTION POLICY "rp_name" ON

Spark 数据倾斜解决方案 2017年03月29日 17:09:58 阅读数:382 现象       当你的应用程序发生以下情况时你该考虑下数据倾斜的问题了: 绝大多数task都可以愉快的执行,总有那么个别task比较慢.比如,假设有10000个task,其中9998个task都很快的给出了结果,还剩那两个慢的拖慢了整个应用,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,这种情况比较少见. 为什么会出现数据倾斜发生? 在进行shuffle的时候,必须

概述 在 redis 中,允许用户设置最大使用内存大小 server.maxmemory,在内存限定的情况下是很有用的.譬如,在一台 8G 机子上部署了 4 个 redis 服务点,每一个服务点分配 1.5G 的内存大小,减少内存紧张的情况,由此获取更为稳健的服务. redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略.redis 提供 6种数据淘汰策略: volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰

spark 数据倾斜的一些表现 https://yq.aliyun.com/articles/62541

redis 数据淘汰策略 volatile-lru:从已设置过期的数据集中挑选最近最少使用的淘汰volatile-ttr:从已设置过期的数据集中挑选将要过期的数据淘汰volatile-random:从已设置过期的数据集中任意挑选数据淘汰allkeys-lru:从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰allkeys-random:从数据集中任意挑选数据淘汰noenviction:禁止淘汰数据redis淘汰数据时还会同步到aof中.从机 配置文件  # maxmemory <bytes># volat

// // ViewController.m // IOS_0113_本地存储 // // Created by ma c on 16/1/13. // Copyright (c) 2016年 博文科技. All rights reserved. // #import "ViewController.h" #import "BWLoginDataModel.h" #import "BWSecondViewController.h" @interf

一 @interface NSCache : NSObject Description A mutable collection you use to temporarily store transient key-value pairs that are subject to eviction when resources are low. Cache objects differ from other mutable collections in a few ways: The NSCach