摘要:
性能优化王道就是给更多资源!机器更多了,CPU更多了,内存更多了,性能和速度上的提升,是显而易见的。基本上,在一定范围之内,增加资源与性能的提升,是成正比的;写完了一个复杂的spark作业之后, 进行性能调优的时候,首先第一步,我觉得,就是要来调节最优的资源配置;在这个基础之上, 如果说你的spar 阅读全文
posted @ 2017-04-13 08:28
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Spark数据本地化-->如何达到性能调优的目的 1.Spark数据的本地化:移动计算,而不是移动数据 2.Spark中的数据本地化级别: TaskSetManager 的 Locality Levels 分为以下五个级别: PROCESS_LOCAL NODE_LOCAL NO_PREF RACK 阅读全文
posted @ 2017-04-13 08:28
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摘要:
Spark性能调优之合理设置并行度 1.Spark的并行度指的是什么? spark作业中,各个stage的task的数量,也就代表了spark作业在各个阶段stage的并行度! 当分配完所能分配的最大资源了,然后对应资源去调节程序的并行度,如果并行度没有与资源相匹配,那么导致你分配下去的资源都浪费掉 阅读全文
posted @ 2017-04-13 08:27
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Spark Core 资源调度与任务调度(standalone client 流程描述) Spark集群启动: 集群启动后,Worker会向Master汇报资源情况(实际上将Worker的资源写入到Master的HashSet数据机构中) 一个 Worker 默认给一个 Application 启动 阅读全文
posted @ 2017-04-13 08:26
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