spark 大型项目实战(四十一):算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题

本文主要是介绍spark 大型项目实战(四十一):算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

并行度:之前说过,并行度是自己可以调节,或者说是设置的。

1、spark.default.parallelism
2、textFile(),传入第二个参数,指定partition数量(比较少用)

咱们的项目代码中,没有设置并行度,实际上,在生产环境中,是最好自己设置一下的。官网有推荐的设置方式,你的spark-submit脚本中,会指定你的application总共要启动多少个executor,100个;每个executor多少个cpu core,2~3个;总共application,有cpu core,200个。

官方推荐,根据你的application的总cpu core数量(在spark-submit中可以指定,200个),自己手动设置spark.default.parallelism参数,指定为cpu core总数的2~3倍。400~600个并行度。600。

承上启下

你设置的这个并行度,在哪些情况下会生效?哪些情况下,不会生效?
如果你压根儿没有使用Spark SQL(DataFrame),那么你整个spark application默认所有stage的并行度都是你设置的那个参数。(除非你使用coalesce算子缩减过partition数量)

问题来了,Spark SQL,用了。用Spark SQL的那个stage的并行度,你没法自己指定。Spark SQL自己会默认根据hive表对应的hdfs文件的block,自动设置Spark SQL查询所在的那个stage的并行度。你自己通过spark.default.parallelism参数指定的并行度,只会在没有Spark SQL的stage中生效。

比如你第一个stage,用了Spark SQL从hive表中查询出了一些数据,然后做了一些transformation操作,接着做了一个shuffle操作(groupByKey);下一个stage,在shuffle操作之后,做了一些transformation操作。hive表,对应了一个hdfs文件,有20个block;你自己设置了spark.default.parallelism参数为100。

你的第一个stage的并行度,是不受你的控制的,就只有20个task;第二个stage,才会变成你自己设置的那个并行度,100。

问题在哪里?

Spark SQL默认情况下,它的那个并行度,咱们没法设置。可能导致的问题,也许没什么问题,也许很有问题。Spark SQL所在的那个stage中,后面的那些transformation操作,可能会有非常复杂的业务逻辑,甚至说复杂的算法。如果你的Spark SQL默认把task数量设置的很少,20个,然后每个task要处理为数不少的数据量,然后还要执行特别复杂的算法。

这个时候,就会导致第一个stage的速度,特别慢。第二个stage,1000个task,刷刷刷,非常快。

解决上述Spark SQL无法设置并行度和task数量的办法,是什么呢?

repartition算子,你用Spark SQL这一步的并行度和task数量,肯定是没有办法去改变了。但是呢,可以将你用Spark SQL查询出来的RDD,使用repartition算子,去重新进行分区,此时可以分区成多个partition,比如从20个partition,分区成100个。

然后呢,从repartition以后的RDD,再往后,并行度和task数量,就会按照你预期的来了。就可以避免跟Spark SQL绑定在一个stage中的算子,只能使用少量的task去处理大量数据以及复杂的算法逻辑。

这里写图片描述

欢迎关注,更多福利

这里写图片描述

这篇关于spark 大型项目实战(四十一):算子调优之使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1097526

相关文章

网页解析 lxml 库--实战

lxml库使用流程 lxml 是 Python 的第三方解析库,完全使用 Python 语言编写,它对 XPath表达式提供了良好的支 持,因此能够了高效地解析 HTML/XML 文档。本节讲解如何通过 lxml 库解析 HTML 文档。 pip install lxml lxm| 库提供了一个 etree 模块,该模块专门用来解析 HTML/XML 文档,下面来介绍一下 lxml 库

Vue3 的 shallowRef 和 shallowReactive:优化性能

大家对 Vue3 的 ref 和 reactive 都很熟悉,那么对 shallowRef 和 shallowReactive 是否了解呢? 在编程和数据结构中,“shallow”(浅层)通常指对数据结构的最外层进行操作,而不递归地处理其内部或嵌套的数据。这种处理方式关注的是数据结构的第一层属性或元素,而忽略更深层次的嵌套内容。 1. 浅层与深层的对比 1.1 浅层(Shallow) 定义

SQL中的外键约束

外键约束用于表示两张表中的指标连接关系。外键约束的作用主要有以下三点: 1.确保子表中的某个字段(外键)只能引用父表中的有效记录2.主表中的列被删除时,子表中的关联列也会被删除3.主表中的列更新时,子表中的关联元素也会被更新 子表中的元素指向主表 以下是一个外键约束的实例展示

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

如何去写一手好SQL

MySQL性能 最大数据量 抛开数据量和并发数,谈性能都是耍流氓。MySQL没有限制单表最大记录数,它取决于操作系统对文件大小的限制。 《阿里巴巴Java开发手册》提出单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB,才推荐分库分表。性能由综合因素决定,抛开业务复杂度,影响程度依次是硬件配置、MySQL配置、数据表设计、索引优化。500万这个值仅供参考,并非铁律。 博主曾经操作过超过4亿行数据

性能测试介绍

性能测试是一种测试方法,旨在评估系统、应用程序或组件在现实场景中的性能表现和可靠性。它通常用于衡量系统在不同负载条件下的响应时间、吞吐量、资源利用率、稳定性和可扩展性等关键指标。 为什么要进行性能测试 通过性能测试,可以确定系统是否能够满足预期的性能要求,找出性能瓶颈和潜在的问题,并进行优化和调整。 发现性能瓶颈:性能测试可以帮助发现系统的性能瓶颈,即系统在高负载或高并发情况下可能出现的问题

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

Hadoop数据压缩使用介绍

一、压缩原则 (1)运算密集型的Job,少用压缩 (2)IO密集型的Job,多用压缩 二、压缩算法比较 三、压缩位置选择 四、压缩参数配置 1)为了支持多种压缩/解压缩算法,Hadoop引入了编码/解码器 2)要在Hadoop中启用压缩,可以配置如下参数