Spark零基础入门第九课：spark调优建议1.spark开发调优： 1.spark开发调优：概念：就是冲编程的角度，对之前的代码进行优化，或者说就是代码重构 调优方法措施：优化一：避免创建重复的RDD：通常来说，我们在开发一个Spark作业时，首先是基于某个数据源（比如Hive表或HDFS文件）创建一个初始的RDD；接着对这个RDD执行某个算子操作，然后得到下一个RDD；以此类推，循环往复，
Spark调优：基础篇前言在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计
Spark性能优化主要分为：开发调优资源调优数据倾斜调优shuffle调优Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则开发调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等在开发过程中，时时刻刻都应该注意以上原则，并将这些原则根据具体的业务以及实际的应用场景，灵活地运用到自己的S
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2023-08-11 11:16:00
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从去年五月份开始做了一个基于Spark计算平台的项目，现在已接近尾声，项目期间做了一些性能调优的工作，于此处做个总结，并分享给需要的人和以后的自己。一、集群参数调优上 1.根据实际的集群环境和数据处理量，对集群参数合理地进行调配，如各个worker的内存大小等参数需要重点调配 2.一些策略选择上，如将数据persist到内存或外存时选择的序列化方案，可通过参数进行调配，Spark默认使用的是J
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2023-08-08 08:08:30
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spark调优秘诀1.诊断内存的消耗以上就是Spark应用程序针对开发语言的特性所占用的内存大小，要通过什么办法来查看和确定消耗内存大小呢？可以自行设置Rdd的并行度，有两种方式：第一，在parallelize(),textFile()等外部数据源方法中传入第二个参数，设置rdd的task/partition的数量；第二个用sparkconf.set()设置参数（spark.defult.para
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2023-08-11 12:18:43
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开发调优调优概述Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。开发调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。在开发过程中，时时刻刻都应该注意以上原则，并将这些原则根据具体的业务以及实际的应用场景，灵活地运用到自己的Spark作业中。原则一：避免创建重复的RDD通常来说，
目录 一、任务优化1、调大分配资源2、提高并行度3、RDD的重用和持久化4、使用广播变量5、避免使用shuffle类算子6、使用高性能的算子7、Kryo序列化8、Spark内存模型调优二、参数1、动态资源分配2、推测机制 一、任务优化1、调大分配资源 SparkC ontext，DAG
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2023-09-13 21:03:25
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一、开发调优复用RDD并进行持久化对于同一份数据的读取，避免创建多个RDD，尽可能复用，并且
原创
2023-05-12 06:41:27
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一、 前言对于使用Spark的大数据研发工程师而言，由于我们硬件基础设施的有限性，而我们的运算数据却可能存在很大的不确定性。因些，熟练掌握Spark各种情况下的性能优化对于大数据工程师而言是十分有必要的。二、 数据倾斜调优其实，对于大数据处理，数据量大不是什么大问题，而最怕的是数据倾斜；这也可能是我们大数据计算中一个最棘手的问题，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技
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2023-08-12 15:18:59
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1 task的内存缓冲调节参数 2 reduce端聚合内存占比 spark.shuffle.file.buffer map task的内存缓冲调节参数，默认是32kb spark.shuffle.memoryFraction reduce端聚合内存占比，默认0.2 怎么判断在什么时候对这两个参数进行 ...
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2021-05-03 23:21:24
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Spark调优 | Spark Streaming 调优1、数据序列化2、广播大变量3、数据处理和接收时的并行度4、设置合理的批处理间隔5、内存优化5.1 内存管理5.2优化策略5.3垃圾回收（GC）优化5.5Spark Streaming 内存优化6、实例项目调优6.1合理的批处理时间（batchDuration）6.2合理的 Kafka 拉取量（maxRatePerPartition 参数设置...
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2021-06-01 12:16:08
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spark性能优化：高级篇（数据倾斜调优，shuffle调优） 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，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优
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2023-12-27 22:30:40
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1 数据倾斜调优1.1 调优概述有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。2.2 数据倾斜发生时的现象绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个t
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2023-12-21 11:07:44
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Spark调优之Shuffle调优本节开始先讲解Shuffle核心概念；然后针对HashShuffle、SortShuffle进行调优；接下来对map端、reduce端调优；再针对Spark中的数据倾斜问题进行剖析及调优；最后是Spark运行过程中的故障排除。本文首发于公众号【五分钟学大数据】，本公号专注于大数据技术，分享高质量大数据原创技术文章。一、Shuffle的核心概念1. ShuffleM
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2021-03-25 08:45:46
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！！！
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2021-06-23 15:08:16
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Spark调优之Shuffle调优本节开始先讲解Shuffle核心概念；然后针对HashShuffle、SortShuffle进行调优；接下来对map端、reduce端调优；再针对Spark中的数据倾斜问题进行剖析及调优；最后是Spark运行过程中的故障排除。本文首发于公众号【五分钟学大数据】，本公号专注于大数据技术，分享高质量大数据原创技术文章。一、Shuffle的核心概念1. ShuffleM
原创
2021-03-24 21:05:41
1155阅读
Spark调优之Shuffle调优本节开始先讲解Shuffle核心概念；然后针对HashShuffle、SortShuffle进行调优；接下来对map端、reduce端调优；再针对Spark中的数据倾斜问题进行剖析及调优；最后是Spark运行过程中的故障排除。本文首发于公众号【五分钟学大数据】，本公号专注于大数据技术，分享高质量大数据原创技术文章。一、Shuffle的核心概念1. ShuffleM
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原创
2021-03-24 21:06:08
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前言Spark SQL里面有很多的参数，而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释，可能是太多了吧，可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spar...
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2021-06-10 20:56:41
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下面主要是笔者根据使用Spark过程中的一些调优做一些汇总。1、调整分配excutor memory-num-executors 100 --executor-cores 4 --driver-memory 6g --executor-memory 6g首先先将参数调大一点，然后程序跑通过后。再通过Spark任务的监控页面看资源使用的情况。再来调整各项目参
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2023-08-29 16:31:49
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资源参数调优： Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源的使用效率,从而提高Spark的运行效率。 num-executors ###参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向集群管理器申请资源时,资源管理器会尽可能按照设置在集群各个节点上,启动相应的Executor进程。该参数
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2023-08-06 08:33:02
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