- 广播大变量 - 使用Kryo优化序列化性能 - 优化数据结构 2....repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作 广播大变量 广播变量是executor内所有task共享的，避免了每个task自己维护一个变量，OOM 使用Kryo优化序列化性能...两阶段聚合 将reduce join转为map join 适用于join类shuffle，因为shuffle变成map操作了 只适用于一个大表和一个小表，将小表广播，并不适合两个都是大表 使用随机前缀和扩容...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。...sql joins From JAMES CONNER 其他优化项 使用DataFrame/DataSet spark sql 的catalyst优化器， 堆外内存（有了Tungsten后，感觉off-head
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 ，...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...此处可以的优化，将这个任务拆分成三个任务，a和b并行跑，结束跑c的任务。这样的话可以提高整体的效率，相当于利用空间换时间。...或者在a/b的操作的时候进行提前预聚合，也可以避免一些数据倾斜的问题3、关联的时候将大表放到左边，小表放到右边这个是小表join大表，大表缓存造成oom代码一样，看大表join小表1、其实在对表关联的时候小表驱动大表的时候还是注意下大表是否是被缓存不然或许会起到反作用...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。
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。...第二种是Spark Yarn模式，由于Yarn使用资源队列进行资源的分配和调度，在表写 submit脚本的时候，就根据Spark作业要提交到的资源队列，进行资源的分配，比如资源队列有400G内存，100...RDD 优化 1....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。
2、 第一步是引入spark，因与netty、JDQ均有冲突，解决netty冲突后，隔离计算为单独服务。已在线上，因storm也与spark存在运行时冲突，storm也在用服务。...3、 第二步是召回集扩量，发现当召回集由200扩到500后性能下降过快到70ms，利用多线程多核计算，性能到6ms。...已在线上 4、 第三步在此扩量到1000，采用增加线程方式，性能达到25ms左右。已在预发 5、 第四步召回集在扩量，如性能瓶颈是io，则使用jar包本地计算，但与JDQ冲突。...第五步已基本和开源分布式搜索引擎计算方式类似，后续会持续调研新的优化方式，并引入到线上。
一、Spark 性能优化 1.1 常规性能优化 生产环境 Spark submit 脚本 /usr/local/spark/bin/spark-submit \--class com.atguigu.spark.WordCount...foreachPartition 优化数据库操作 在生产环境中，通常使用 foreachPartition 算子来完成数据库的写入，通过 foreachPartition 算子的特性，可以优化写数据库的性能...Spark SQL 自己会默认根据 hive 表对应的 HDFS 文件的 split 个数自动设置 Spark SQL 所在的那个 stage 的并行度，Spark SQL自动设置的 Task 数量很少...如果 Spark 作业的数据来源于 Hive 表，那么可以先在 Hive 表中对数据进行聚合，例如按照 key 进行分组，将同一key 对应的所有 value 用一种特殊的格式拼接到一个字符串里去，这样一个...在开发中还是要保证任务能够运行，再考虑性能的优化。
3.2、诊断内存的消耗 image.png image.png 3.3、高性能序列化类库 image.png image.png image.png image.png image.png 3.4、优化数据结构...image.png image.png map等集合除了有对象头还有entry指针额外的信息 尽量使用string 优化数据结构 3.5、对多次使用的RDD进行持久化或Checkpoint image.png
我们需要根据不同的业务场景以及数据情况，对Spark作业进行综合性的分析，然后进行多个方面的调节和优化，才能获得最佳性能。...本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解开发调优以及资源调优。 开发调优 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。...原则一：避免创建重复的RDD 通常来说，我们在开发一个Spark作业时，首先是基于某个数据源（比如Hive表或HDFS文件）创建一个初始的RDD；接着对这个RDD执行某个算子操作，然后得到下一个RDD；...所谓的Spark资源参数调优，其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。...在后续的《Spark性能优化指南——高级篇》中，我们会详细讲解数据倾斜调优以及Shuffle调优。
}) } }) 但是这种写法有很严重的缺点，对于每个rdd的每一个partition的数据，每一次都需要创建一个KafkaProducer，显然这种做法是不太合理的，而且会带来性能问题...经过测试优化过的写法性能是之前的几十倍。如果有写的不对的地方，欢迎大家指正。
Spark 的性能分析和调优很有意思，今天再写一篇。主要话题是 shuffle，当然也牵涉一些其他代码上的小把戏。...以前写过一篇文章，比较了几种不同场景的性能优化，包括 portal 的性能优化，web service 的性能优化，还有 Spark job 的性能优化。...Spark 的性能优化有一些特殊的地方，比如实时性一般不在考虑范围之内，通常我们用 Spark 来处理的数据，都是要求异步得到结果的数据；再比如数据量一般都很大，要不然也没有必要在集群上操纵这么一个大家伙...事实上，我们都知道没有银弹，但是每一种性能优化场景都有一些特定的 “大 boss”，通常抓住和解决大 boss 以后，能解决其中一大部分问题。...（下面这幅图来自 《Spark Architecture: Shuffle》） 为什么说 shuffle 是 Spark job 的大 boss，就是因为 Spark 本身的计算通常都是在内存中完成的
原文：https://tech.meituan.com/spark-tuning-pro.html Spark性能优化指南——高级篇 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后...，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。...所以我们将有些Spark作业的shuffle操作提前到了Hive ETL中，从而让Spark直接使用预处理的Hive中间表，尽可能地减少Spark的shuffle操作，大幅度提升了性能，将部分作业的性能提升了...比如说，我们针对出现了多个数据倾斜环节的Spark作业，可以先运用解决方案一和二，预处理一部分数据，并过滤一部分数据来缓解；其次可以对某些shuffle操作提升并行度，优化其性能；最后还可以针对不同的聚合或...join操作，选择一种方案来优化其性能。
如果一个表有多个列族，只是根据Rowkey而不指定列族进行检索的话不同列族的数据需要独立进行检索，性能必然会比指定列族的查询差很多，很多情况下甚至会有2倍～3倍的性能损失。...观察确认：观察所有RegionServer的读请求QPS曲线，确认是否存在读请求不均衡现象 优化建议：RowKey必须进行散列化处理（比如MD5散列），同时建表必须进行预分区处理 6....优化原理：BlockCache作为读缓存，对于读性能来说至关重要。...优化原理：数据本地率太低很显然会产生大量的跨网络IO请求，必然会导致读请求延迟较高，因此提高数据本地率可以有效优化随机读性能。...HBase读性能优化总结 性能优化是任何一个系统都会遇到的话题，每个系统也都有自己的优化方式。 HBase作为分布式KV数据库，优化点又格外不同，更多得融入了分布式特性以及存储系统优化特性。
，使得性能非常低下，通过调节map端缓冲的大小，可以避免频繁的磁盘 IO 操作，进而提升 Spark 任务的整体性能。...map端缓冲的默认配置是32KB，如果每个task处理640KB的数据，那么会发生640/32 = 20次溢写，如果每个task处理64000KB的数据，机会发生64000/32=2000此溢写，这对于性能的影响是非常严重的...，如果内存资源较为充足，适当增加拉取数据缓冲区的大小，可以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。...SortShuffle排序操作阈值 对于SortShuffleManager，如果shuffle reduce task的数量小于某一阈值则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的...，但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此shuffle write性能有待提高。
频繁的停止工作，性能影响会很大。....set("spark.storage.memoryFraction", "0.4") 统一内存管理机制 根据Spark统一内存管理机制，堆内存被划分为了两块，Storage 和 Execution。...有时，如果你的Spark作业处理的数据量非常大，达到几亿的数据量，此时运行 Spark 作业会时不时地报错，例如shuffle output file cannot find，executor lost...find，executor lost，task lost，out of memory等错误，此时，就可以考虑调节一下Executor的堆外内存，也就可以避免报错，与此同时，堆外内存调节的比较大的时候，对于性能来讲...的异常问题，同时，可以提升整体 Spark 作业的性能。
因此，mapPartitions算子适用于数据量不是特别大的时候，此时使用mapPartitions算子对性能的提升效果还是不错的。...二. foreachPartition 优化数据库操作 在生产环境中，通常使用foreachPartition算子来完成数据库的写入，通过foreachPartition算子的特性，可以优化写数据库的性能...注意：local模式是进程内模拟集群运行，已经对并行度和分区数量有了一定的内部优化，因此不用去设置并行度和分区数量。...四. repartition解决 SparkSQL 低并行度问题 在第一节的常规性能调优中我们讲解了并行度的调节策略，但是，并行度的设置对于Spark SQL是不生效的，用户设置的并行度只对于Spark...Spark SQL的并行度不允许用户自己指定，Spark SQL自己会默认根据 hive 表对应的 HDFS 文件的 split 个数自动设置 Spark SQL 所在的那个 stage 的并行度，用户自己通
数据序列化不仅可以优化网络性能，而且还可以减少内存的使用。 1、数据序列化 - Data Serialization 序列化在任何的分布式应用中都扮演着重要的角色。...Spark在便利性(允许你使用任何Java类型)和性能之间取得平衡。...Spark在master节点打印每个task的序列化大小，因此您可以查看来确定task是否太大，一般来说，大于20KB的task值得去优化。...3.4 数据本地性 - Data Locality 数据所在的位置对Spark作业的性能有很大的影响。如果数据和要处理数据的代码在同一个地方，那么计算速度往往就很快。...对于大多数应用程序，切换到Kryo序列化，并以序列化的形式持久化数据就能解决大多数常见的性能问题。 参考 Tuning Spark
一、Spark 性能优化 1.1 常规性能优化 生产环境 Spark submit 脚本 /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class com.atguigu.spark.WordCount...foreachPartition 优化数据库操作 在生产环境中，通常使用 foreachPartition 算子来完成数据库的写入，通过 foreachPartition 算子的特性，可以优化写数据库的性能...Spark SQL 自己会默认根据 hive 表对应的 HDFS 文件的 split 个数自动设置 Spark SQL 所在的那个 stage 的并行度，Spark SQL自动设置的 Task 数量很少...如果 Spark 作业的数据来源于 Hive 表，那么可以先在 Hive 表中对数据进行聚合，例如按照 key 进行分组，将同一key 对应的所有 value 用一种特殊的格式拼接到一个字符串里去，这样一个...在开发中还是要保证任务能够运行，再考虑性能的优化。
我们逐一来看其依赖方法： org.apache.spark.rdd.RDD#getOrCompute 源码如下： ? 首先先通过Spark底层的存储系统获取 block。...关于持久化的内容 可以参考 Spark 源码分析系列 中的 Spark存储部分 做深入了解。 通过父RDD的checkpoint 其核心源码如下： ?...通过父RDD的checkpoint也是需要通过spark底层存储系统或者是直接计算来得出数据的。 不做过多的说明。 下面我们直接进入主题，看shuffle的读操作是如何进行的。...首先，org.apache.spark.rdd.RDD#compute是一个抽象方法。 我们来看shuffle过程reduce的读map数据的实现。...关于聚合和排序的使用，在前面文章中shuffle写操作也提到了，聚合和排序的类是独立出来的，跟shuffle的处理耦合性很低，这使得在shuffle的读和写阶段的数据内存排序聚合溢出操作的处理类可以重复使用
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。...我们需要根据不同的业务场景以及数据情况，对Spark作业进行综合性的分析，然后进行多个方面的调节和优化，才能获得最佳性能。...本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解开发调优以及资源调优。 开发调优 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。...所谓的Spark资源参数调优，其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。...在后续的《Spark性能优化指南——高级篇》中，我们会详细讲解数据倾斜调优以及Shuffle调优。
前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。...所以我们将有些Spark作业的shuffle操作提前到了Hive ETL中，从而让Spark直接使用预处理的Hive中间表，尽可能地减少Spark的shuffle操作，大幅度提升了性能，将部分作业的性能提升了...优化之前，作业的执行时间大约是60分钟左右；使用该方案优化之后，执行时间缩短到10分钟左右，性能提升了6倍。 ?...比如说，我们针对出现了多个数据倾斜环节的Spark作业，可以先运用解决方案一和二，预处理一部分数据，并过滤一部分数据来缓解；其次可以对某些shuffle操作提升并行度，优化其性能；最后还可以针对不同的聚合或...join操作，选择一种方案来优化其性能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
