spark持久化策略_缓存优化persist.cache都是持久化到内存缓存策略 StorageLevel_useDisk:是否使用磁盘_useMemory:是否使用内存_useOffHeap:不用堆内存,找tackyon_deserialized:不序列化(序列化可理解为压缩,节省内存磁盘空间,但是消耗CPU)_replication:副本数量 默认1份 默认持久化:只持久化到内存.MEMORY_ONLY:有多少存多少,没存进来的重新算只存入内存,假设RDD1的数据为1T,内存大小为512G,

转自:http://blog.csdn.net/wh_springer/article/details/51842496 近十年来,随着Hadoop生态系统的不断完善,Hadoop早已成为大数据事实上的行业标准之一.   1  Hive基本原理 Hadoop是一个流行的开源框架,用来存储和处理商用硬件上的大规模数据集.对于HDFS上的海量日志而言,编写Mapreduce程序代码对于类似数据仓库的需求来说总是显得相对于难以维护和重用,Hive作为一种基于Hadoop的数据仓库解决方案应运而生,并得

->>>配置参数优化 SparkConf sc = new SparkConf().setAppName("com.sp.test.GroupTop3").setMaster("local") .set("spark.shuffle.consolidateFiles", "true")//优化1:开启shuffleGroup,避免shuffleMapTask创建过多的bucket文件 //优化2:设置并行度(

一.缓存与持久化机制 与RDD类似,Spark Streaming也可以让开发人员手动控制,将数据流中的数据持久化到内存中.对DStream调用persist()方法,就可以让Spark Streaming自动 将该数据流中的所有产生的RDD,都持久化到内存中.如果要对一个DStream多次执行操作,那么,对DStream持久化是非常有用的.因为多次操作,可以共享 使用内存中的一份缓存数据. 对于基于窗口的操作,比如reduceByWindow.reduceByKeyAndWindow,以及基于

RDD的持久化 1. RDD Cache缓存 ​ RDD通过Cache或者Persist方法将前面的计算结果缓存,默认情况下会把数据以缓存在JVM的堆内存中.但是并不是这两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action算子时,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中,并供后面重用. 使用 1.rdd.cache() 等价于rdd.persist(MEMORY_ONLY) 2.rdd.persist() 可以设置级别 object StorageLevel { val NONE = new Sto

回到目录 在Poco实体中,一般只有属性没有方法,这在软件设计中称为贫血模型,而在DDD领域驱动设计中,比较提倡充血模型,即你的Poco实体中,即有属性,也有操作属性的方法,注意这里说的是操作属性的方法,你的具体业务方法不要写在这里! 而在实际项目中,我们可以有这样的需求,一个注册用户业务,它有密码和确认密码,这个确认密码不需要存储到数据表里,即不需要被持久化,这时,我们想到的就是为它加NonSerialized特性,而在使用过程中我们发现,这个特性只针对字段而言,而我们的实体中推荐使用属性的方

可以通过以下几种方式设置: 1)bin/spark-submit 可以直接读取conf/spark-defaults.conf文件 每一行为一个key和valuespark.master            spark://5.6.7.8:7077spark.executor.memory   4gspark.eventLog.enabled  truespark.serializer        org.apache.spark.serializer.KryoSerializerSpark

1.spark.hadoop.validateOutputSpecs 若设置为true,saveAsHadoopFile会验证输出目录是否存在.虽然设为false可直接覆盖文件路径

在spark中最重要的功能之一是跨操作在内存中持久化数据集.当你持久化一个RDD的时候,每个节点都存放了一个它在内存中计算的一个分区,并在该数据集的其他操作中进行重用,持久化一个RDD的时候,节点上的每个分区都会保存到内存中,这使得将来的action更加的快. 缓存技术是迭代算法和交互式查询的重要工具 可以使用persist()和cache()方法进行rdd的持久化,persist()是持久化到磁盘,而cache()是缓存到内存 action第一次计算的时候才会发生persist() spark

Spark程序在运行的时候,总是输出很多INFO级别内容 查看了网上的一些文章,进行了试验. 发现在 /etc/spark/conf 目录下,有一个 log4j.properties.template $cp log4j.properties.template log4j.properties 然后,修改下面的这一个行:log4j.rootCategory=INFO, console 改成:log4j.rootCategory=ERROR, console 再次运行时,不再出现大量的INFO 信

; ; set spark.executor.memory=5G;

http://blog.csdn.net/bon_mot/article/details/72461318

Spark RDD持久化 RDD持久化工作原理 Spark非常重要的一个功能特性就是可以将RDD持久化在内存中.当对RDD执行持久化操作时,每个节点都会将自己操作的RDD的partition持久化到内存中,并且在之后对该RDD的反复使用中,直接使用内存缓存的partition.这样的话,对于针对一个RDD反复执行多个操作的场景,就只要对RDD计算一次即可,后面直接使用该RDD,而不需要反复计算多次该RDD. 巧妙使用RDD持久化,甚至在某些场景下,可以将spark应用程序的性能提升10倍.对于迭

来源:https://www.cnblogs.com/arachis/p/spark_parameters.html 摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考

推测执行机制 推测任务是指对于一个Stage里面拖后腿的Task,会在其他节点的Executor上再次启动这个task,如果其中一个Task实例运行成功则将这个最先完成的Task的计算结果作为最终结果,同时会干掉其他Executor上运行的实例.spark推测式执行默认是关闭的,可通过spark.speculation属性来开启 推测机制的设置 --conf spark.speculation=true--conf spark.speculation.interval=100--conf spa

摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考示例 内容 1.num-executors 参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来

转自:http://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html?from=timeline 前言 开发调优 调优概述 原则一:避免创建重复的RDD 原则二:尽可能复用同一个RDD 原则三:对多次使用的RDD进行持久化 原则四:尽量避免使用shuffle类算子 原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作 原则六:使用高性能的算子 原则七:广播大变量 原则八:使用Kryo优化序列化性能 原则九:优化数据结构 资源调优 调优概述 Spark作业基本运行

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDMwNjMzNA==&mid=2651805828&idx=1&sn=2f413828d1fdc6a64bdbb25c51508dfc&scene=2&srcid=0519iChOETxAx0OeGoHnm7Xk&from=timeline&isappinstalled=0#rd Spark性能优化指南——基础篇 2016-05-18 优才网 前言 在大数据计算领域,Spar

监控Spark应用有很多种方法. Web接口每一个SparkContext启动一个web UI用来展示应用相关的一些非常有用的信息,默认在4040端口.这些信息包括: 任务和调度状态的列表RDD大小和内存使用的统计信息正在运行的executor的信息环境信息你可以在浏览器中打开http://<driver-node>:4040网址来访问这些信息.如果在同一台机器上有多个SparkContext正在运行,那么他们的端口从4040开始依次增加(4041,4042等). Spark在单机模式下也提供

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

目录 概况 手工搭建集群 引言 安装Scala 配置文件 启动与测试 应用部署 部署架构 应用程序部署 核心原理 RDD概念 RDD核心组成 RDD依赖关系 DAG图 RDD故障恢复机制 Standalone模式的Spark架构 YARN模式的Spark架构 应用程序资源构建 API WordCount示例 RDD构建 RDD缓存与持久化 RDD分区数 共享变量 RDD Operation RDD Operation隐式转换 RDD[T]分区Operation RDD[T]常用聚合Operati