spark调优之内存调优

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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