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Spark性能优化:资源调优篇

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢;或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常。总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行。因此我们必须对Spark作业的资源使用原理有一个清晰的认识,并知道在Spark作业运行过程中,有哪些资源参数是可以设置的,以及如何设置合适的参数值。1、Spark作业基本运行原理 详细原理见上图。我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后,这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式(deploy-mode)不同,Driver进程可能在本地启动,也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数,占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情,就...

Elasticsearch 安装和后台运行(真实有效,Mac版本已经验证)

如何安装一个程序 在日常的工作和学习中,例如学习一个新技术,经常需要安装一些程序,那么这个时候,最推荐的就是区技术的官网,学习最新的安装方法,进行安装。 一、Mac安装Elasticsearch 关于Elasticsearch的安装,在官网安装解释中说的很明确。 官方安装地址 其他版本的我暂时没有验证过,我在此仅验证一下Mac版本的。 在macOS上,Elasticsearch也可以通过Homebrew安装: brew install elasticsearch 这样就安装完了: ==> Downloading https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsear ######################################################################## 100.0% ==> Caveats Data: /usr/local/var/lib/elasticsearch/elasticsearch_wangdong/ Logs: /usr/loca...

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