主要原因是SparkSQL是一种声明式编程风格,背后的计算引擎会自动做大量的性能优化工作。 基于RDD的Spark的性能调优属于坑非常深的领域,并且很容易踩到。...我们将介绍Spark调优原理,Spark任务监控,以及Spark调优案例。...如果程序执行太慢,调优的顺序一般如下: 1,首先调整任务并行度,并调整partition分区。 2,尝试定位可能的重复计算,并优化之。 3,尝试定位数据倾斜问题或者计算倾斜问题并优化之。...计算倾斜出现后,一般可以通过舍去极端数据或者改变计算方法优化性能。 堆内内存:on-heap memory, 即Java虚拟机直接管理的存储,由JVM负责垃圾回收GC。...三,Spark调优案例 下面介绍几个调优的典型案例: 1,资源配置优化 2,利用缓存减少重复计算 3,数据倾斜调优 4,broadcast+map代替join 5,reduceByKey/aggregateByKey
WHERE column1 = -column2 3 还是可以带来查询性能的优化的。...针对专门操作符的调优 前面,讲的是关于查询条件的一般规则,在这一节中,将讨论如何使用专门的操作符来改进 SQL 代码的性能。...这是一个很好的合并数据的方法,但是这并不是最好的方法。...以上是作者对如何提高 SQL 性能的一些总结,这些规则并一定在所有的数据库系统上都能带来性能的提高,但是它们一定不会对数据库的性能带来下降,所以掌握并使用这些规则可以对数据库 应用程序的开发有所帮助。...本文总结的是一些 SQL 性能调优的比较初级的方面,SQL 调优还包括 Order by,Group by 以及 Index 等等。
因此在对Web 容器( 应用服务器) 的调优中必不可少的是对于 JVM 的调优。...对于 JVM 的调优,主要有两个方面考虑: 内存大小配置 垃圾回收算法选择 当然,确切的说,以上两点并不互相独立,内存的大小配置也会影响垃圾回收的执行效率。...延迟、吞吐量调优 其他 JVM 配置 垃圾回收算法对应到的就是不同的垃圾收集器,具体到在 JVM 中的配置,是使用 -XX:+UseParallelOldGC 或者 -XX:+UseConcMarkSweepGC...所谓调优,就是一个不断调整和优化的过程,需要观察、配置、测试再如此重复。有相关经验的朋友欢迎留言补充! 说到底,那上面的这些选项是要配置在哪里呢?
调优概述 大多数 Spark 作业的性能主要就是消耗在了 shuffle 环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。...因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对 shuffle 过程进行调优。...但是也必须提醒大家的是,影响一个 Spark 作业性能的因素,主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜,shuffle 调优只能在整个 Spark 的性能调优中占到一小部分而已。...调优建议: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。...,建议参考后面的几个参数调优,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。
如果没有对Spark作业进行合理的调优,Spark作业的执行速度可能会很慢,这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来。因此,想要用好Spark,就必须对其进行合理的性能优化。...Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的,不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。...笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累,总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。...开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意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,主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案;shuffle调优,面向的是对...本文作为Spark性能优化指南的基础篇,主要讲解开发调优。 2. 开发调优 2.1 调优概述 Spark性能优化的第一步,就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。
Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的,不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。...笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累,总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。...开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意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,主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案;shuffle调优,面向的是对...本文作为Spark性能优化指南的基础篇,主要讲解资源调优。 2. 资源调优 2.1 调优概述 在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了。...这个参数极为重要,如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议:Spark作业的默认task数量为500-1000个较为合适。
但是 如果你使用 innodb_flush_log_at_trx_commit = 2 可以获得接近的读取性能 (相差百倍) 。...方法 1 ?...对于 InnoDB 数据库,可以用以下方法,进行数据预热: 1. 将以下脚本保存为 MakeSelectQueriesToLoad.sql ?...激进的方法,使用内存磁盘 现在基础设施的可靠性已经非常高了,比如 EC2 几乎不用担心服务器硬件当机。而且内存实在是便宜,很容易买到几十G内存的服务器,可以用内存磁盘,定期备份到磁盘。...当然不用连接池 PHP 程序也可能将 连接数占满比如用了 @ignore_user_abort(TRUE); 使用 IP 而不是域名做数据库路径,避免 DNS 解析问题 以上就是10个MySQL性能调优的方法
引言 Elasticsearch性能调优对于提升系统整体效能至关重要。然而,性能调优并非一蹴而就,需要深入理解ES的内部工作机制,并结合实际业务场景进行精细化调整。...本文将深入解释ES性能调优方法的原理,结合具体案例展示如何在实际应用中优化ES性能。 1....高级调优技巧 脚本优化 避免在查询中使用复杂的脚本:脚本查询通常比DSL查询慢得多,应尽量避免在高频查询中使用脚本。..."scroll_id": "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVYtZndUQlNsdDcwakFMNjU1QQ==" } 结语 Elasticsearch性能调优是一个持续的过程...希望本文提供的详细分析和建议能够帮助读者更好地理解和应用Elasticsearch性能调优方法,提升系统的整体效能。同时,也鼓励读者不断探索和实践新的调优策略,以适应不断变化的业务需求和技术环境。
指定了接收和发送套接字缓冲区大小的最大值,对于小文件小文件请求处理时候效率比较高 net.core.rmem_max=67108864 net.core.wmem_max=67108864 //为自动调优定义每个...net.ipv4.tcp_rmem=33554432 net.ipv4.tcp_wmem=33554432 Gluster参数调优 读写性能参数优化 // 打开metadata-cache,打开这个选项可以提高在...这尤其会影响小文件的性能,其中大量文件被快速连续地添加/创建。...gluster volume get dht-vol performance.readdir-ahead on // 设置performance.readdir-ahead的内存,默认是10mb,可以适当调大...rep-vol cluster.shd-max-threads 64 //修复的数据快大小,默认是1(1*128k),默认是按照128K数据快修复,如果需要修复的数据很大,这个默认1太小,可以适当的调大
Spark 调优和 JVM 调优的关系 再JVM虚拟机中,当创建的对象的数量很多时,Eden 和 Survior1 区域会很快的满溢,就需要进行频繁地 Minor GC,这样会导致有一些生命周期较短的对象迅速长到...Spark的JVM调优 spark.storage.memoryFraction 参数说明: 该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例,默认是0.6。...根据你选择的不同的持久化策略,如果内存不够时,可能数据就不会持久化,或者数据会写入磁盘 参数调优建议: 如果Spark作业中,有较多的RDD持久化操作,该参数的值可以适当提高一些,保证持久化的数据能够容纳在内存中...shuffle操作在进行聚合时,如果发现使用的内存超出了这个20%的限制,那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去,此时就会极大地降低性能 参数调优建议: 如果Spark作业中的RDD持久化操作较少,shuffle...操作数量、RDD持久化操作数量以及spark web ui中显示的作业gc情况)来灵活的调优 4.
Executor内存的大小,很多时候直接决定了Spark作业的性能,而且跟常见的JVM OOM异常,也有直接的关联。 参数调优建议: 每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。...参数调优建议: Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。...参数调优建议: Driver的内存通常来说不设置,或者设置1G左右应该就够了。...这个参数极为重要,如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议: Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。...设置调优参数的3种方法 配置这些参数有两种方式 (1) 在程序中硬编码 例如 sparkConf.set("spark.default.parallelism","100") (2) 提交application
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享!...(7) 整合简单,无关联的数据库访问 如果你有几个简单的数据库查询语句,你可以把它们整合到一个查询中(即使它们之间没有关系) (8) 删除重复记录 最高效的删除重复记录方法 (...能够掌握上面的运用函数解决问题的方法在实际工作中是非常有意义的 (14) 使用表的别名(Alias) 当在SQL语句中连接多个表时, 请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上.这样一来...性能上的差异,关键看你的from和where子句。比如说如果你的where条件中可以通过索引,那显然 select 1 from ... 的性能比 select * from ... 好。...仔细检查order by语句以找出非索引项或者表达式,它们会降低性能。
本文档介绍了各种调优 Alluxio 性能的技巧和配置。 常见性能问题 以下是在调整性能时用于解决常见问题的清单: 所有节点都在工作吗? 检查 Alluxio 集群是否健康。...Master调优 Journal性能调优 Property Default Description alluxio.master.journal.flush.batch.time 5ms Time to...worker调优 块读取线程池大小 alluxio.worker.network.block.reader.threads.max 属性配置用于处理块读取请求的最大线程数。...作业服务调优 工作服务能力 作业服务限制当前运行的作业总数以控制其资源使用。 请注意,单个 CLI 命令(例如 distributedLoad)可以触发创建多个作业,每个文件一个。...客户端调优 被动缓存 被动缓存会导致 Alluxio worker 缓存另一个已缓存在单独 worker 上的数据副本。
方法调用过程, 辅助数据尽量放在方法体内, 避免使用全局辅助数据, 一来节省内存, 二来提高对象可重用性. 十三. 尽量不要生成转瞬即逝的对象, 或者专门构建专属对像来完成这一任务....提供直接使用构造函数参数进行序列化的静态方法, 避免先使用参数构造对象再进行序列化. 2). 参考上述第六点. 十四....比如java.util.Arrays.binarySearch方法的返回值. 十五. 对于方方正正的多位数组Arr[d0][d1][d2].....尽量使key的WritableComparable性能最佳, 尽量使value的Writable性能最佳. 比如使用掩码操作. 十七. 尽早丢弃无关对象.
原文地址:http://nginx.com/blog/tuning-nginx/ Tuning NGINX for Performance Nginx 性能调优 NGINX is well known...一个很好的原则是调优时每次只修改一个配置,如果对配置的修改不能提高性能的话,改回默认值。...我们将从Linux调优开始因为有些值会影响到你调优Nginx时用到的一些配置参数。...如果你高速率的接入并且你的性能配置不均衡,例如一些连接出现延时的情况,那么下面的调优配置将起到作用。...还有一些不是非要放到调优这个标题下的Nginx功能能够提高一个网站应用的性能,但是依然要提一下因为他们的影响是值得注意的。我们讨论这其中的两个功能。
由于Web应用程序跑在Tomcat工作线程,因此Web应用对请求的处理时间也直接影响Tomcat性能,而Tomcat和Web应用在运行过程中所用到的资源都来自os,因此调优需要将服务端看作是一个整体来考虑...I/O调优指选择NIO、NIO.2还是APR 线程池调优指的是给Tomcat的线程池设置合适的参数,使得Tomcat能够又快又好地处理请求 I/O模型 I/O调优实际上是连接器类型的选择,一般情况下默认都是...APR 除非你的Web应用用到了TLS加密传输,而且对性能要求极高,这个时候可以考虑APR,因为APR通过OpenSSL来处理TLS握手和加/解密。...线程池调优 跟I/O模型紧密相关的是线程池,线程池的调优就是设置合理的线程池参数。...调优很多时候是在找系统瓶颈 假如有个状况:系统响应比较慢,但CPU的用率不高,内存有所增加,通过分析Heap Dump发现大量请求堆积在线程池的队列中,请问这种情况下应该怎么办呢?
调优步骤:衡量系统现状、设定调优目标、寻找性能瓶颈、性能调优、衡量是否到达目标(如果未到达目标,需重新寻找性能瓶颈)、性能调优结束。...程序调优 CPU消耗严重的解决方法 CPU us高的解决方法 CPU us 高的原因主要是执行线程不需要任何挂起动作,且一直执行,导致CPU 没有机会去调度执行其他的线程。...对于GC频繁,则需要通过JVM调优或程序调优,降低GC的执行次数。 CPU sy高的解决方法 CPU sy 高的原因主要是线程的运行状态要经常切换,对于这种情况,常见的一种优化方法是减少线程数。...常用调优方法: 异步写文件 批量读写 限流 限制文件大小 网络IO消耗严重的解决方法 从程序的角度而言,造成网络IO消耗严重的原因主要是同时需要发送或接收的包太多。...常用调优方法: 限流,限流通常是限制发送packet的频率,从而在网络IO消耗可接受的情况下来发送packget。
acceptCount="700"//指定当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时,可以放到处理队列中的请求数,超过这个数的请求将不予处理 maxthread太多,导致切换过多,性能下降严重...通过网上搜索,具体解决方法如下: server.xml中的配置HTTPS的那部分Connector代码 <Connector port="8443" protocol="HTTP/1.1" SSLEnabled
A:因为年轻代的内存无法被回收,越来越多地被Copy到年老代 三、性能调优 除了上述内存泄漏外,我们还发现CPU长期不足3%,系统吞吐量不够,针对8core×16G、64bit的Linux服务器来说...在CPU负载不足的同时,偶尔会有用户反映请求的时间过长,我们意识到必须对程序及JVM进行调优。...3.JVM参数 在JVM启动参数中,可以设置跟内存、垃圾回收相关的一些参数设置,默认情况不做任何设置JVM会工作的很好,但对一些配置很好的Server和具体的应用必须仔细调优才能获得最佳性能。...这个我问题毫无疑问是没有答案的,否则也就不会有调优。...4.程序算法调优:本次不作为重点 参考资料
后端程序员在面试中,经常会被问到SQL调优的操作,于是我也是去补习了一下这方面的知识,感谢各方大佬提供的点子,这里总结如下。...3- 通常来说,把可以为NULL的列改为NOT NULL不会对性能提升有多少帮助,只是如果计划在列上创建索引,就应该将该列设置为NOT NULL。...因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。当然这对于INT这类型字段属性来讲就画蛇添足了。
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