1、使用Sparkconf配置Spark 对Spark进行性能调优，通常就是修改Spark应用的运行时配置选项。 Spark中最主要的配置机制通过SparkConf类对Spark进行配置，当创建出一个SparkContext时，就需要创建出一个SparkConf实例。 Sparkconf实例包含用户 ...
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2017-09-18 12:21:12
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/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
servicenetworkrestart
性能调优的王道是优化资源调度，或者给更多的资源进行调度
/server/spark/spark-submit
--classcn.spark.sparkest.core.WordCountCluster
--num-executors3
--driver-memory100m
--executor-memory100m
--ex..
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2017-06-26 22:38:18
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【原创 Hadoop&Spark 动手实践 7】Spark 应用经验、调优与动手实践 目标： 1. 了解Spark 应用经验与调优的理论与方法，如果遇到Spark调优的事情，有理论思考框架。 2. 把调优的过程，进行动手实践，完成一些调优的优化过程，加深理解。 3. 做一个完整的调优的案例，再次加深 ...
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2017-05-22 11:08:51
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本节内容 1.遗留问题解答 2.Spark调优初体验 2.1 利用WebUI分析程序瓶颈 2.2 设置合适的资源 2.3 调整任务的并发度 2.4 修改存储格式 3.Spark调优经验 3.1 Spark原理及调优工具 3.2 运行环境优化 3.2.1 防止不必要的分发 3.2.2 提高数据本地性 ...
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2017-05-07 23:21:29
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spark调优是须要依据业务须要调整的，并非说某个设置是一成不变的，就比方机器学习一样，是在不断的调试中找出当前业务下更优的调优配置。以下零碎的总结了一些我的调优笔记。 spark 存储的时候存在严重的分配不均的现象，有几台机器在过渡使用， 有几台机器却非常少被使用。有几台机器缓存了几十个上百个RD ...
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2017-04-15 14:41:00
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第一，RDD架构重构与优化尽量去复用RDD，差不多的RDD，可以抽取称为一个共同的RDD，供后面的RDD计算时，反复使用。第二，公共RDD一定要实现持久化对于要多次计算和使用的公共RDD，一定要进行持久化。持久化，也就是说，将RDD的数据缓存到内存中/磁盘中，（BlockManager），以后..
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2017-04-11 01:46:42
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Spark全面精讲（基于Spark2版本+含Spark调优+超多案例）
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2016-10-27 15:27:42
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转载：http://www.oschina.net/translate/spark-tuning因为大部分Spark程序都具有“内存计算”的天性，所以集群中的所有资源：CPU、网络带宽或者是内存都有可能成为Spark程序的瓶颈。通常情况下，如果数据完全加载到内存那么网络带宽就会成为瓶颈，但是你仍然需...
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2015-10-20 22:34:41
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https://spark.apache.org/docs/1.2.1/tuning.html Data Serialization spark现在提供Java serialization和Kryo serialization库 Java serialization比较慢，Kryo serialization比较快 Memory Tuning Determinin...
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2015-09-07 19:51:28
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因为Spark是内存当中的计算框架，集群中的任何资源都会让它处于瓶颈，CPU、内存、网络带宽。通常，内存足够的情况之下，网络带宽是瓶颈，这时我们就需要进行一些调优，比如用一种序列化的方式来存储RDD来减少内存使用，这边文章就讲两种方式，数据序列化和内存调优，接下来我们会分几个主题来谈论这个调优问题。...
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2015-03-19 17:56:12
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