Spark性能优化的10大问题及其解决方案
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Spark性能优化的10大问题及其解决方案...
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2015-01-22 11:10:02
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mt_rand() 使用 Mersenne Twister 算法返回随机整数。语法mt_rand(min,max)定义和用法str_shuffle() 函数随机地打乱字符串中的所有字符。语法str_shuffle(string)array_merge() 函数把两个或多个数组合并为一个数组。定义和用...
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2015-01-21 19:49:16
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Storage模块负责了Spark计算过程中所有的存储，包括基于Disk的和基于Memory的。用户在实际编程中，面对的是RDD，可以将RDD的数据通过调用org.apache.spark.rdd.RDD#cache将数据持久化；持久化的动作都是由Storage模块完成的。包括Shuffle过程中的数据，也都是由Storage模块管理的。可以说，RDD实现了用户的逻辑，而Storage则管理了用户...
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2015-01-18 19:47:34
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通过上面的架构和源码实现的分析，不难得出Shuffle是Spark Core比较复杂的模块的结论。它也是非常影响性能的操作之一。因此，在这里整理了会影响Shuffle性能的各项配置。尽管大部分的配置项在前文已经解释过它的含义，由于这些参数的确是非常重要，这里算是做一个详细的总结。1.1.1 spark.shuffle.manager前文也多次提到过，Spark1.2.0官方支持两种方式的Shuf...
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2015-01-18 19:46:55
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package com.bank.service;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.ap...
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2015-01-17 06:22:03
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Description A common pastime for poker players at a poker table is to shuffle stacks of chips. Shuffling chips is performed by starting with two st...
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2015-01-16 23:40:54
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应用的场景
1）DAG中Lineage过长，如果要重新计算的，则开销会很大（如在PageRank中）。
2）在Shuffle Dependency上采用Lineage的话，由于子RDD分区中的一个分区可能依赖于父RDD的中所有分区，所以需要对父RDD中的每个区进行计算，因为在子RDD中有可能其它分区也依赖于父RDD中的多个分区，这样就会造成很大的冗余计算开销。
传统方式
在RDD计算中，通...
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2015-01-13 23:26:27
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本文详细讲解Shuffle Read的整个过程，包括如何获得Block的元数据信息，进行网络，本地读取。通过一个整体的流程架构图，详细大家可以对整个过程有一个更加深刻的把握...
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2015-01-12 09:19:08
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Shuffle Map Task运算结果的处理这个结果的处理，分为两部分，一个是在Executor端是如何直接处理Task的结果的；还有就是Driver端，如果在接到Task运行结束的消息时，如何对Shuffle Write的结果进行处理，从而在调度下游的Task时，下游的Task可以得到其需要的数据。Executor端的处理在解析BasicShuffle Writer时，我们知道ShuffleM...
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2015-01-12 08:09:30
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在Spark 0.6和0.7时，Shuffle的结果都需要先存储到内存中（有可能要写入磁盘），因此对于大数据量的情况下，发生GC和OOM的概率非常大。因此在Spark 0.8的时候，Shuffle的每个record都会直接写入磁盘。一直到1.2.0，Shuffle的数据是一定会写入本地文件系统的，那么对于性能要求非常苛刻的用户，如何获得更好的性能呢？...
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2015-01-11 16:18:22
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