1.Spark on Yarn下JVM的OOM问题及解决方式 2.Spark中Driver的Stack Overflow的问题及解决方式 Spark on Yarn cluster mode: 此时有可能会报OOM的错误,具体来说: 由于Client模式下一定没有出现OOM,而在Cluster模式下一定出现了OOM,所以必然说明OOM是Driver导致的! Driver在Client和Cluster模式下占用的内存都是一致的,例如都是100M,现在的问题是为什么在Client下的100M不会OO

Spark调优主要分为开发调优.资源调优.数据倾斜调优.shuffle调优几个部分.开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则,是高性能Spark作业的基础:数据倾斜调优,主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案:shuffle调优,面向的是对Spark的原理有较深层次掌握和研究的同学,主要讲解了如何对Spark作业的shuffle运行过程以及细节进行调优. 本文作为Spark性能优化指南的基础篇,主要讲解开发调优以及资源调优. 一 开发调优 调优概

数据接收并行度调优(一) 通过网络接收数据时(比如Kafka.Flume),会将数据反序列化,并存储在Spark的内存中.如果数据接收称为系统的瓶颈,那么可以考虑并行化数据接收.每一个输入DStream都会在某个Worker的Executor上启动一个Receiver,该Receiver接收一个数据流.因此可以通过创建多个输入DStream,并且配置它们接收数据源不同的分区数据,达到接收多个数据流的效果.比如说,一个接收两个Kafka Topic的输入DStream,可以被拆分为两个输入DStr

下面这些关于Spark的性能调优项,有的是来自官方的,有的是来自别的的工程师,有的则是我自己总结的. 基本概念和原则 <1>  每一台host上面可以并行N个worker,每一个worker下面可以并行M个executor,task们会被分配到executor上面 去执行.Stage指的是一组并行运行的task,stage内部是不能出现shuffle的,因为shuffle的就像篱笆一样阻止了并行task的运 行,遇到shuffle就意味着到了stage的边界. <2>  CPU的c

Spark Streaming性能调优详解 Spark  2015-04-28 7:43:05  7896℃  0评论 分享到微博   下载为PDF 2014 Spark亚太峰会会议资料下载.<Hadoop从入门到上手企业开发视频下载[70集]>.<炼数成金-Spark大数据平台视频百度网盘免费下载>.<Spark 1.X 大数据平台V2百度网盘下载[完整版]>.<深入浅出Hive视频教程百度网盘免费下载> 转发微博有机会获取<Spark大数据分析实战

原文链接:Spark Streaming性能调优详解 Spark Streaming提供了高效便捷的流式处理模式,但是在有些场景下,使用默认的配置达不到最优,甚至无法实时处理来自外部的数据,这时候我们就需要对默认的配置进行相关的修改.由于现实中场景和数据量不一样,所以我们无法设置一些通用的配置(要不然Spark Streaming开发者就不会弄那么多参数,直接写死不得了),我们需要根据数据量,场景的不同设置不一样的配置,这里只是给出建议,这些调优不一定试用于你的程序,一个好的配置是需要慢慢地尝试

来自:http://blog.csdn.net/u012102306/article/details/51637366 资源参数调优 了解完了Spark作业运行的基本原理之后,对资源相关的参数就容易理解了.所谓的Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源使用的效率,从而提升Spark作业的执行性能.以下参数就是Spark中主要的资源参数,每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分,我们同时也给出了一个调优的参考值. num-execu

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使

资源参数调优 了解完了Spark作业运行的基本原理之后,对资源相关的参数就容易理解了.所谓的Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源使用的效率,从而提升Spark作业的执行性能.以下参数就是Spark中主要的资源参数,每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分,我们同时也给出了一个调优的参考值. num-executors 参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行.Driver在向YARN集群管

一.概述 大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO.序列化.网络数据传输等操作.因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优.但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发.资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已.因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末.下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各

下面这些关于Spark的性能调优项,有的是来自官方的,有的是来自别的的工程师,有的则是我自己总结的. Data Serialization,默认使用的是Java Serialization,这个程序员最熟悉,但是性能.空间表现都比较差.还有一个选项是Kryo Serialization,更快,压缩率也更高,但是并非支持任意类的序列化. Memory Tuning,Java对象会占用原始数据2~5倍甚至更多的空间.最好的检测对象内存消耗的办法就是创建RDD,然后放到cache里面去,然后在UI 上

最详细10招Spark数据倾斜调优 数据量大并不可怕,可怕的是数据倾斜 . 数据倾斜发生的现象 绝大多数 task 执行得都非常快,但个别 task 执行极慢. 数据倾斜发生的原理 在进行 shuffle 的时候,必须将各个节点上相同的 key 的数据拉取到某个节点 上的一个 task 来进行处理,比如按照 key 进行聚合或 join 等操作.此时如果某个 key 对应的数据量特 别大的话,就会发生数据倾斜. 数据倾斜的危害 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,

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.程序开发调优 :避免创建重复的RDD 需要对名为"hello.txt"的HDFS文件进行一次map操作,再进行一次reduce操作.也就是说,需要对一份数据执行两次算子操

1. 常规性能调优 一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略.  --driver-memory 配置Driver内存(影响不大) 内存大小影响不大 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本所示: /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.atg

1.1.1     常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示:. /usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.atguigu.spark.Analysis \ --num-

一.内存调优 内核关于内存的选项都在/proc/sys/vm目录下.   1.pdflush,用于回写内存中的脏数据到硬盘.可以通过 /proc/sys/vm/vm.dirty_background_ratio调整.   首先查看这个值默认应该是10.   [root@server-mysql ~]# cat /proc/sys/vm/dirty_background_ratio 这个值是一个阀值,说明如果内存中的脏数据达到系统总内存的10%时,那么pdflush进程就会启动,将内存中的脏数据写

当你开始编写 Apache Spark 代码或者浏览公开的 API 的时候,你会遇到各种各样术语,比如transformation,action,RDD(resilient distributed dataset) 等等. 了解到这些是编写 Spark 代码的基础. 同样,当你任务开始失败或者你需要透过web界面去了解自己的应用为何如此费时的时候,你需要去了解一些新的名词: job, stage, task.对于这些新术语的理解有助于编写良好 Spark 代码.这里的良好主要指更快的 Spark

之前百度,google了很多,发现并没有介绍mongodb生产环境如何配置的文章, 当时想参考下都不行, 所以写篇文章,大家可以一块讨论下. 1. MongoClientOptions中的连接池配置: 配置如下: connectionPoolSettings = ConnectionPoolSettings.builder() .minSize(getMinConnectionsPerHost()) .maxSize(getConnectionsPerHost()) .maxWaitQueueS

本文翻译之cloudera的博客,本系列有两篇,第二篇看心情了 概论 当我们理解了transformation,action和rdd后,我们就可以写一些基础的spark的应用了,但是如果需要对应用进行调优就需要了解spark的底层执行模型,理解job,stage,task等概念.   本文你将会了解spark程序是怎么在机器上执行的,同时也学到一些实用的建议关于什么样的执行模型可以提高程序效率 Spark如何执行应用 一个spark程序包括一个driver进程和多个分散在集群节点上的execut

原博文出自于: http://sanwen.net/a/gqkotbo.html 感谢! 来源:数盟 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. 数据倾斜是多么痛?!!! 如果数据倾斜没有解决,完全没有可能进行性能调优,其他所有的调优手段都是一个笑话.数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的性能调优问题. 数据倾斜如果能够解

一.what is a shuffle? 1.1 shuffle简介 一个stage执行完后,下一个stage开始执行的每个task会从上一个stage执行的task所在的节点,通过网络传输获取task需要处理的所有key,然后每个task对相同的key进行算子操作,这个过程就是shuffle过程. 我们常说的shuffle过程之所以慢是因为有大量的磁盘IO以及网络传输操作.spark中负责shuffle的组件主要是ShuffleManager,在spark1.1之前采用的都是HashShuff