数据倾斜 为什么会数据倾斜 spark 中的数据倾斜并不是说原始数据存在倾斜,原始数据都是一个一个的 block,大小都一样,不存在数据倾斜: 而是指 shuffle 过程中产生的数据倾斜,由于不同的 key 对应的数据量不同导致不同 task 处理的数据量不同 注意:数据倾斜与数据过量不同,数据倾斜是某几个 task 处理的数据量很大,数据过量是所有 task 处理的数据量都很大 数据倾斜的表现 大部分 task 都快速执行完毕,少数 task 执行缓慢,甚至报错 OOM,即使最终运行完毕,也

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

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

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

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,

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

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

# 问题的提出 在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用 系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一.系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化.对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统不是简单地能实现其功能就可,而是要写出高质量的 SQL语句,提高系统的可用性. 在多数情况下,Oracle使

一.SQL注入 如果程序中采用sql拼接的方式书写代码,那么很可能存在SQL注入漏洞.避免的方式有两种: 1. 对于用户输入过滤敏感字母: 2. 参数化SQL(推荐). 二.索引 ①索引分类 聚簇索引:数据表的物理顺序和索引顺序相同.每个表只能建立一个聚簇索引,应该在表中经常访问的列或者按顺序访问的列建立聚簇索引. 非聚簇索引:数据表的物理顺序和索引顺序不同.每个表可以建立多个非聚簇索引. ②碎片整理 在删除一条数据项记录时,并不会删除对应的索引项.所以经过一段时间后数据库中会出现索引碎片,降低

最近读了程序员的SQL金典这本书,觉得里面的SQL注入漏洞和SQL调优总结得不错,下面简单讨论下SQL注入漏洞和SQL调优. 1. SQL注入漏洞 由于“'1'='1'”这个表达式永远返回 true,而 true 与任何布尔值的 or 运算的结果都是 true,那么无论正确密码是什么“Password='1' or '1'='1'”的计算值永远是 true,这样恶意攻击者就可以使用任何帐户登录系统了.这样的漏洞就被称作“SQL 注入漏洞(SQL Injection)”. 对付 SQL 注入漏洞有

原文:读书笔记之SQL注入漏洞和SQL调优 最近读了程序员的SQL金典这本书,觉得里面的SQL注入漏洞和SQL调优总结得不错,下面简单讨论下SQL注入漏洞和SQL调优. 1. SQL注入漏洞 由于“'1'='1'”这个表达式永远返回 true,而 true 与任何布尔值的 or 运算的结果都是 true,那么无论正确密码是什么“Password='1' or '1'='1'”的计算值永远是 true,这样恶意攻击者就可以使用任何帐户登录系统了.这样的漏洞就被称作“SQL 注入漏洞(SQL Inj

Script:SQL调优健康检查脚本 http://www.askmaclean.com/archives/sql-tuning-health-check-script.html 以下脚本可以用于收集SQL调优的相关信息,包括统计信息.优化器参数等. When executed for one SQL_ID, this script generates an HTML report with the results of a set of health-checks around the one

SQL注入漏洞和SQL调优 最近读了程序员的SQL金典这本书,觉得里面的SQL注入漏洞和SQL调优总结得不错,下面简单讨论下SQL注入漏洞和SQL调优. 1. SQL注入漏洞 由于“'1'='1'”这个表达式永远返回 true,而 true 与任何布尔值的 or 运算的结果都是 true,那么无论正确密码是什么“Password='1' or '1'='1'”的计算值永远是 true,这样恶意攻击者就可以使用任何帐户登录系统了.这样的漏洞就被称作“SQL 注入漏洞(SQL Injection)”

该文档为根据相关资料整理.总结而成,主要讲解Oracle数据库中,获取SQL语句执行计划的最权威.最正确的方法.步骤,此外,还详细说明了每种方法中可选项的意义及使用方法,以方便大家和自己日常工作中查阅使用,因本人未发现本博客支持附件上传功能,需要PDF文件格式的朋友可向我要,也可到群里下载,转载请注明出处. 1.查询v$sql_plan: SQL> col "Query Plan_Table" format a100 SQL> select id,lpad(' ', 2*(

目录 一.前言 二.注意点 三.Oracle执行计划 四.调优记录 @ 一.前言 本博客只记录工作中的一次oracle sql调优记录,因为数据量过多导致的查询缓慢,一方面是因为业务太过繁杂,关联了太多表.面对复杂的业务场景,确实有些情况是需要关联很多表的.当然有些情况是可以将业务实现放在Java代码里,有些情况可以不要关联很多表. 二.注意点 对于SQL调优,不要马上就说加索引什么的,加索引不一定就能解决问题的,加错索引,反而会导致查询变慢,注意加索引的同时也会影响数据库写数据的速度. 三.O

梁敬彬老师的<收获,不止SQL优化>,关于如何缩短SQL调优时间,给出了三个步骤, 1. 先获取有助调优的数据库整体信息 2. 快速获取SQL运行台前信息 3. 快速获取SQL关联幕后信息 其实我们日常,这些步骤,或多或少都会用,但往往缺乏系统的梳理,想到哪儿,做到哪儿,有时还是需要方法论的指导,梁老师帮助我们整理,而且给出了一键生成的脚本,非常实用,这引出了另一个话题,正如eygle曾说的,“动手实验实证能力,才会让别人的经验成为我们的知识和技能,不断成长”,除此之外,我们不能仅仅黑盒地使用

@ 目录 1.SQL Monitor简介 2.捕捉sql的前提 3.SQL Monitor 参数设置 4.SQL Monitor Report 4.1.SQL_ID获取 4.2.Text文本格式 4.3.Html格式 4.4.ACTIVE格式 4.5 SQL Monitoring list 5.SQL Monitor Report查询 5.1.查看所有的sql monitor report 5.2.查看某个sql的sql monitor report 5.3.查看某个sql的整体性能 5.4.查

前言 过年回来的第二周了,终于有时间继续总结知识了.这次来看一下SQL调优的知识,这类问题基本上面试的时候都会被问到,无论你的岗位是后端,运维,测试等等. 像本文标题中的两个问题,就是我在实际面试过程中遇到的,所以这次就主要围绕着这两个问题来总结一下. 本文的重点在第二部分,请耐心看完! explain 查询SQL执行计划 我们在想知道一条SQL的执行计划时,是可以通过Explain关键字来模拟优化器执行SQL查询语句,进而来分析SQL的语句. 举例: 创建如下数据表 CREATE TABLE

在使用DBMS时经常对系统的性能有非常高的要求:不能占用过多的系统内存和 CPU资源.要尽可能快的完成的数据库操作.要有尽可能高的系统吞吐量.如果系统开发出来不能满足要求的所有性能指标,则必须对系统进行调整,这个工作被称为调优.绝定DBMS的性能的因素有两个因素:硬件和软件.使用频率高的CPU.使用多处理器.加大内存容量.增加Cache.提高网络速度等这些都是非常有效的硬件调优方式,不过对硬件进行调优对系统性能的提高是有限的,如果有非常好的硬件条件但是如果编写的SQL质量非常差的话系统的性能并不