spark调优,spark常用算子

spark调优,spark常用算子

＞△＜ 洗牌调优：分布式系统不可避免要面临的杀手级问题数据倾斜：分布式系统业务本身就存在数据倾斜Spark资源使用原理流程这是官方经典的资源使用流程图，这里有三个主要组成部分。 PartofitisDriverpart3.Executespark-submit--masteryarn--deploy-modeclient--driver-memory1g--numexecutors3--executor-cores2--executor-memory4g--classcom。 阿吉古·斯帕克顿

⊙＾⊙ SparkJVM调优主要是为了减少GC时间。可以修改Executor内存比例参数。可以参考这篇文章Spark的shufflefile寻址过程。文章最后提到了Spark的统一内存分配和调优。 例如，简而言之，SparkSQL调优是一项综合性任务，需要充分了解数据特征、作业要求和集群资源。 通过优化数据分区、缓存策略、配置参数、查询语句、监控指标、集群资源管理和存储格式

4.SparkSQL语法优化4.1大小表连接如果小表足够小，可以先缓存在内存中，那么就可以使用广播HashJoin。原理是先将小表聚合到驱动程序，然后再广播到每个大表分区。 、资源调优Spark可以通过参数配置资源分配。 资源配置不当可能会导致工作运行速度过慢甚至失败。 资源调优就是为当前作业分配适当的资源，提高资源利用率，最终加快任务速度。

HiveOnSpark调优的集群环境有5台机器，2个主节点，16核，64G内存；3个从节点，32核，128G内存。 第二个Yarn配置是通过首先实现功能，然后优化算法，优化设计，然后优化spark来调整的！ 你需要一步一步来，不要直接跳过，直接调就可以了！ 执行器调优执行器的调优基于一个原则，就是使用端口号接口来检查CPU

解析主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、洗牌调优。 开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要关注和遵循的一些基本原则，是高性能Spark作业的基础；数据倾斜调优主要说明1.Spark调优的思路、性能调优的目的调优的最终目标是寻求所有涉及计算的硬件资源之间的协同和平衡，使硬件资源达到均衡、无瓶颈状态。 这不能在无限循环中继续。 最佳执行性能(运行