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集群节点Elasticsearch升级

集群节点Elasticsearch升级 操作流程 1.首先执行Elasticsearch-1.2.2集群的索引数据备份 2.关闭elasticsearch-1.2.2集群的recovery.compress curl -XPUT "http://localhost:9200/_cluster/settings" -d' { "persistent": { "indices.recovery.compress": false } }' 3.关闭shard reallocation curl -XPUT localhost:9200/_cluster/settings -d '{ "transient" : { "cluster.routing.allocation.enable" : "none" } }' 4.关闭集群中需要升级的节点 curl -XPOST 'http://localhost:9200/_cluster/nodes/_local/_shutdown' 5.确认被关闭节点上的分片正确重新分配到集群中还在运行的节点上 6.在服务器上安装好elasticsearch-1.5...

spark 应用程序性能优化经验

一 常规性能调优 1 .分配更多资源 --num-executors 3 \ 配置executor的数量 --driver-memory 100m \ 配置driver的内存(影响不大) --executor-memory 100m \ 配置每个executor的内存大小 --executor-cores 3 \ 配置每个executor的cpu core数量 增加每个executor的内存量。增加了内存量以后,对性能的提升,有两点: 1、如果需要对RDD进行cache,那么更多的内存,就可以缓存更多的数据,将更少的数据写入磁盘,甚至不写入磁盘。减少了磁盘IO。 2、对于shuffle操作,reduce端,会需要内存来存放拉取的数据并进行聚合。如果内存不够,也会写入磁盘。如果给executor分配更多内存以后,就有更少的数据,需要写入磁盘,甚至不需要写入磁盘。减少了磁盘IO,提升了性能。 3、对于task的执行,可能会创建很多对象。如果内存比较小,可能会频繁导致JVM堆内存满了,然后频繁GC,垃圾回收,minor GC和full GC。(速度很慢)。内存加大以后,带来更少的GC,垃圾回...

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