北风网项目实战培训Spark性能优化:高性能序列化类库讲师:中华石杉Spark从入门到精通(案例实战、高级特性、内核源码、性能调优)在任何分布式系统中,序列化都是扮演着一个重要的角色的。如果使用的序列化技术,在执行序列化操作的时候很慢,或者是序列化后的数据还是很大,那么会让分布式应用程序的性能下降很多。所以,进行Spark性能优化的第一步,就是进行序列化的性能优化。Spark自身默认就会在一些地方
北风网项目实战培训Spark性能优化:shuffle性能优化讲师:中华石杉Spark从入门到精通(案例实战、高级特性、内核源码、性能调优)new SparkConf()set(, true):是否开启shuffle block file的合并,默认为false:reduce task的拉取缓存,默认48m:map task的写磁盘缓存,默认32k:拉取失败的最大重试次数,默认3次:拉取失败的重试间
北风网项目实战培训Spark性能优化:性能优化概览讲师:中华石杉Spark从入门到精通(案例实战、高级特性、内核源码、性能调优)由于Spark的计算本质是基于内存的,所以Spark性能程序的性能可能因为集群中的任何因素出现瓶颈:CPU、网络带宽、或者是内存。如果内存能够容纳得下所有的数据,那么网络传输和通信就会导致性能出现瓶颈。但是如果内存比较紧张,不足以放下所有的数据(比如在针对10亿以上的数据
北风网项目实战培训Spark性能优化:使用序列化的持久化级别讲师:中华石杉Spark从入门到精通(案例实战、高级特性、内核源码、性能调优)除了对多次使用的RDD进行持久化操作之外,还可以进一步优化其性能。因为很有可能,RDD的数据是持久化到内存,或者磁盘中的。那么,此时,如果内存大小不是特别充足,完全可以使用序列化的持久化级别,比如MEMORY_ONLY_SER、MEMORY_AND_DISK_S
北风网项目实战培训Spark性能优化:提高并行度讲师:中华石杉Spark从入门到精通(案例实战、高级特性、内核源码、性能调优)实际上Spark集群的资源并不一定会被充分利用到,所以要尽量设置合理的并行度,来充分地利用集群的资源。才能充分提高Spark应用程序的性能。Spark会自动设置以文件作为输入源的RDD的并行度,依据其大小,比如HDFS,就会给每一个block创建一个partition,也依
北风网项目实战培训Spark性能优化:reduceByKey和groupByKey讲师:中华石杉Spark从入门到精通(案例实战、高级特性、内核源码、性能调优)val counts = (_ + _)val counts = ()map(wordCounts = (wordCounts_1, wordCounts_))如果能用reduceByKey,那就用reduceByKey,因为它会在map端
北风网项目实战培训Spark性能优化:优化数据结构讲师:中华石杉Spark从入门到精通(案例实战、高级特性、内核源码、性能调优)要减少内存的消耗,除了使用高效的序列化类库以外,还有一个很重要的事情,就是优化数据结构。从而避免Java语法特性中所导致的额外内存的开销,比如基于指针的Java数据结构,以及包装类型。有一个关键的问题,就是优化什么数据结构?其实主要就是优化你的算子函数,内部使用到的局部数
北风网项目实战培训Spark性能优化:数据本地化讲师:中华石杉Spark从入门到精通(案例实战、高级特性、内核源码、性能调优)数据本地化对于Spark Job性能有着巨大的影响。如果数据以及要计算它的代码是在一起的,那么性能当然会非常高。但是,如果数据和计算它的代码是分开的,那么其中之一必须到另外一方的机器上。通常来说,移动代码到其他节点,会比移动数据到代码所在的节点上去,速度要快得多,因为代码比
北风网项目实战培训Spark性能优化:广播共享数据讲师:中华石杉Spark从入门到精通(案例实战、高级特性、内核源码、性能调优)如果你的算子函数中,使用到了特别大的数据,那么,这个时候,推荐将该数据进行广播。这样的话,就不至于将一个大数据拷贝到每一个task上去。而是给每个节点拷贝一份,然后节点上的task共享该数据。这样的话,就可以减少大数据在节点上的内存消耗。并且可以减少数据到节点的网络传输消耗。 广播共享数据欢迎访问我们的官方
北风网项目实战培训Spark性能优化:诊断内存的消耗讲师:中华石杉Spark从入门到精通(案例实战、高级特性、内核源码、性能调优)1、每个Java对象,都有一个对象头,会占用16个字节,主要是包括了一些对象的元信息,比如指向它的类的指针。如果一个对象本身很小,比如就包括了一个int类型的field,那么它的对象头实际上比对象自己还要大。2、Java的String对象,会比它内部的原始数据,要多出4
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