hive的调优： 第一个调优：fetch抓取，能够避免使用mr的，就尽量不要用mr，因为mr太慢了 set hive.fetch.task.conversion=more 表示我们的全局查找，字段查找，limit查找都不走mr 这个属性配置有三个取值 more minimal  
转载
2023-07-14 23:37:40
71阅读
# Spark 资源调优：提升性能的关键
在大数据处理领域，Apache Spark因其高效的数据处理能力而受到广泛欢迎。但在面对大规模数据集时，仅依赖默认配置往往无法发挥出其全部潜力。因此，进行Spark资源调优是确保应用性能的重要步骤。本文将介绍一些基本的调优方法，并提供相应的代码示例，以帮助用户更好地利用Spark。
## 1. 理解Spark资源管理
在进行调优之前，理解Spark的
1.MapReduce 跑的慢的原因
Mapreduce 程序效率的瓶颈在于两点：
(1) 计算机性能
CPU、内存、磁盘健康、网络
(2) I/O 操作优化
① 数据倾斜
转载
2023-09-13 23:22:49
33阅读
资源参数调优了解完了Spark作业运行的基本原理之后，对资源相关的参数就容易理解了。所谓的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，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考值。num-executors参数说明：该参数
原创
2023-05-31 11:32:46
134阅读
# Spark on Yarn的资源调优之道
在大数据处理领域，Apache Spark 和 Hadoop Yarn 是两大重要的技术栈。Spark 以其高效的计算模型和易用性而广受欢迎，而 Yarn 作为 Hadoop 的资源调度框架，则负责有效管理集群资源。为了优化 Spark 在 Yarn 上的运行效率，我们需要深入探讨 Spark 和 Yarn 的资源调优策略。本文将会详细介绍资源调优的
**标题：Spark资源智能调优**
**摘要：**Spark作为一个强大的分布式计算框架，能够处理大规模数据且具备高可靠性和高性能。然而，随着数据规模的增加和任务复杂度的提升，如何有效地利用资源成为了一个关键问题。本文将介绍Spark资源智能调优的概念和方法，并通过代码示例展示如何实现资源智能调优。
## 1. 引言
Spark是目前最流行的分布式计算框架之一，它提供了高效的数据处理和分析
原创
2023-10-18 11:50:19
59阅读
Yarn 工作架构最近随着集群大家开始频繁使用集群，资源调度的问题越发的凸显出来。需要更加深入的了解 yarn 资源调度的原理，以及到底在背后做了一些什么事情。来看一下下面这张图。yarn 里面有两个大的角色，这个也很容易在 yarn 里面的配置看到。一个是 Resource Manager 类似于 Master 角色负责任务分配，他会往 Node Manager 分配一个 App Master。
一般情况下，各个区域的内存比例保持默认值即可。务信息，然后将任务代码再反序列化得到可执行代码，最后再结合其他
原创
2022-09-18 02:01:26
184阅读
Spark调优主要分为开发调优、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作业都需要注意和遵循的一些基本原则，是高性能Spark作业的基础；数据倾斜调优，主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案；shuffle调优，面向的是对Spark ...
转载
2021-08-03 14:27:00
182阅读
2评论
大数据性能调优的本质编程的时候发现一个惊人的规律，软件是不存在的！所有编程高手级别的人无论做什么类型的编程，最终思考的都是硬件方面的问题！最终思考都是在一秒、一毫秒、甚至一纳秒到底是如何运行的，并且基于此进行算法实现和性能调优，最后都是回到了硬件！在大数据性能的调优，它的本质是硬件的调优！即基于 CPU(计算)、Memory(存储)、IO-Disk/ Network(数据交互) 
转载
2023-11-16 17:41:44
80阅读
线上Hadoop集群资源严重不足，可能存在添加磁盘，添加CPU，添加节点的操作，那么在添加这些硬件资源之后，我们的集群是不能立马就利用上这些资源的，需要修改集群Yarn资源配置，然后使其生效。
原创
精选
2022-04-21 22:21:14
264阅读
点赞
1）修改打开文件数（句柄数）：vim /etc/security/limits.conf到最后添加* soft nofile 65536* hard nofile 65536终端exit退出，重新登录后使用ulimit -a查看已生效。2）修改最大
原创
2016-05-23 10:26:09
693阅读
Flink -- ProcessFunction处理函数概述处理函数基本处理函数 ProcessFunction按键分区处理函数 KeyedProcessFunction定时器与定时服务基于处理时间的分区处理函数基于事件时间的分区处理函数窗口处理函数 ProcessWindowFunction应用案例 -- Top N 处理函数概述为了使代码拥有更强大的表现力和易用性，Flink 本身提供了多层
Ambari自定义服务集成–Azkaban参考资料Ambari集成组件官方文档:Stacks and ServicesAmbari自定义服务集成原理介绍Ambari—集成Azkaban文档目录一. 准备工作1.1 安装Ambari1.2 源码编译配置Azkaban1.2.1 Azkaban源码编译1.2.2 Azkaban数据库配置二. Ambari集成Azkaban原理及配置2.1 Ambari
一、资源配置优化1、并行度1.1 并行度设置并行度（parallelism）：为任务提供足够的并行度，但并行度也不是越大越好，太多会加重数据在多个solt/task manager之间数据传输压力，包括序列化和反序列化带来的压力。一个任务的并行度设置可以从4个层面指定：Operator Level（算子层面）
Execution Environment Level（执行环境层面）
Client L
原创
2023-08-02 17:34:39
1708阅读
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》欢迎关注github《大数据成神之路》目录一、概述二、Spark作业基本运行原理三、资源参数调优3.1 num-executors3.2 executor-memory3.3 executor-cores3.4 driver-memory3.5 spark.default.parallelism3.6 spark.storage.memoryFraction3.7 spark.shuffle.memoryFraction一、概述
原创
2021-06-10 18:18:05
139阅读
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》欢迎关注github《大数据成神之路》目录一、概述二、Spark作业基本运行原理三、资源参数调优3.1 num-executors3.2 executor-memory3.3 executor-cores3.4 driver-memory3.5 spark.default.parallelism3.6 spark.storage.memoryFraction3.7 spark.shuffle.memoryFraction一、概述
原创
2021-06-10 21:02:51
104阅读
