調優概述
spark效能調優(1)
spark效能調優(2)
調優主要方法
開發調優
資料本地化調優
資料傾斜調優
shuffle調優
資源調優
jvm調優
spark中對於乙個rdd的執行多次運算元的預設原理是這樣的：每次你對乙個rdd執行乙個運算元的操作的時候，都會從源頭計算一遍（因為rdd是根據finalstage遞迴往前找到第乙個運算元開始執行），計算出來那個rdd來，然後對這個rdd執行你的運算元操作，這種方式的效能是很差的。
cache機制是每計算出乙個要cache的partition就直接將其cache到記憶體了，但是checkpoint沒有直接使用這種第一次計算得到就儲存的方法，而是等到job結束後另外啟動專門的job去完成checkpoint，也就是說需要checkpoint的rdd會被計算兩次，因此
spark調優 shuffle調優
基於spark1.6 引數可以通過 new sparkcontext set 來設定，也可以通過命令的引數設定 conf spark.shuffle.file.buffer 預設值 32k 引數說明 該引數用於設定shuffle write task的bufferedoutputstream的buf...
spark調優 shuffle調優
每乙個shuffle的前半部分stage的task，每個task都會建立下乙個stage的task數量相同的檔案，比如下乙個stage會有100個task,那麼當前stage每個task都會建立100份檔案，會將同乙個key對應的values,一定是寫入同乙個檔案中的，也一定會將同乙個key對應的v...
spark調優 並行度調優
乙個job的劃分為乙個action操作觸發 乙個job可以被分為多個stage，在乙個lineage中，發生shuffle操作時會拆分乙個stage，shuffle操作一般發生在以下的幾個運算元中，distinct groupbykey reducebykey aggregatebykey join...