Spark内存调优是一个复杂但至关重要的过程,它直接影响Spark应用程序的性能和稳定性。以下是从多个方面进行的详细调优指南: 一、分析Spark内存使用情况 在调优之前,首先需要了解Spark的内存使用情况。Spark的内存主要分为执行内存和存储内存,两者共享一个区域。执行内存用于Spark的计算操作,如Shuffle、Join和Aggregation;存储...
Spark 的内存配置参数通常在spark-defaults.conf文件中设置。下面是一些常用参数: # 调整每个 executor 使用的内存大小spark.executor.memory=4g# 调整每个 executor 中的核心数spark.executor.cores=4# 调整 shuffle 操作使用的内存比例spark.memory.fraction=0.6# 设置内存存储比例spark.memory.storageFraction=0.4 1. ...
Spark中如何内存调优? Spark Executor堆内存中存放(以静态内存管理为例):RDD的缓存数据和广播变量(spark.storage.memoryFraction 0.6),shuffle聚合内存(spark.shuffle.memoryFraction 0.2),task的运行(0.2)那么如何调优呢? 1) 提高Executor总体内存的大小 2)降低储存内存比例或者降低聚合内存比例 如何查看gc? Spark WEBUI...
spark.memory.offHeap.enabled=true #开启堆外内存 spark.memory.offHeap.size =1024 #分配堆外内存的大小。 1. 2. (4)spark的两种内存管理方式: Spark中内存的管理是由以上图中的类完成的,MemoryManager是抽象的父类,具体的是下面的两个实现类: StaticMemoryManager:静态内存管理(spark1.x)执行内存和存储内存...
由于任务的运行内存和RDD的缓存内存的干扰,GC也会是一个问题。 2,测量GC的影响 GC调优的第一步是收集关于垃圾收集发生频率和GC花费的时间的统计信息。通过将-verbose:gc -XX:+ PrintGCDetails -XX:+ PrintGCTimeStamps添加到Java选项来完成。下次运行Spark作业时,每当垃圾收集发生时,都会看到在工作日志中打印的消息...
在Spark中进行GC调优的目标是确保只有长生命周期的RDDs存储在老一代中,并且年轻一代的大小足以存储短生命周期的对象。这将有助于避免Major GC在任务执行期间创建的临时对象。以下是一些可能有用的步骤: 通过收集GC统计信息来检查是否有太多的垃圾收集。如果在任务完成之前多次调用Major GC,这意味着没有足够的内存可用...
不过,也没关系,我会把spark的运行流程重新写一遍,然后再引入进来内存调优。 spark任务运行流程 为了让我的讲述更具有实际性,不是在一个天空中飞翔的感觉,或者说特别空灵的感觉,让我以一段代码作为开始,然后结合代码的方式去解释spark任务的运行流程。 packagecom.cn.spark.userimportorg.apache.spark.{SparkConf,Spar...
累加器:累加器是存在driver端,只允许被相关操作累加的变量。Spark提供多个节点对一个共享变量进行共享型的操作。 (二)SPARK性能调优 1.常规性能优化 (1)最优资源配置: 根据环境的资源情况,尽可能多的使用资源。 (2)RDD优化 ①不同分支,相同运算。避免RDD的重复计算。RDD不同分支的相同运算尽量在父RDD中一次计算...
spark.memory.storageFraction = (估算storage内存)/(估算storage内存+估算Execution内存),如果job比较多, 需要一个一个调,如果资源比较紧缺的情况下,肯定是需要精打细算的,此时只能挨个调。 图中的
Spark Codegen的优势 Tungsten Codegen优化 Codegen优化的一部分是基本表达式的代码生成。它依赖于不同Code...