spark性能调优 数据倾斜 内存不足 oom解决办法

Spark性能调优之解决数据倾斜 数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据    ? 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表 执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案.    ? 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对

[Spark性能调优]  Spark Shuffle 中 JVM 内存使用及配置详情 本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对

Spark特别适用于多次操作特定的数据,分mem-only和mem & disk.其中mem-only:效率高,但占用大量的内存,成本很高;mem & disk:内存用完后,会自动向磁盘迁移,解决了内存不足的问题,却带来了数据的置换的消费.Spark常见的调优工具有nman.Jmeter和Jprofile,以下是Spark调优的一个实例分析: 1.场景:精确客户群 对一个容量为300g的客户信息表在spark上进行查询优化,该大宽表有1800多列,有效使用的有20列. 2.优化达到的效果:

Spark性能调优之JVM调优 通过一张图让你明白以下四个问题 1.JVM GC机制,堆内存的组成                2.Spark的调优为什么会和JVM的调优会有关联?--因为Scala也是基于JVM运行的语言                3.Spark中OOM产生的原因                4.如何在JVM这个层面上来对Spark进行调优 补充:                Spark程序运行时--JVM堆内存分配比例 RDD缓存的数据(0.6)    默认 对象_

Spark性能调优之合理设置并行度 1.Spark的并行度指的是什么?  spark作业中,各个stage的task的数量,也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度! 当分配完所能分配的最大资源了,然后对应资源去调节程序的并行度,如果并行度没有与资源相匹配,那么导致你分配下去的资源都浪费掉了.同时并行运行,还可以让每个task要处理的数量变少(很简单的原理.合理设置并行度,可以充分利用集群资源,减少每个task处理数据量,而增加性能加快运行速度.)   举例: 假如, 现在已经在sp

Spark性能调优之代码方面的优化 1.避免创建重复的RDD 对性能没有问题,但会造成代码混乱 2.尽可能复用同一个RDD,减少产生RDD的个数   3.对多次使用的RDD进行持久化(cache,persist,checkpoint) 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认MEMORY_ONLY, 性能很高, 而且不需要复制一份数据的副本,远程传送到其他节点上(BlockManager中的BlockTransferService),但是这里必须要注意的是,在实际的生产环境中,恐怕能够直接用这种

原文:sql server 性能调优之 逻辑内存消耗最大资源分析1 (自sqlserver服务启动以后) 一.概述 IO 内存是sql server最重要的资源,数据从磁盘加载到内存,再从内存中缓存,输出到应用端,在sql server 内存初探中有介绍.在明白了sqlserver内存原理后,就能更好的分析I/O开销,从而提升数据库的整体性能. 在生产环境下数据库的sqlserver服务启动后一个星期,就可以通过dmv来分析优化.在I/O分析这块可以从物理I/O和内存I/O二方面来分析, 重点分

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/supera_li/article/details/45315241 性能调优系列的其他篇幅,请查阅. 性能调优:CPU消耗分析 性能调优:IO消耗分析 性能调优:消耗分析思维导图 性能调优:JVM内存诊断工具 *号代表是重点工具. 这部分总结了内存诊断的相关工具.具体的工具使用,我会在这篇中增加子链接. //TODO

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