spark中有partition的概念(和slice是同一个概念,在spark1.2中官网已经做出了说明),一般每个partition对应一个task.在我的测试过程中,如果没有设置spark.default.parallelism参数,spark计算出来的partition非常巨大,与我的cores非常不搭.我在两台机器上(8cores *2 +6g * 2)上,spark计算出来的partition达到2.8万个,也就是2.9万个tasks,每个task完成时间都是几毫秒或者零点几毫秒,执行

官方是这么说的: Cluster resources can be under-utilized if the number of parallel tasks used in any stage of the computation is not high enough. For example, for distributed reduce operations like reduceByKey and reduceByKeyAndWindow, the default number of

转载:https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/96482120 nohup spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /xx/xx/xx/xx.jar --class com.spark_kudu_parquet.spark_kudu --name spark_kudu --driver-memory 2g --driver-cores 2 --executo

From the answer here, spark.sql.shuffle.partitions configures the number of partitions that are used when shuffling data for joins or aggregations. spark.default.parallelism is the default number of partitions in RDDs returned by transformations like

在关于spark任务并行度的设置中,有两个参数我们会经常遇到,spark.sql.shuffle.partitions 和 spark.default.parallelism, 那么这两个参数到底有什么区别的? 首先,让我们来看下它们的定义 Property Name Default Meaning spark.sql.shuffle.partitions 200 Configures the number of partitions to use when shuffling data for

一. 运维 1. Master挂掉,standby重启也失效 Master默认使用512M内存,当集群中运行的任务特别多时,就会挂掉,原因是master会读取每个task的event log日志去生成spark ui,内存不足自然会OOM,可以在master的运行日志中看到,通过HA启动的master自然也会因为这个原因失败. 解决 增加Master的内存占用,在Master节点spark-env.sh 中设置: export SPARK_DAEMON_MEMORY 10g # 根据你的实际情况

http://spark.apache.org/docs/1.6.1/tuning.html1) 代码优化 a. 对于多次使用的RDD,进行数据持久化操作(eg: cache.persist) b. 如果对同一个份数据进行操作,那么尽量公用一个RDD c. 优先使用reduceByKey和aggregateByKey取代groupByKey 原因:前两个API存在combiner,可以降低数据量:groupByKey可能存在OOM异常 d. 对于Executor使用到Driver中的变量的情况,

Spark排错与优化 http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/49155087 一. 运维 1. Master挂掉,standby重启也失效 Master默认使用512M内存,当集群中运行的任务特别多时,就会挂掉,原因是master会读取每个task的event log日志去生成Sparkui,内存不足自然会OOM,可以在master的运行日志中看到,通过HA启动的master自然也会因为这个原因失败. 解决 增加Master的内存占用,在Mas

并行度 对于*ByKey等需要shuffle而生成的RDD,其Partition数量依如下顺序确定:1. 方法的第二个参数 > 2. spark.default.parallelism参数 > 3. 所有依赖的RDD中,Partition最多的RDD的Partition的数量. 对于其他的RDD则其依赖于父RDD的分区个数.对于读取Hadoop文件的RDD,其默认的分区个数是HDFS块个数.同时textFile函数也接受参数,指定分区个数,但不能小于HDFS块个数——不使用HDFS块个数. 优

性能调优相关的原理讲解.经验总结: 掌握一整套Spark企业级性能调优解决方案:而不只是简单的一些性能调优技巧. 针对写好的spark作业,实施一整套数据倾斜解决方案:实际经验中积累的数据倾斜现象的表现,以及处理后的效果总结. 调优前首先要对spark的作业流程清楚: Driver到Executor的结构: Master: Driver |-- Worker: Executor |-- job |-- stage |-- Task Task 一个Stage内,最终的RDD有多少个partitio

前几节介绍了下常用的函数和常踩的坑以及如何打包程序,现在来说下如何调参优化.当我们开发完一个项目,测试完成后,就要提交到服务器上运行,但运行不稳定,老是抛出如下异常,这就很纳闷了呀,明明测试上没问题,咋一到线上就出bug了呢!别急,我们来看下这bug到底怎么回事~ 一.错误分析 1.参数设置及异常信息 18/10/08 16:23:51 WARN TransportChannelHandler: Exception in connection from /10.200.2.95:40888 ja

1.写在前面 Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,在计算能力上优于MapReduce,被誉为第二代大数据计算框架引擎.Spark采用的是内存计算方式.Spark的四大核心是Spark RDD(Spark core),SparkSQL,Spark Streaming,Spark ML.而SparkSQL在基于Hive数仓数据的分布式计算上尤为广泛.本编博客主要介绍基于Java API的SparkSQL的一些用法建议和利用Spark处理各种大数据计算的性能优化建议 2.Spar

实际上Spark集群的资源并不一定会被充分利用到,所以要尽量设置合理的并行度,来充分地利用集群的资源.才能充分提高Spark应用程序的性能. Spark会自动设置以文件作为输入源的RDD的并行度,依据其大小,比如HDFS,就会给每一个block创建一个partition,也依据这个设置并行度.对于reduceByKey等会发生shuffle的操作,就使用并行度最大的父RDD的并行度即可. 可以手动使用textFile().parallelize()等方法的第二个参数来设置并行度:也可以使用spa

一. Hbase的region 我们先简单介绍下Hbase的架构和Hbase的region: 从物理集群的角度看,Hbase集群中,由一个Hmaster管理多个HRegionServer,其中每个HRegionServer都对应一台物理机器,一台HRegionServer服务器上又可以有多个Hregion(以下简称region).要读取一个数据的时候,首先要先找到存放这个数据的region.而Spark在读取Hbase的时候,读取的Rdd会根据Hbase的region数量划分stage.所以当r

只有满怀自信的人,能在任何地方都怀有自信,沉浸在生活中,并认识自己的意志. 前言 最近公司有一个生产的小集群,专门用于运行spark作业.但是偶尔会因为nn或dn压力过大而导致作业checkpoint操作失败进而导致spark 流任务失败.本篇记录从应用层面对spark作业进行优化,进而达到优化集群的作用. 集群使用情况 有数据的目录以及使用情况如下: 目录 说明 大小 文件数量 数据数量占比 数据大小占比 /user/root/.sparkStaging/applicationIdxxx sp

概叙: 在任何分布式系统中,序列化都是扮演着一个重要的角色的.如果使用的序列化技术,在执行序列化操作的时候很慢,或者是序列化后的数据还是很大,那么会让分布式应用程序的性能下降很多.所以,进行Spark性能优化的第一步,就是进行序列化的性能优化. Spark自身默认就会在一些地方对数据进行序列化,比如Shuffle.还有就是,如果我们的算子函数使用到了外部的数据(比如Java内置类型,或者自定义类型),那么也需要让其可序列化. 而Spark自身对于序列化的便捷性和性能进行了一个取舍和权衡.默认,S

Spark有几种部署的模式,单机版.集群版等等,平时单机版在数据量不大的时候可以跟传统的java程序一样进行断电调试.但是在集群上调试就比较麻烦了...远程断点不太方便,只能通过Log的形式,进行分析,利用spark ui做性能调整和优化. 那么本篇就介绍下如何利用Ui做性能分析,因为本人的经验也不是很丰富,所以只能作为一个入门的介绍. Spark UI入口 如果是单机版本,在单机调试的时候输出信息中已经提示了UI的入口: 17/02/26 13:55:48 INFO SparkEnv: Reg

1.  计算提供两种模式,一种是jar包本地计算.一种是JSF服务. 2.  第一步是引入spark,因与netty.JDQ均有冲突,解决netty冲突后,隔离计算为单独服务.已在线上,因storm也与spark存 在运行时冲突,storm也在用服务. 3.  第二步是召回集扩量,发现当召回集由200扩到500后性能下降过快到70ms,利用多线程多核计算,性能到6ms.已在线上 4.  第三步在此扩量到1000,采用增加线程方式,性能达到25ms左右.已在预发 5.  第四步召回集在扩量,如性能

摘要: 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小.分布)以及操作算子的特点(中间结果集的分布及大小)及代价,从而更好的选择执行代价最小的物理执行计划,即 SparkPlan. Spark CBO 背景 上文Spark SQL 内部原理中介绍的 Optimizer 属于 RBO,实现简单有效.它属于 LogicalPlan 的优化,所有优化均基于 LogicalPlan 本身的特点,未考虑数据本身的特点,也未考虑算子本身的代价. 本文将介绍 CBO,它充分考虑了数据本身的特点(如大小

在spark中要进行join操作,如果在shuffle的时候进行join效率较低.如果满足 所需要join的表中有一张表较小,那么可以考虑在map端进行join操作. 转载:http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/50834858 将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法,不过在分布式计算系统中,这个问题往往会变的非常麻烦,因为框架提供的 join 操作一般会将所有数据根据 key 发送到所有的 reduce 分区中去,也就是 shuff