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Spark性能调优指北:性能优化和故障处理

Kryo 序列化 Spark 默认使用 Java 序列化机制。...而 Kryo 序列化机制比 Java 序列化机制性能提高10倍左右,但 Kryo 序列化不支持所有对象序列化,并且需要用户在使用前注册需要序列化类型,不够方便,但从 Spark 2.0.0 版本开始..."); //在Kryo序列化库中注册自定义类集合,如果要使用Java序列化库,需要把该行屏蔽掉 conf.set("spark.kryo.registrator", "atguigu.com.MyKryoRegistrator...缺点:如果两个 RDD 都很大,那么将 RDD 进行 N扩容显然行不通;使用扩容方式只能缓解数据倾斜,不能彻底解决数据倾斜问题。...一旦出现 reduce 端内存溢出问题,可以考虑减小 reduce 端拉取数据缓冲区大小,例如减少为 12MB。这是典型以性能换时间原理。

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Spark性能优化和故障处理

Kryo 序列化 Spark 默认使用 Java 序列化机制。...而 Kryo 序列化机制比 Java 序列化机制性能提高10倍左右,但 Kryo 序列化不支持所有对象序列化,并且需要用户在使用前注册需要序列化类型,不够方便,但从 Spark 2.0.0 版本开始..."); //在Kryo序列化库中注册自定义类集合,如果要使用Java序列化库,需要把该行屏蔽掉 conf.set("spark.kryo.registrator", "atguigu.com.MyKryoRegistrator...缺点:如果两个 RDD 都很大,那么将 RDD 进行 N扩容显然行不通;使用扩容方式只能缓解数据倾斜,不能彻底解决数据倾斜问题。...一旦出现 reduce 端内存溢出问题,可以考虑减小 reduce 端拉取数据缓冲区大小,例如减少为 12MB。这是典型以性能换时间原理。

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Spark性能调优指北:性能优化和故障处理

Kryo 序列化 Spark 默认使用 Java 序列化机制。...而 Kryo 序列化机制比 Java 序列化机制性能提高10倍左右,但 Kryo 序列化不支持所有对象序列化,并且需要用户在使用前注册需要序列化类型,不够方便,但从 Spark 2.0.0 版本开始..."); //在Kryo序列化库中注册自定义类集合,如果要使用Java序列化库,需要把该行屏蔽掉 conf.set("spark.kryo.registrator", "atguigu.com.MyKryoRegistrator...缺点:如果两个 RDD 都很大,那么将 RDD 进行 N扩容显然行不通;使用扩容方式只能缓解数据倾斜,不能彻底解决数据倾斜问题。...一旦出现 reduce 端内存溢出问题,可以考虑减小 reduce 端拉取数据缓冲区大小,例如减少为 12MB。这是典型以性能换时间原理。

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大数据常见错误解决方案 转

只显示一个节点 解决方法:SSH配置错误导致,主机名一定要严格匹配,重新配置ssh免密码登录 14、经验:搭建集群时要首先配置好主机名,并重启机器让配置主机名生效 15、INFO hdfs.DFSClient...输出到日志文件中 37、java.io.NotSerializableException: org.apache.log4j.Logger 解决方法序列化类中不能包含不可序列化对象,you have...51、linux批量多机互信 解决方法:pub秘钥配成一个 52、org.apache.spark.SparkException: Failed to get broadcast_790_piece0...$.withOrigin(TreeNode.scala:53) 解决方法:sql语句where条件过长,字符串栈溢出 91、org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException...0~n前缀,最后将两个改造key后RDD进行join(能大幅缓解join类型数据倾斜,需要消耗巨额内存) 98、经验:shuffle write就是在一个stage结束计算之后,为了下一个stage

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Spark性能调优

3.5、使用Kryo序列化   (1)Spark内部默认使用java序列化机制,好处在于处理简单,但是效率不高,并且会占用更多空间、速度慢,Spark默认支持Kryo序列化,性能更好。   ...(2)当Spark需要通过网络进行传输数据,或者将数据溢写到磁盘,Spark会将数据序列化Kryo序列化机制启用后生效几个地方: -- 算子函数中使用外部变量 -- 持久化...RDD时进行序列化 -- Stage之间数据Shuffle   (3)使用Kryo序列化机制,需要注册自定义类 sparkConf.registerKryoClasses(...1; 7.4、解决各种序列化导致报错   (1) 算子函数中,如果使用到了外部自定义类型变量,则自定义变量必须是可序列化;   (2) 如果要将自定义类型作为RDD元素类型,那么自定义类型也需要是可序列化...内存溢出无法执行问题   有时运行作业会出现本地client模式测试成功,但是cluster模式报出JVM 永久代(Permgen)溢出错误,是因为本地client模式默认内存大小为128MB,但是cluster

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【Spark篇】---Spark调优之代码调优,数据本地化调优,内存调优,SparkShuffle调优,Executor堆外内存调优

Kryo序列化器介绍:   Spark支持使用Kryo序列化机制。Kryo序列化机制,比默认Java序列化机制,速度要快,序列化数据要更小,大概是Java序列化机制1/10。...对于这三种出现序列化地方,我们都可以通过使用Kryo序列化类库,来优化序列化和反序列化性能。...但是Spark同时支持使用Kryo序列化库,Kryo序列化类库性能比Java序列化类库性能要高很多。官方介绍,Kryo序列化机制比Java序列化机制,性能高10倍左右。...比如一个task在运行时候会创建N个对象,这些对象首先要放入到JVM年轻代中。...task失败了就会出现shuffle file cannot find错误解决方法: 1.调节等待时长。 在.

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大数据常见错误解决方案

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 大数据常见错误解决方案(转载) 1、用....log4j输出到日志文件中 37、java.io.NotSerializableException: org.apache.log4j.Logger 解决方法序列化类中不能包含不可序列化对象,you...批量多机互信 解决方法:pub秘钥配成一个 52、org.apache.spark.SparkException: Failed to get broadcast_790_piece0 of broadcast...$.withOrigin(TreeNode.scala:53) 解决方法:sql语句where条件过长,字符串栈溢出 91、org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException...(仅适用于大小表或RDD情况),5)使用随机前缀和扩容RDD进行join,对其中一个RDD每条数据打上n以内随机前缀,用flatMap算子对另一个RDD进行n倍扩容并扩容后每条数据依次打上0~n前缀

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Spark性能调优-RDD算子调优篇(深度好文,面试常问,建议收藏)

针对第二个问题,解决方法和第一个问题解决方法非常相似,对分区数据重新分配,让每个partition中数据量差不多,这就避免了数据倾斜问题。 那么具体应该如何实现上面的解决思路?...也即是说,checkpoint可以视为cache保障机制,如果cache失败,就使用checkpoint数据。...使用Kryo序列化 默认情况下,Spark使用Java序列化机制。...Spark官方宣称Kryo序列化机制比Java序列化机制性能提高10倍左右,Spark之所以没有默认使用Kryo作为序列化类库,是因为它不支持所有对象序列化,同时Kryo需要用户在使用前注册需要序列化类型...registerClasses(Kryo kryo){ kryo.register(StartupReportLogs.class); } } 配置Kryo序列化方式代码如下: //创建

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如何在Mule 4 Beta中实现自动流式传输

可重复流介绍 那是否一种方法可以再次让同样啤酒倒满杯子? 在Mule 4中,你不再需要担心回答以下问题: 哪些组件正在流式传输,哪些不是? 流在是在此时被处理吗? 流到底在哪个位置?...Mule 4现在确保任何需要读取流组件都能够这样做,而不管哪些组件已经被篡改。该流将始终可用并将处于其起始位置。 文件存储可重复流 文件存储可重复流需要缓冲,而且我们不同缓冲策略。...如果超过缓冲区大小,则消息传送将失败。...对象序列化 为了让FileStore策略将磁盘用作缓冲区,它需要序列化流式对象。这是否意味着它只适用于实现java.io序列化接口对象?一点也不。...就像批处理模块一样,该功能使用Kryo框架来序列化默认情况下JVM无法序列化内容。尽管Kryo实现了很多黑魔法,但它既不强大也不是银弹(喻指新技术,尤指人们寄予厚望某种新科技)。

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0x00000000该内存不能为read

有时候内存分配也会失败。当分配失败时系统函数会返回一个0值。这时返回值“0”已不表示新启用光标,而是系统向应用程序发出一个通知,告知出现了错误。...无效光标不一定总是0,因此错误提示中内存地址也不一定为“0x00000000”,而是其它随机数字。 首先建议: 1、 检查系统中是否木马或病毒。...(这种方法有人说不是必需。但又一次注冊一下那些.dll对系统也没有坏处,反正多方下手,能解决问题即可。...无效光标不一定总是0,因此错误提示中内存地址也不一定为「0x00000000」,而是其它随机数字。 假设系统常常有所提到错误提示,以下建议可能会有说明 : 1.检视系统中是否木马或病毒。...先简单说说原理:内存有个存放数据地方叫缓冲区,当程序把数据放在其一位置时。由于没有足够空间,就会发生溢出现象。举个样例:一个桶子仅仅能将一斤水。当你放入两斤水进入时,就会溢出来。

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RPC 实战总结与进阶延伸

SO_SNDBUF/SO_RCVBUF,TCP 发送缓冲区和接收缓冲区大小。为了能够达到最大网络吞吐量,SO_SNDBUF 不应当小于带宽和时延乘积。...比较常用序列化算法 Kryo、Hessian、Protobuf 等,这些第三方序列化算法都比 Java 原生序列化操作都更加高效。...Kryo 序列化后占用字节数较少,网络传输效率更高,但是不支持跨语言。Hessian 是目前业界使用较为广泛序列化协议,它兼容性好,支持跨语言,API 方便使用,序列化字节数适中。...如果一段时间内没收到客户端发送数据,并不能说明连接一定处于假死状态,可能客户端就是长时间没有数据需要发送,但是建立连接还是健康状态,所以服务端还需要通过心跳检测机制判断客户端是否存活。...客户端可以定时向服务端发送一次心跳包,如果有 N 次没收到心跳数据,可以判断当前客户端已经下线或处于不健康状态。

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【万字长文】Spark最全知识点整理(内含脑图)

其中N代表可以使用N个线程,每个线程拥有一个core。如果不指定N,则默认是1个线程(该线程1个core)。...数据倾斜导致内存溢出 解决方案:数据倾斜解决方案 driver 内存溢出 1)原因:用户在 Dirver 端创建对象占用空间过多,比如创建了一个大集合数据结构。...Dataset:基于DataFrame,DataFrame弱类型,只有在执行时才知道字段类型,而DataSet是强类型,不仅仅知道字段,而且知道字段类型,更严格错误检查。...但是Spark同时支持使用Kryo序列化库,Kryo序列化类库性能比Java序列化类库性能要高很多。...对于这三种出现序列化地方,我们都可以通过使用Kryo序列化类库,来优化序列化和反序列化性能。Kryo序列化机制比Java序列化机制,性能高10倍左右。

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MySQL数据库常见报错案例与错误代码说明

需要启动这台机器上MySQL服务,如果负载太高也会产生这个错误解决方法:  启动这台机器mysql服务,如果启动不成功,多数是因为你my.ini配置问题,重新配置其即可。...解决方法:  检查服务器内存和系统是否正常,如果服务器内存紧张,请排查一下哪些进程消耗了服务器内存,同时考虑是否增加服务器内存来提高整个负载能力。...:数据表是只读,不能对它进行修改 1037:系统内存不足,请重启数据库或重启服务器 1038:用于排序内存不足,请增大排序缓冲区 1040:已到达数据库最大连接数,请加大数据库可用连接数 1041...要修改 mysql_pconnect (),可以在论坛 data 目录 sql_config.php 中 p c o n n e c t = 0 ; // 是 否 持 久 连 接 修 改 成 pconnect...= 0; // 是否持久连接 修改成 pconnect=0;// 是否持久连接修改成 pconnect = 1; 开启防刷新,严禁刷新太快. 10055: 没有缓存空间可利用,查看下你 C 盘空间是否已经满

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HIDL学习笔记之HIDL C++(第二天)

对此类队列执行写入操作一定会成功(不会检查是否出现溢出情况),但前提是写入内容不超出配置队列容量(如果写入内容超出队列容量,则操作会立即失败)。...如果读取操作尝试读取数据超出可用数据量,则该操作要么立即失败(如果非阻塞),要么等到足够多可用数据时(如果阻塞)。如果读取操作尝试读取数据超出队列容量,则读取一定会立即失败。...(如果队列溢出发生在系统查看可用数据和尝试读取这些数据之间,则溢出唯一表征就是读取操作失败。) 已同步 已同步队列有一个写入器和一个读取器,其中写入器一个写入位置,读取器一个读取位置。...发生溢出后进行第一次读取操作将会失败,并且会导致相应读取器读取位置被设为等于当前写入指针,无论是否通过 availableToRead() 报告了溢出都是如此。 2....然后,该信息可用于验证相应队列是否足够控件或数据来完成所需写入/读取操作,并执行非阻塞 write()/read()。

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人人都在用Spakr调优指南

,本文作为《Spark性能优化指南》高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手性能问题。...Kryo序列化机制比Java序列化机制更快,序列化数据占内存更小。那么Kryo序列化机制这么好,为什么不选用它是默认序列化库呢?...总结,需要用到Kryo序列化机制场景,算子内部使用了外部大对象或者大数据结构。那么可以切换到Kryo序列化序列化速度更快,和获得更小序列化数据,减少内存消耗。...正所谓“长痛不如短痛”,一时付出是为了后面的快速恢复错误和高可用。 5.使用序列化持久化级别 RDD数据是持久化到内存,或者磁盘中。...这种情况下可以使用第二点Kryo序列化机制配合,提高序列化效率。 ?

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经典得不能再经典分布式服务和消息队列面试题

日志处理 - 解决大量日志传输。 消息通讯 - 消息队列一般都内置了高效通信机制,因此也可以用在纯消息通讯。比如实现点对点消息队列,或者聊天室等。 如何保证 MQ 可用?...分配到第((i + j) mode n)个 Broker 上 MQ 哪些常见问题?...如何解决这些问题? MQ 常见问题: 消息顺序问题 消息重复问题 消息顺序问题 消息有序指的是可以按照消息发送顺序来消费。...java 序列化:主要是采用 JDK 自带 java 序列化实现,性能很不理想。 Kryo 和 FST:Kryo 和 FST 性能依然普遍优于 hessian 和 dubbo 序列化。...NIO 基于 Reactor,当 socket 流可读或可写入 socket 时,操作系统会相应通知引用程序进行处理,应用再将流读取到缓冲区或写入操作系统。

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经典得不能再经典分布式服务和消息队列面试题

分配到第((i + j) mode n)个 Broker 上 MQ 哪些常见问题?...如何解决这些问题? MQ 常见问题: 消息顺序问题 消息重复问题 消息顺序问题 消息有序指的是可以按照消息发送顺序来消费。...java 序列化:主要是采用 JDK 自带 java 序列化实现,性能很不理想。 Kryo 和 FST:Kryo 和 FST 性能依然普遍优于 hessian 和 dubbo 序列化。...NIO 基于 Reactor,当 socket 流可读或可写入 socket 时,操作系统会相应通知引用程序进行处理,应用再将流读取到缓冲区或写入操作系统。...这两种方法均为异步,对于读操作而言,当流可读取时,操作系统会将可读流传入 read 方法缓冲区,并通知应用程序;对于写操作而言,当操作系统将 write 方法传递流写入完毕时,操作系统主动通知应用程序

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Kafka Producer

,默认分区策略是轮询,如果消息key,具有相同key消息可以被发往同一分区,Kafka Producer也允许用户直接指定要发往分区 Producer一个专门Sender线程会从缓冲区获取消息...value.serializer 指定消息内容序列化格式 主要参数 acks 该参数主要用来控制消息持久性,该参数主要有三个值:0、1、all(-1) 0:表示Producer完全不用考虑broker...retries Producer在发送消息时候可能因为网络抖动从而发送失败,这种失败都是可以重试解决,retries参数决定了Producer内部重试次数。...不可用,通常出现在controller选举期间 NetworkException:网络瞬时故障导致异常 重试可能会导致以下问题: 消息重复发送:kafka 0.11.0.0以前版本需要用户对consumer...该参数默认值是0,表示不关心是否填满batch.size立即发送。

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程序员21大Netty面试问题及答案

文章目录 1.Netty特点? 2.Netty线程模型? 3.TCP 粘包/拆包原因及解决方法? 4.了解哪几种序列化协议? 5.如何选择序列化协议? 6.Netty零拷贝实现?...17.心跳其实就是一个普通请求,特点数据简单,业务也简单 18.Netty IdleStateHandler出现问题-我是否错误方式对其进行了测试? 19.Netty如何使用线程池?...读写等操作,从而保证mainReactor只负责接入认证、握手等操作; 3.TCP 粘包/拆包原因及解决方法?...onhttp工具 kryo 基于protobuf协议,只支持java语言,需要注册(Registration),然后序列化(Output),反序列化(Input) 5.如何选择序列化协议?...18.Netty IdleStateHandler出现问题-我是否错误方式对其进行了测试? 我一个玩具Netty服务器,并且尝试在客户端通道未发生任何事件时向其发送心跳消息。

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