我们需要根据不同的业务场景以及数据情况,对Spark作业进行综合性的分析,然后进行多个方面的调节和优化,才能获得最佳性能。 笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累,总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发调优、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...
spark.executor.memory 1g 单个Executor的堆内存 设为节点总内存的75%减去300MB预留 spark.executor.cores 1 单个Executor的CPU核数 建议4-8核,与HDFS块大小匹配 spark.driver.memory 1g Driver进程内存 复杂DAG或大数据集需调至4-8GB spark.default.parallelism 无 默认RDD分区数 设为集群总核数的2-4倍内存结构...
注意:如果要序列化的自定义的类型,字段特别多,此时就需要对Kryo本身进行优化,因为Kryo内部的缓存可能不够存放那么大的class对象,需要调用 SparkConf.set() 方法,设置 spark.kryoserializer.buffer.mb 参数的值,将其调大,默认值为 2 ,单位是 MB ,也就是说最大能缓存 2M 的对象,然后进行序列化。可以在必要时将...
spark-submit --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 1g --num-executors 3 --executor-cores 2 --executor-memory 4g --class com.atguigu.sparktuning.explain.ExplainDemo spark-tuning-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 第2章 资源调优 2.1 资源规划 2.1.1 资源设定考虑 1、总体原则 ...
原文:https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html Spark性能优化指南——高级篇 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候,我们可能会遇到...
Spark--优化 总结:优化方向 RDD/代码调优 1.尽可能复用RDD 2.保证对一个RDD执行多次算子操作时,这个RDD本身仅仅被计算一次。 3.尽量避免使用shuffle类算子 4.使用高性能的算子 5.广播变量 参数调优 1.num-executors →==executors数量== 2.executor-memory→==executors内存== ...
注意:local模式是进程内模拟集群运行,已经对并行度和分区数量有了一定的内部优化,因此不用去设置并行度和分区数量。 四. repartition解决 SparkSQL 低并行度问题 在第一节的常规性能调优中我们讲解了并行度的调节策略,但是,并行度的设置对于Spark SQL是不生效的,用户设置的并行度只对于Spark SQL以外的所有Spark的stag...
MaxCompute Spark 资源使用优化祥解 1. 概述 本文主要讲解MaxCompute Spark资源调优，目的在于在保证Spark任务正常运行的前提下，指导用户更好地对Spark作业资源使用进行优化，极大化利用资源，降低成本。2. Sensor Sensor提供了一种可视化的方式监控运行中的Spark进程，每个worker（Executor）及master（Driver）都具有各自的...
* 应用:一个spark程序,一般创建一个SparkContex,表示创建一个应用 * 一个集群可以创建多个应用 * Job Spark 应用可以并发运行多个Job,每次触发行动操作都会提交一个Job, * 一个Spark应用可以有多个Job * Stage 根据job 中宽依赖的数量划分,Stage 数量 = 宽依赖数量 + 1 ...
在spark任务执行过程,经常会遇到由于各种各样的原因导致某个task执行时间过长,从而拖慢了整个任务的运行。因为对于有依赖关系的stage来说,只有父stage的所有的task运行完毕,才可以运行子stage。 如果某个stage共有10个task,其中9个都1分钟完成,剩余1个10分钟才完成,那么该stage的完成时间就是10分钟,10分钟依赖它的...