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Spark性能优化:shuffle调优

shuffle调优 调优概述大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末。下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各个参数的调优建议。 ShuffleManager发展概述在Spark的源码中,负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager,也即shuffle管理器。而随着Spark的版本的发展,ShuffleManager也在不断迭代,变得越来越先进。在Spark 1.2以前,默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。该ShuffleManager而HashShuffleManager有着一个非常严重的弊端,就是会产生大量的中间...

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2018 Elastic Meetup南京交流会,由赵伟带来以“ElasticLog with ES in CloudEdge”为题的演讲。本文首先介绍了CloudEdge与ElasticLog是什么,其次介绍了产品的构架图以及ES的作用,最后介绍了ES在实践过程中需要设计Index、分配Shard、快速将Spark里数据写入ES中和数据去重。本文提出的产品已经解决了一些瓶颈问题,但还有一些问题仍在路上。数十款阿里云产品限时折扣中,赶快点击这里,领劵开始云上实践吧!直播视频回顾以下内容根据现场分享整理而成。 CloudEdge与ElasticLog CloudEdge CloudEdge是一款自注册、自配置、自充值的网关产品,它可以分为两部分,一部分是硬件,另一部分是盒子。CloudEdge通常部署在客户网络的进出口,所有的流量都会经过这个盒子进行安全扫描,并做相应的流量控制。 CloudEdge产品主要面临着三方面的问题,第一方面是如何快速处理、快速存储大量数据量的问题,以供用户去查询。第二方面是要满足用户想要查某个时间段的数据不需查整段数据的需求,研究人员应当怎样做。第三方面是由于...

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