Hadoop spark程序local模式启动参数调优推荐

以下是一些推荐的Hadoop和Spark本地模式启动参数调优：

Hadoop：
1. mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb。这些参数控制对于每个map任务和reduce任务分配多少内存
2. mapreduce.map.java.opts和mapreduce.reduce.java.opts。这些参数控制每个map任务和reduce任务的JVM参数，例如GC选项
3. io.sort.mb。这个参数控制shuffle阶段使用的缓冲区大小

Spark：
1. spark.driver.memory和spark.executor.memory。这些参数控制调整Driver和Executor内存分配的大小
2. spark.executor.cores。这个参数控制每个Executor可以使用的CPU核心数
3. spark.default.parallelism。这个参数可以用于确定RDD和DataFrame操作的并行度

希望这些参数可以为您的本地模式运行带来更好的性能和效率。

相关问题

hadoop spark推荐系统

Hadoop和Spark是两个用于大数据处理的开源框架，可以用于构建和部署推荐系统。

Hadoop是一个分布式计算框架，它提供了分布式存储和计算能力。在构建推荐系统中，Hadoop可以用于处理大规模的用户和物品数据，进行数据清洗和预处理，并提供高可靠性和可扩展性。

Spark是一个快速而通用的大数据处理引擎，它提供了更高级别的API和内存计算能力。Spark可以与Hadoop集成，使用其底层的分布式存储和计算能力，并提供更高效的数据处理和机器学习算法。

在推荐系统中，Hadoop可以用于存储和处理大规模的用户行为数据、物品特征数据等。而Spark可以用于基于这些数据进行推荐算法的训练和预测。

常见的推荐系统算法包括基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤、基于矩阵分解的方法等。这些算法可以使用Hadoop和Spark提供的分布式计算能力进行并行化处理，从而加快推荐系统的训练和预测速度。

总结来说，Hadoop和Spark是构建推荐系统时常用的工具，它们提供了分布式计算能力和高效的数据处理API，可以加速推荐系统的开发和部署过程。

hadoop与spark并行度设置问题（mr、spark任务提交参数的设置、spark-submit参数调优）

Hadoop和Spark都是分布式计算框架，可以通过设置并行度来提高计算效率。在Hadoop中，可以通过设置mapred.map.tasks和mapred.reduce.tasks来控制Map和Reduce任务的数量，从而控制并行度。在Spark中，可以通过设置spark.default.parallelism和spark.executor.instances来控制并行度。

在提交MR和Spark任务时，可以设置一些参数来优化任务的性能。例如，在MR中，可以设置mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb来控制Map和Reduce任务的内存使用量。在Spark中，可以设置spark.driver.memory和spark.executor.memory来控制Driver和Executor的内存使用量。

另外，在使用spark-submit提交Spark任务时，还可以通过设置一些参数来调优任务的性能。例如，可以设置--num-executors来控制Executor的数量，设置--executor-memory来控制每个Executor的内存使用量，设置--executor-cores来控制每个Executor的CPU核数等。

总之，通过合理设置并行度和调优参数，可以提高Hadoop和Spark任务的计算效率和性能。