Spark调优经验总结-低调大师

Spark调优经验总结

2016-11-23 649

概述

本文以Spark实践经验和Spark原理为依据，总结了Spark性能调优的一些方法。这些总结基于Spark-1.0.0版本。对于最近推出的Spark-1.1.0版本，本文介绍了几个版本增强。

Spark性能调优

Executor和分区

Executor是一个独立的JVM进程，每个任务会有独立的线程来执行，Executor最大可并发任务数量与其拥有的核心数量相同，执行过程中的数据缓存放在Executor的全局空间中。根据以上我们可以得出：

同一个Executor中执行的任务，可以共享同一个数据缓存。这也是Spark称之为Process local级别的数据本地性。
Executor可并发执行的任务数量，与其所拥有的核心数相同。
并发任务之间可能会产生相互干扰，如有些任务占用内存较大会导致其他并发任务失败。
Executor都需要注册到Driv

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Flink 原理与实现：如何处理反压问题

流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。目前主流的流处理系统 Storm/JStorm/Spark Streaming/Flink 都已经提供了反压机制，不过其实现各不相同。 Storm 是通过监控 Bolt 中的接收队列负载情况，如果超过高水位值就会将反压信息写到 Zookeeper ，Zookeeper 上的 watch 会通知该拓扑的所有 Worker 都进入反压状态，最后 Spout 停止发送 tuple。具体实现可以看这个 JIRA STORM-88

2016-11-24

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在Hive中如何使用符合数据结构 maps，array，structs 1 Array的使用创建数据库表，以array作为数据类型 create table person(name string, work_locations array<string> ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' COLLECTION ITEMS TERMINATED BY ','; 数据 biansutao beijing,shanghai,tianjin,hangzhou linan changchu,chengdu,wuhan 入库数据 LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/Hadoop/person.txt' OVERWRITE INTO TABLE person; 查询 hive> select * from person; biansutao ["beijing","shanghai","tianjin","hangzhou"] linan ["changchu","cheng...

2016-11-24

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