spark调优之内存调优
时间: 2023-11-07 13:46:27 浏览: 277
在 Spark 中,内存调优是非常重要的一部分,它可以显著提高 Spark 应用程序的性能。以下是一些内存调优的技巧。
1. 调整堆内存大小
Spark 的默认堆内存大小为 1GB,但是这可能不适用于所有情况。如果您的应用程序需要更多的内存,可以通过设置 `--driver-memory` 和 `--executor-memory` 参数来增加堆内存大小。
2. 调整内存分配比例
Spark 内存分为堆内存和非堆内存,其中非堆内存主要用于缓存和其他临时数据。您可以通过调整 `spark.memory.fraction` 参数来设置内存分配比例。通常情况下,将非堆内存的比例设置为 0.6 左右可以获得最佳性能。
3. 启用内存压缩
Spark 可以使用内存压缩技术来减少内存使用量。您可以通过设置 `spark.io.compression.codec` 参数来启用内存压缩。通常情况下,使用 Snappy 压缩算法可以获得最佳性能。
4. 使用持久化
Spark 可以将 RDD 缓存在内存中,以便快速访问。这可以通过使用 `cache()` 或 `persist()` 方法来实现。如果您的应用程序需要频繁访问同一数据集,那么持久化 RDD 可以显著提高性能。
5. 增加并行度
通过增加并行度,可以将任务分配给更多的执行器,从而减少每个执行器的负载,提高整个应用程序的性能。您可以通过设置 `spark.default.parallelism` 参数来增加并行度。
这些都是 Spark 内存调优的一些技巧,您可以根据您的具体情况来选择适合您的方法。
相关问题
spark 调优之sparkui详解
Spark UI是Spark的Web用户界面,提供了有关Spark应用程序的详细信息,包括作业,阶段,任务,RDD,驱动程序和执行程序等。Spark UI可以帮助用户了解Spark应用程序的性能和瓶颈,并进行调优。Spark UI提供了许多有用的功能,例如:
1. 作业视图:显示Spark应用程序中的所有作业,包括作业ID,状态,持续时间和任务数等。
2. 阶段视图:显示Spark应用程序中的所有阶段,包括阶段ID,状态,持续时间和任务数等。
3. 任务视图:显示Spark应用程序中的所有任务,包括任务ID,状态,持续时间和执行程序等。
4. RDD视图:显示Spark应用程序中的所有RDD,包括RDD ID,分区数和依赖关系等。
5. 驱动程序视图:显示Spark应用程序的驱动程序信息,包括驱动程序ID,状态,持续时间和内存使用情况等。
6. 执行程序视图:显示Spark应用程序中的所有执行程序,包括执行程序ID,状态,持续时间和内存使用情况等。
通过使用Spark UI,用户可以识别Spark应用程序中的性能瓶颈,并进行调优,以提高应用程序的性能和效率。
hive on spark 调优
对于Hive on Spark的调优,有几个关键的配置可以考虑。首先,可以通过调整hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size来控制将基础join转化为map join的阈值,从而影响性能。这个配置在Hive on MapReduce和Hive on Spark中都可以使用,但是两者的解释略有不同。
其次,可以通过设置一些Spark相关的配置来进行调优。例如,可以设置hive.execution.engine为spark来指定使用Spark作为执行引擎。还可以设置spark.executor.memory、spark.executor.cores、spark.executor.instances来调整Spark执行器的内存和核心资源分配。另外,设置spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer可以改进序列化的性能。
此外,Hive on Spark相比于Hive on MapReduce有更好的性能,并且提供了相同的功能。用户的SQL不需要进行修改,就可以直接在Hive on Spark上运行。同时,UDF函数也被全部支持。
总结起来,在运行于YARN模式下的Hive on Spark的调优,可以关注以下几点:
1. 调整hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size来控制基础join转化为map join的阈值。
2. 设置相关Spark配置,如hive.execution.engine、spark.executor.memory、spark.executor.cores、spark.executor.instances等,来优化资源分配和序列化性能。
3. 充分利用Hive on Spark的性能优势,无需修改SQL即可运行,并支持全部UDF函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [hive on spark 调优](https://blog.csdn.net/weixin_45489441/article/details/123252215)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Hive on Spark调优](https://blog.csdn.net/javastart/article/details/126041883)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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