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Spark调优经验总结

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

Spark常用函数(源码阅读六)

源码层面整理下我们常用的操作RDD数据处理与分析的函数,从而能更好的应用于工作中。 连接Hbase,读取hbase的过程,首先代码如下: def tableInitByTime(sc : SparkContext,tableName : String,columns : String,fromdate: Date,todate : Date) : RDD[(ImmutableBytesWritable,Result)] = { val configuration = HBaseConfiguration.create() configuration.addResource("hbase-site.xml ") configuration.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE,tableName ) val scan = new Scan //scan.setTimeRange(fromdate.getTime,todate.getTime) val column = columns.split(",") for(columnName <- col...

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