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Spark | Spark SQL参数

欢迎您关注《大数据成神之路》 前言 Spark SQL里面有很多的参数,而且这些参数在Spark官网中没有明确的解释,可能是太多了吧,可以通过在spark-sql中使用set -v 命令显示当前spark-sql 版本支持的参数。 本文讲解最近关于在参与hive往spark迁移过程中遇到的一些参数相关问题的。 内容分为两部分,第一部分讲遇到异常,从而需要通过设置参数来解决的;第二部分讲用于提升性能而进行的。 异常 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet parquet是一种列式存储格式,可以用于spark-sql 和hive 的存储格式。 性能 除了遇到异常需要被动调整参数之外,我们还可以主动调整参数从而对性能进行

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jvm参数

用于实时查看和调整 JVM 进程参数。 jcmd JVM 命令行调试 工具。 用法: jstat [option] VMID [interval] [count] option 参数: -class: 监视类装载、卸载数量、总空间以及类装载所耗费的时间 -gc:监视 Java 堆状况 Thread Stack Size -Xss: —线程堆栈大小,一般用于存放方法入口参数和返回值,以及原子类型的本地变量,一般可设置为128k. 如果线程数较多,函数的递归较少,线程栈内存可以小节约内存,默认1M MetaSpace/PermGen jdk1.8以下设置永久代大小: -XX:PermSize: 永久代初始大小 -XX:MaxPermSize (离线环境压测可以打开这两个参数) 参考资料 JVM对外内存完全解读

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    Hbase参数

    本教程以hadoop 为例,根据自己的实际情况调整ulimit 限制 liunx 内核网络参数调整 在linux 中所有的TCP/IP 参数都位于/proc/sys/net 目录下(请注意,对/proc /sys/net 目录下内容的修改都是临 时的,任何修改在系统重启后都会丢失),例如下面这些重要的参数: /etc/sysctl.conf 是一个允许你改变正在运行中的Linux 系统的接口。 它包含一些TCP/IP 堆栈和虚拟内存系统 的高级选项,可用来控制Linux 网络配置,由于/proc/sys/net 目录内容的临时性,建议把TCPIP 参数的修改添加 到/etc/sysctl.conf 文件, 然后保存文件,使用命令“/sbin/sysctl –p”使之立即生效,样例参数 net.core.rmem_default = 256960 net.core.rmem_max = 513920 image.png Hbase 参数优化 RPC 参数优化 hbase.regionserver.handler.count RPC 处理线程数 默认值为30 Memstore 参数优化 image.png

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    Hive参数

    开启MapJoin参数设置:   (1)设置自动选择Mapjoin set hive.auto.convert.join = true; 默认为true   (2)大表小表的阀值设置(默认25M一下认为是小表 开启动态分区参数设置   (1)开启动态分区功能(默认true,开启) hive.exec.dynamic.partition=true   (2)设置为非严格模式(动态分区的模式,默认strict, 该参数需要根据实际的数据来设定。比如:源数据中包含了一年的数据,即day字段有365个值,那么该参数就需要设置成大于365,如果使用默认值100,则会报错。 mapred.map.tasks.speculative.execution=false;   SET mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false; 九、Hive配置项合集 join的map数控制,默认是10000; hive.skewjoin.mapjoin.min.split 数据倾斜join时map join的map任务的最小split大小,默认是33554432,该参数要结合上面的参数共同使用来进行细粒度的控制

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    JVM参数

    基本概念 在调整JVM性能时,通常有三个组件需要考虑: 堆大小调整 垃圾收集器调整 JIT编译器 大多数优选项都与调整堆大小和选择合适的垃圾收集器有关,JIT编译器对性能也有很大影响,但很少需要对其进行 垃圾收集器Parallel参数 Parallel垃圾收集器在JDK8中是JVM默认的垃圾收集器,它是以吞吐量优先的垃圾收集器。其可调节的参数如下: ? 垃圾收集器CMS参数 CMS垃圾收集器是一个响应时间优先的垃圾收集器,Parallel收集器无法满足应用程序延迟要求时再考虑使用CMS垃圾收集器,从JDK9开始CMS收集器已不建议使用,默认用的是G1 垃圾收集器G1参数 G1收集器是一个兼顾吞吐量和响应时间的收集器,如果是大堆(如堆的大小超过6GB),堆的使用率超过50%,GC延迟要求稳定且可预测的低于0.5秒,建议使用G1收集器。 ? GC之前,我们需要了解当前JVM参数的信息。

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    tomcat性能(tomcat参数有哪些)

    文章目录 总体架构 主要的组件 执行过程 tomcat 内存优化 并发优化 缓存优化 IO优化 开启线程池 添加Listener 组件优化 APR Tomcat Native 配置 性能测试(工具 article/details/79134451](https://blog.csdn.net/cc_xp/article/details/79134451) 总体架构 主要的组件 执行过程 tomcat bin/catalina.bat set JAVA_OPTS=-server -XX:PermSize=512M -XX:MaxPermSize=1024m -Xms2048m -Xmx2048m 参数介绍 后的配置 参数说明 maxThreads 客户请求最大线程数 minSpareThreads Tomcat初始化时创建的 socket 线程数 maxSpareThreads Tomcat 开启线程池 配置 参数说明 name:线程池名称,用于 Connector中指定。

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    TomcatJVM参数

    需要对tomcat的JVM参数进行优化一下 LINUX中tomcat—–路径:安装路径下/bin/catalina.sh vim catalina.sh 在 cygwin=false 之上添加所需要配置的内存大小

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    内核 TCP 参数

    这时可优化TCP内核参数,及时将TIME_WAIT状态的端口清理掉。 下面方法只对大量 TIME_WAIT 状态的连接导致系统资源消耗有效,如不是这种情况,效果可能不明显。 这时,有必要调整下Linux的TCP内核参数,让系统更快的释放TIME_WAIT连接。 输入下面的命令,让内核参数生效: sysctl -p 经过这样调整后,除进一步提升服务器的负载能力外,还能防御小流量程度的DoS、CC和SYN攻击。 此项参数可控制TIME_WAIT 最大数量。 这几个参数,建议在流量非常大的服务器上开启,会有显著效果。一般的流量小的服务器上,没必要去设这几个参数。 内核其他TCP参数说明: net.ipv4.tcp_max_syn_backlog= 65536 #记录尚未收到客户端确认信息的连接请求的最大值。

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    JVM常用参数

    内存 设置heap大小 这个非常重要,通常只要这里设置够了,就不会出现溢出。 如果物理内存为32G(一般为物理内存的90%,也就是27~28G) 新生代和老年代的大小 这个参数相当于设置等值的最小、最大新生代,NewRatio这个设置新、老代比例,NewRatio=1代表,两个相等大小 Xmn1g 这个值如果不设的话,默认只有6M 设置持久代大小 同理,这两个值应该是一样的(jdk7) -XX:PermSize=512m -XX:MaxPermSize=512m JDK8起用这两个参数 设置code cache -XX:ReservedCodeCacheSize=1024m -XX:+UseCompressedOops 设置字符串压缩 -XX:-CompactStrings GC 比如2颗6核超线程(超线程后1个核相当于2个线程)就是24/4=6,置ParallelGCThreads时最大不要超过6就行了。

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    linux系统参数

    执行 ulimit -a 查看系统配置 需要修改max user processes 和 open files 这两个值 vim /etc/sec...

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    JVM参数

    一起说说JVM参数,之前JDK的命令工具也说过,今天一起搞个程序试一把看看如何,从哪些方面来。 [1240] (一)的基本概念 ① 介绍切记:JVM没有什么必要,不要瞎搞,这是很忌讳的事情,毕竟JVM是个很成熟的产品。 jmap -heap 19587 [1240] 如何去呢?的思路是什么? ④ GC 思路 1.分析场景例如:启动速度慢;偶尔出现响应慢于平均水平或者出现卡顿。 本质上调就是不断的调整下的小参数,让我们程序更加平稳。 ,太心累了,一个参数一个试穷举法,非java范畴,永远都是慢悠悠的,很多时候发现跟谈恋爱一样,初恋可能是最美好的,最可悲的是可能还没开始恋爱,都30多岁到了单身汉的年龄。

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    spark shuffle参数

    spark shuffle参数  spark.shuffle.file.buffer 默认值:32k 参数说明:该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream 建议:如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小(比如96m),从而减少拉取数据的次数,也就可以减少网络传输的次数,进而提升性能。 建议:在资源参数中讲解过这个参数。如果内存充足,而且很少使用持久化操作,建议调高这个比例,给shuffle read的聚合操作更多内存,以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。 ,那么建议参考后面的几个参数,通过bypass机制或优化的HashShuffleManager来避免排序操作,同时提供较好的磁盘读写性能。 建议:当你使用SortShuffleManager时,如果的确不需要排序操作,那么建议将这个参数大一些,大于shuffle read task的数量。

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    JVM参数技巧

    本文将介绍JVM参数,这是很头痛的问题,设置的不好,JVM不断执行FullGC,导致整个系统变得很慢,网站停滞时间能达10秒以上,这种 情况如果没隔几分钟就来一次,自己都受不了。 要想配置好JVM参数,需要对年轻代、年老代、救助空间和永久代有一定了解,还要了解jvm内存管理逻辑,最终还要根据自己的应用来做调整。 关于JVM参数上网一搜就能搜出一大把,也有很多提供实践的例子,我也按照各种例子测试过,最终还是会出现问题。 经过几个月的实践改善,我就网站(要求无停滞时间)的jvm参数给出以下几条经验。 3:调试的时候设置一些打印JVM参数,如-XX:+PrintClassHistogram-XX:+PrintGCDetails- XX:+PrintGCTimeStamps-XX:+PrintHeapAtGC-Xloggc Thedefaultvalueisonesecondoflifetimeperfreemegabyteintheheap,我觉得没必要等1秒; 网上其他介绍JVM参数的也比较多,估计其中大部分是没有遇到

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    JVM参数

    一起说说JVM参数,之前JDK的命令工具也说过,今天一起搞个程序试一把看看如何,从哪些方面来。 ? (一)的基本概念 ① 介绍 切记:JVM没有什么必要,不要瞎搞,这是很忌讳的事情,毕竟JVM是个很成熟的产品。 如何去呢?的思路是什么? ④ GC 思路 1.分析场景 例如:启动速度慢;偶尔出现响应慢于平均水平或者出现卡顿。 2.确定目标 内存占用,低延时(web程序),吞吐量。 (六)操作 ① 查看配置参数 调整配置,让gc更加高效。本质上调就是不断的调整下的小参数,让我们程序更加平稳。 jps jinfo -flags 11367 ? ,太心累了,一个参数一个试穷举法,非java范畴,永远都是慢悠悠的,很多时候发现跟谈恋爱一样,初恋可能是最美好的,最可悲的是可能还没开始恋爱,都30多岁到了单身汉的年龄。

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    (四)Hadoop参数

    HDFS参数hdfs-site.xml dfs.namenode.handler.count=20 * log2(Cluster Size),比如集群规模为8台时,即20*8的对数,此参数设置为60 对于大集群或者有大量客户端的集群来说,通常需要增大参数dfs.namenode.handler.count的默认值10。 YARN参数yarn-site.xml (1)情景描述:总共7台机器,每天几亿条数据,数据源->Flume->Kafka->HDFS->Hive 面临问题:数据统计主要用HiveSQL,没有数据倾斜 调节这两个参数能提高系统内存的利用率。 [HDFS配置文件参数设置的优先级] hdfs-site.xml是HDFS的配置文件,其中包含了各种对HDFS集群的设置参数,比如集群中存储文件副本的数量,namenode辅助节点的地址等。

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    Linux内核参数

    用法: vim /etc/sysctl.conf #修改内容 sysctl -p #生效 相关参数仅供参考,具体数值还需要根据机器性能,应用场景等实际情况来做更细微调整。 net.core.netdev_max_backlog = 400000 #该参数决定了,网络设备接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时,允许送到队列的数据包的最大数目。 net.ipv4.tcp_fin_timeout = 10 #表示如果套接字由本端要求关闭,这个参数决定了它保持在FIN-WAIT-2状态的时间。 net.ipv4.tcp_rmem #与 tcp_wmem 类似,不过它表示的是为自动所使用的接收缓冲区的值。 net.ipv4.tcp_wmem = 30000000 30000000 30000000 #为自动定义每个 socket 使用的内存。

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    Spark配置参数

    参数spark.shuffle.memoryFraction spark应用程序在所申请的内存资源中可用于shuffle的比例 SQL级别的优化: 1.优化sql结构        传统的行式存储数据库在经过

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    【深度学习篇】--神经网络中的一,超参数和Early_Stopping

    一、前述 对于模型训练速度,准确率方面至关重要,所以本文对神经网络中的做一个总结。 二、神经网络参数 1、适当调整隐藏层数 对于许多问题,你可以开始只用一个隐藏层,就可以获得不错的结果,比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了, 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度神经网络 , 但是深度神经网络有更高的参数效率,神经元个数可以指数倍减少,并且训练起来也更快! 仅这种层级的结构帮助DNN收敛更快,同时增加了复用能力到新的数据集,例如,如果你已经训练了一个神经网络去识别面部,你现在想训练一个新的网络去识别发型,你可以复用前面的几层,就是不去随机初始化Weights 上图中则需要当迭代次数运行完后,resotore损失函数最小的w参数。  1.2、代码示范: ?

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    tomcat之启动参数

    Linux系统中tomcat的启动参数 export JAVA_OPTS="-server -Xms1400M -Xmx1400M -Xss512k -XX:+AggressiveOpts -XX:+UseBiasedLocking UseFastAccessorMethods -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -Djava.awt.headless=true " Windows系统中tomcat的启动参数 ,可能有人写到现在都没见一个tomcat的启动命令里加了这么多参数,当然,这些参数只是我机器上的,不一定适合你,尤其是参数后的value(值)是需要根据你自己的实际情况来设置的。 参数解释: ü -server 我不管你什么理由,只要你的tomcat是运行在生产环境中的,这个参数必须给我加上 因为tomcat默认是以一种叫java –client的模式来运行的,server即意味着你的 ü -Djava.awt.headless=true 这个参数一般我们都是放在最后使用的,这全参数的作用是这样的,有时我们会在我们的J2EE工程中使用一些图表工具如:jfreechart,用于在web

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