VisualVM是我们平时最常用的Java应用监控和性能分析工具，功能很丰富。我们有时会利用它来监控Spark作业，主要是Driver和Executor的运行情况。...*.sink.jmx.class=org.apache.spark.metrics.sink.JmxSink master.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource...worker.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource driver.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource...executor.source.jvm.class=org.apache.spark.metrics.source.JvmSource 2 修改$SPARK_HOME/conf目录下的spark-defaults.conf...spark.metrics.conf=/opt/cloudera/parcels/SPARK2/lib/spark2/conf/metrics.properties spark.driver.extraJavaOptions
创建web场景： 配置场景： 添加步骤： 查看最新数据:
> 本地测试 --> 性能调优 --> Troubshoting --> 数据倾斜解决 3、常规性能调优： 3.1、分配更多资源 性能和速度的提升在一定范围内和运算资源成正比 (1)分配哪些资源...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。 ...作业频繁停止工作 ②老年代囤积大量短生命周期对象，导致频繁fullGC,Spark作业长时间停止工作 ③严重影响Spark作业的性能和运行速度 (2)Spark作业运行过程中...=2048 针对基于yarn的提交模式 在spark的启动指令中添加参数，默认情况下堆外内存大小为三百多MB,可调节为1G\2G\4G…,可以避免某些JVM OOM问题，同时让Spark作业有较大性能提升...①map task 减少，磁盘IO减少； ②网络传输性能消耗减少； 5.2、调节Spark Shuffle ShuffleMapTask阶段内存缓冲大小和ShuffleReduceTask
明确性能瓶颈在优化之前，需要明确监控工具对系统性能的影响来源：CPU 占用：监控工具是否消耗过多 CPU 资源。内存占用：监控工具是否占用过多内存。磁盘 I/O：监控工具是否频繁读写磁盘。...示例性能分析工具：工具分析内容top实时查看 CPU 和内存使用情况iotop查看磁盘 I/O 使用情况iftop查看网络带宽使用情况sar收集和分析系统性能历史数据2....优化监控工具配置通过调整监控工具的配置参数，降低其对系统性能的影响。（1）Prometheus减少采集频率：降低 scrape_interval 的值。限制目标数量：仅监控关键服务。...定期测试和优化通过模拟高负载场景测试监控工具的性能，并根据结果优化配置。（1）模拟高负载使用工具（如 stress-ng）模拟高负载，观察监控工具的表现。.../bin/bash # 测试监控工具性能test_monitoring_performance() { echo "开始测试监控工具性能..."
目前主要从事Spark大数据平台与机器学习平台相关方向的工作，关注Spark与TensorFlow 测试准备 训练数据是通过 Facebook SNS 公开数据集生成器得到，在HDFS上大小为9.3G...除以上配置外，其他配置全部保持Spark默认状态。...的性能受多方面因素的影响，单单Cache这块不同的Cache方式以及不同的资源情况下，其性能差别就相差较大，下面分析其内在原因。...剔除重建，同时由于内存吃紧，可能引发较重的GC，从UI上看到GC时间占到总的task运行时间的12%左右，已经成为瓶颈，其整体性能还不如不使用Cache； 当executor_memory为4g时，也不足以...交叉验证测试 为了排除偶然性，拿 BigDataBenchmark 中的 PageRank 算法进行测试，分别测试各种Cache方式下整体性能，在保证每种Cache方式下都能100%Cache住数据的情况下
Spark的性能，想要它快，就得充分利用好系统资源，尤其是内存和CPU：核心思想就是能用内存cache就别spill落磁盘，CPU 能并行就别串行，数据能local就别shuffle。...在Spark中由SparkContext负责和ClusterManager/ResourceManager通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等；当Executor部分运行完毕后，Driver负责将SparkContext...上的执行的内容，task之间无状态传递，可以并行执行 运行流程 client向YARN的ResourceManager/RM申请启动ApplicationMaster/AM（单个应用程序/作业的资源管理和任务监控...所以用户在编写Spark应用程序的过程中应当尽可能避免shuffle算子和考虑shuffle相关的优化，提升spark应用程序的性能。...没有那么明显的性能提升了） ?
示例：点击 -> 性能监控 先上效果: monitor1.png 内存监控： /proc/meminfo used=total-(buffers+cached+free) [root@wangzi...{1},{2},{3},'{4}')""".format(used,free,cached,buffers,now_zero) cursorUpdate(insert_sql,[]) 网卡IO监控...'{4}')""".format(net_in,net_out,add_net_in,add_net_out,now_zero) cursorUpdate(insert_sql,[]) CPU监控...python监控: #!...: 固定时间段监控/proc/vmstat 以下字段 和前一个时间段相减，再除以时间间隔 得到io。
内存监控： /proc/meminfo used=total-(buffers+cached+free) [root@wangzi go]# cat /proc/meminfo MemTotal:...,{2},{3},'{4}')""".format(used,free,cached,buffers,now_zero) cursorUpdate(insert_sql,[]) TCP连接监控...python监控: #!...{2},'{3}')""".format(established,time_wait,close_wait,now_zero) cursorUpdate(insert_sql,[]) 网卡IO监控...: 固定时间段监控/proc/vmstat 以下字段 和前一个时间段相减，再除以时间间隔 得到io。
当我们谈及前端性能的时候，我们究竟想聊什么？ 最近在做前端性能监控的一些事，这篇文章算是前端性能方面的基础知识梳理。...以往说到性能优化大家会认为是网页加载速度的快与慢，其实性能的好与坏也可以约等于用户使用的效率，同样的下面这些： 页面滚动是否平滑 点击按钮后响应是否够快 动画是否流畅， 关键内容是否优先被加载（参考 YouTube...） webview 启动时间是否够短 更低的资源消耗（ cpu 、电量等等） 也都可以是衡量一个网页性能的指标，当然还会有更多。...如何监控？ Synthetic Monitoring：合成监控 合成监控是指在模拟环境中的监控，通常我们自己使用 Lighthouse 去跑一个页面，生成的性能报告就可以认为是合成监控。...优点： 实现简单 采集到的数据维度更高，包括硬件的 对用户无影响 能够生成丰富的图标信息，瀑布图 缺点： 无法还原现实场景 样本数据无法代表现实情况 Real User Monitoring：真实用户监控
任务的监控和使用 有几种方式监控spark应用：Web UI，指标和外部方法 Web接口 每个SparkContext都会启动一个web UI，默认是4040端口，用来展示一些信息： 一系列调度的...比如，下面就把日志输出到hdfs://namenode/shared/spark-logs，client需要增加配置: spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir...说明 spark.history.provider org.apache.spark.deploy.history.FsHistoryProvider history背后的实现类，目前spark就提供这一种...applications/[app-id]/executors excutors信息 /applications/[app-id]/streaming/statistics streaming信息 其他工具 其他相关的性能调优的工具...: 集群监控，可以使用Ganglia 操作系统监控，可以用dstat, iostat, iotop JVM可以用jstack, jstat, jconsole
批处理间隔是 Spark Streaming 的核心概念和关键参数，它决定了 Spark Streaming 提交作业的频率和数据处理的延迟，同时也影响着数据处理的吞吐量和性能。...三、Spark Streaming监控 同Spark一样，Spark Streaming也提供了Jobs、Stages、Storage、Enviorment、Executors以及Streaming的监控...，其中Streaming监控页的内容如下图： 上图是Spark UI中提供一些数据监控，包括实时输入数据、Scheduling Delay、处理时间以及总延迟的相关监控数据的趋势展现。...如若Spark UI无法满足你所需的监控需要，用户可以定制个性化监控信息。...也正是这种方式，能够较好地集成Spark 其他计算模块，包括MLlib(机器学习)、Graphx以及Spark SQL。这给实时计算带来很大的便利，与此带来便利的同时，也牺牲作为流式的实时性等性能。
但是IO读写的操作非常零散,而且很多第三方框架内都会有写入操作，所以就变得非常难以监控和修改，有没有一种非常简单的方式可以帮助我们去定位这个问题呢？...而IO监控则是其中的开发测试阶段工具。...简单的介绍下动态Hook,我们可以通过Art虚拟机的机制，在一个方法调用的前后进行钩子操作，然后进行我们所需要的一些动态的监控的操作，已达到我们对于代码的动态监控能力。...IOCanary监控 监控IO是不是意味着只需要有方法能监控到文件的写入读取流就可以了呢？我们先简单的看下腾讯的Matrix的IOCanary是如何实现的。 ?...因为代码的调用顺序其实是会被收集在线程内部的，而这个构造则是在我们IO监控的Open方法内被执行的。
背景 在spark程序中，task有失败重试机制（根据 spark.task.maxFailures 配置，默认是4次），当task执行失败时，并不会直接导致整个应用程序down掉，只有在重试了 spark.task.maxFailures...另外，spark on yarn模式还会受yarn的重试机制去重启这个spark程序，根据 yarn.resourcemanager.am.max-attempts 配置（默认是2次）。...即使spark程序task失败4次后，受yarn控制重启后在第4次执行成功了，一切都好像没有发生，我们只有通过spark的监控UI去看是否有失败的task，若有还得去查找看是哪个task由于什么原因失败了...基于以上原因，我们需要做个task失败的监控，只要失败就带上错误原因通知我们，及时发现问题，促使我们的程序更加健壮。...任务监控", errorMessage.get) try { MailUtil.sendMail(args) } catch {
下面这些关于 Spark 的性能调优项，有的是来自官方的，有的是来自别的的工程师，有的则是我自己总结的。...基本概念和原则 首先，要搞清楚 Spark 的几个基本概念和原则，否则系统的性能调优无从谈起： 每一台 host 上面可以并行 N 个 worker，每一个 worker 下面可以并行 M 个 executor...下面给这样一个直观的例子，当前总的 cpu 利用率并不高： 但是经过根据上述原则的的调整之后，可以显著发现 cpu 总利用率增加了： 其次，涉及性能调优我们经常要改配置，在 Spark 里面有三种常见的配置方式...可是当我们真正拿 r3.8 来做测试的时候，却发现这个估算不正确，原来 c3.8 和 r3.8 的性能不一样，不仅仅是内存差别，在 Spark job 内存占用远不到上限的情况下，我们发现 r3.8 xlarge...性能调优文档，How-to: Tune Your Apache Spark Jobs part-1 & part-2，Spark on Yarn: Where Have All the Memory
下面这些关于Spark的性能调优项，有的是来自官方的，有的是来自别的的工程师，有的则是我自己总结的。 ?...基本概念和原则 首先，要搞清楚Spark的几个基本概念和原则，否则系统的性能调优无从谈起： 每一台host上面可以并行N个worker，每一个worker下面可以并行M个executor，task们会被分配到...其次，涉及性能调优我们经常要改配置，在Spark里面有三种常见的配置方式，虽然有些参数的配置是可以互相替代，但是作为最佳实践，还是需要遵循不同的情形下使用不同的配置： 设置环境变量，这种方式主要用于和环境...可是当我们真正拿r3.8来做测试的时候，却发现这个估算不正确，原来c3.8和r3.8的性能不一样，不仅仅是内存差别，在Spark job内存占用远不到上限的情况下，我们发现r3.8 xlarge要比c3.8...xlarge性能好40%。
1、SPARK-SQL优化三剑客：1内存2并发3CPU1、内存： spark的dirver和executor内存及对应spark作业参数涉及内存调优就三个参数：spark.driver.memory ，...-executor-memory 和 spark.yarn.executor.memoryOverhead2、并发：在 Spark 应用程序中，尽量避免不必要的 Shuffle 操作。...这样可以减少数据的传输和磁盘读写，提高并发性能及 SQL脚本涉及并发优化就1个参数：spark.sql.shuffle.partitions3、CPU：spark的executor的CPU核数和对应spark...这个是需要注意关联条件2、广播join，将右边的小表缓存到内存中，避免shuffle的情况4、Spark，lateral view explode。
Spark程序可以快如闪电⚡️，也可以慢如蜗牛?。 它的性能取决于用户使用它的方式。 一般来说，如果有可能，用户应当尽可能多地使用SparkSQL以取得更好的性能。...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。...本文参考了以下文章： 《Spark性能优化指南——基础篇》：https://tech.meituan.com/2016/04/29/spark-tuning-basic.html 《Spark性能优化指南...二，Spark任务UI监控 Spark任务启动后，可以在浏览器中输入 http://localhost:4040/ 进入到spark web UI 监控界面。
最优资源配置 Spark 性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。...资源调节后的性能提升 image.png 生产环境Spark submit脚本配置 /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class com.buwenbuhuo.spark.WordCount...合理的设置并行度，可以提升整个 Spark 作业的性能和运行速度。 Spark官方推荐，task数量应该设置为Spark作业总CPU core数量的2~3倍。...GC，GC会导致工作线程停止，进而导致Spark暂停工作一段时间，严重影响Spark性能。...这样就能够改善Spark作业的整体性能。
20230111_性能测试-mongostat监控mongoDB性能并生成图表 MongoDB Database Tools安装 MongoDB4.4之后不再自带mongostat命令,需要手动安装下载....add_yaxis("delete", query) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Mongo增删改查监控图...add_yaxis("flushes", flushes) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Mongo flushes监控图...", subtitle="此曲线图反映了Mongo缓存数据的频率, 长期为1则可能存在性能问题")) ) bar3 = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts...", subtitle="此曲线图反映了Mongo执行读写操作和等待读写操作的客户端数量, 一直在累计增大则可能存在性能问题")) ) bar4 = ( Bar(init_opts
为什么要搭建性能监控平台？...1.1 需求背景在用 Jmeter 获取性能测试结果的时候， Jmeter 本身带有聚合报告如下图所示：图片这个报告有几个很明显的缺点：只能自己看，无法实时共享；报告信息的展示比较简陋单一，不直观；1.2...2、性能监控平台部署实践2.1 Docker环境本文的重点并不是介绍 Docker，所以不了解的小伙伴需要自己去学习一下基本的安装和操作。...使用 Docker + JMeter + InfluxDB + Grafana 到底可以搭建怎样的性能监控平台呢？相比较 JMeter 自带的监控平台，我们搭建的性能监控平台究竟有什么优势呢？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
