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MaxCompute Studio使用心得系列3——可视化分析作业运行

上一篇写分享了通过MaxCompute Studio 编写sql脚本时“编译”功能带来的便捷,这次分享脚本编译好提交运行后,自助查看作业的执行情况。 我们很熟悉的是通过logview,去分析作业的执行情况,logview上有很详细的执行日志,而Studio不仅仅提供可视化的信息,还会明确给出一些分析结论如job是有否长尾或数据倾斜情况。 比如我写完一个sql脚本,编译成功 接着执行脚本,Studio自动打开当前job的执行详细信息页面,包括job基本信息列表、详情展示和分析区(执行计划图、时序图、分析等) 如上图,job执行失败: 界面底部RUN日志中打出具体的错误信息。 详情展示区默认显示执行计划图,可以看到子任务的依赖关系,双击每一个子任务节点图,可以展开更详细的信息。 即使是失败的job,也可以切换到分析tab查看具体结论,如本次执行,j

【总结】Spark优化(1)-多Job并发执行

Spark程序中一个Job的触发是通过一个Action算子,比如count(), saveAsTextFile()等 在这次Spark优化测试中,从Hive中读取数据,将其另外保存四份,其中两个Job采用串行方式,另外两个Job采用并行方式。将任务提交到Yarn中执行。能够明显看出串行与兵线处理的性能。 每个Job执行时间: JobID 开始时间 结束时间 耗时 Job 0 16:59:45 17:00:34 49s Job 1 17:00:34 17:01:13 39s Job 2 17:01:15 17:01:55 40s Job 3 17:01:16 17:02:12 56s 四个Job都是自执行相同操作,Job0,Job1一组采用串行方式,Job2,Job3采用并行方式。 Job0,Job1串行方式耗时等于两个Job耗时之和 49s+39s=88s Job2,Job3并行方式耗时等于最先开始和最后结束时间只差17:02:12-17:01:15=57s 代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 ...

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