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Spark 之 解决数据倾斜(一)
介绍 Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。例如,reduce点一共要处理100万条数据
Spark SQL参数调优汇总|提速100%的秘籍
背景 基于TPCDS的100G,500G数据进行了99SQL综合调优测试 测试机为物理机5台,1台为管理节点,4台为计算节点 可用内存约1T,核心数(vCore)200大概 重要参数 执行器个数 --
Spark 之 Shuffle调优
Shuffle调优一:调节map端缓冲区大小 在Spark任务运行过程中,如果shuffle的map端处理的数据量比较大,但是map端缓冲的大小是固定的,可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢
Spark 三大数据结构 之 RDD的行动算子
这是我参与更文挑战的第4天,活动详情查看:更文挑战 介绍 RDD算子从对数据操作来讲大致分为两类: 转换(transformations)和行动(action) 转换算子: 将一个RDD转换为另一个R
Spark 常规性能调优 之 RDD优化、调节本地化等待时长
宝我今天跟文了,跟的想你的文,常规性能调优二:RDD优化 RDD复用 在对RDD进行算子时,要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算 对上图中的RDD计算架构进
Spark 常规性能调优 之 最优资源配置
常规性能调优一: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
Spark 常规性能调优 之 并行度调节、广播大变量、Kryo序列化
常规性能调优四:并行度调节 Spark作业中的并行度指各个stage的task的数量。 如果并行度设置不合理而导致并行度过低,会导致资源的极大浪费