使用聚合函数:在某些情况下,您可以使用聚合函数(如 reduceByKey 或groupByKey)来减少需要排序的数据量。 调整Spark 配置:根据您的集群资源和数据集大小,调整 Spark 配置参数,如 spark.executor.memory、spark.executor.cores 和spark.sql.shuffle.partitions,以优化性能。 使用缓存:
sortByKey(false).take(1).get(0)._2; // 从rdd1中分拆出导致数据倾斜的key,形成独立的RDD。 JavaPairRDD<Long, String> skewedRDD = rdd1.filter( new Function<Tuple2<Long,String>, Boolean>() { private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public Boolean call(Tuple2<Long, ...
shuffle算子如distinct(实际调用reduceByKey)、reduceByKey、aggregateByKey、sortByKey、groupByKey、join、cogroup、repartition等,入参中会有一个并行度参数numPartitions shuffle过程中,各个节点上的相同key都会先写入本地磁盘文件中,然后其他节点需要通过网络传输拉取各个节点上的磁盘文件中的相同key 使用map-side预聚合...
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优化四:量避免使用shuffle类算子 如果有可能的话,要尽量避免使用shuffle类算子。因为Spark作业运行过程中,最消耗性能的地方就是shuffle过程。shuffle过程,简单来说,就是将分布在集群中多个节点上的同一个key,拉取到同一个节点上,进行聚合或join等操作。比如reduceByKey、join等算子,都会触发shuffle操作。
如果是Spark SQL中的group by、join语句导致的数据倾斜,那么就查询一下SQL中使用的表的key分布情况。 如果是对Spark RDD执行shuffle算子导致的数据倾斜,那么可以在Spark作业中加入查看key分布的代码,比如RDD.countByKey()。然后对统计出来的各个key出现的次数,collect/take到客户端打印一下,就可以看到key的分布情况。
1个父RDD对应非全部多个子RDD分区,比如groupByKey,reduceByKey,sortByKey 1个父RDD对应所有子RDD分区,比如未经协同划分的join 四、性能调优 1、基础篇 1、避免创建重复的RDD,复用同一份RDD。必要时可以持久RDD,如果选择内存持久化需要注意内存大小,以免内存溢出或占用计算内存。
Spark的shuffle操作(sortByKey,groupByKey,reduceByKey,join等)在每个task中构建了一个hash table来执行聚合分组,这通常会包含大量的数据。缓解这种情况最简单的方法就是增加并行度,这样每个task的处理的数据就会变少。Spark可以有效地支持短至200ms的task,因为它可以对许多tasks重用一个executor JVM,而且启动task成本很...
Spark的洗牌操作(sortByKey、groupByKey、reduceByKey、join等)在每个任务中构建一个哈希表以执行分组操作,这通常会占用较大的空间。最简单的解决方法是增加并行级别,以便每个任务的输入集更小。Spark可以有效地支持任务长度为200毫秒,因为它在多个任务之间重用一个执行器JVM,并且任务启动成本低,因此您可以安全地将并行...
除了shuffle相关的算子有优化原则之外,其他的算子也都有着相应的优化原则。 使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey 详情见“原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作”。 使用mapPartitions替代普通map mapPartitions类的算子,一次函数调用会处理一个partition所有的数据,而不是一次函数调用处理一条,性能相对来说会高...