Как я могу повысить скорость искрового зажигания?

Содержание

- Как я могу повысить производительность моей работы в Spark?
- Почему моя работа Spark такая медленная?
- Как сделать SQL Spark быстрее?
- Почему сериализация KRYO быстрее в искре?
- Как оптимизировать искровой запрос?
- Spark SQL работает медленно?
- Как узнать, не удалось ли выполнить задание Spark?
- Что происходит при сбое задания Spark?
- Как я могу присоединиться к Spark?
- Как настроить задание искрового SQL?
- Как уменьшить размер искры?

Как я могу повысить производительность моей работы в Spark?

8 методов оптимизации производительности с помощью Spark

Сериализация. Сериализация играет важную роль в производительности любого распределенного приложения. ...
Выбор API. ...
Предварительная переменная. ...
Кэшировать и сохранять. ...
Операция ByKey. ...
Выбор формата файла. ...
Настройка сборки мусора. ...
Уровень параллелизма.

Почему моя работа Spark такая медленная?

Каждое приложение Spark имеет свой набор требований к памяти и кэшированию. При неправильной настройке приложения Spark либо замедлиться, либо разбиться. ... Когда производительность Spark снижается из-за накладных расходов памяти YARN, вам необходимо установить Spark. пряжа.

Как сделать SQL Spark быстрее?

Чтобы повысить производительность Spark SQL, вам следует оптимизировать файловую систему. Размер файла не должен быть слишком маленьким, так как открытие всех этих небольших файлов займет много времени. Если вы считаете, что он слишком большой, Spark потратит некоторое время на разделение этого файла при чтении. Оптимальный размер файла должен составлять от 64 МБ до 1 ГБ.

Почему сериализация KRYO быстрее в искре?

Крио значительно быстрее и компактнее, чем Сериализация Java (часто до 10x), но не поддерживает все типы Serializable и требует, чтобы вы заранее зарегистрировали классы, которые вы будете использовать в программе, для лучшей производительности.

Как оптимизировать искровой запрос?

Spark SQL работает как с SQL-запросами, так и с DataFrame API. В глубине Spark SQL лежит оптимизатор катализатора. Оптимизация Catalyst позволяет использовать некоторые расширенные функции языка программирования, которые позволяют создавать расширяемый оптимизатор запросов. Для реализации Spark SQL появился новый расширяемый оптимизатор под названием Catalyst.

Spark SQL работает медленно?

До оптимизации чистый Spark SQL действительно имел приличную производительность. Тем не менее, есть некоторые медленные процессы, которые можно ускорить, в том числе: Перемешать. перегородки.

Как узнать, не удалось ли выполнить задание Spark?

В случае сбоя задания или приложения Spark вы можете использовать журналы Spark проанализировать неудачи.
...
Страница истории поиска отображается, как показано на следующем рисунке.

Введите идентификатор команды в поле «Идентификатор команды» и нажмите «Применить».
Щелкните вкладку «Журналы» или вкладку «Ресурсы».
Щелкните гиперссылку пользовательского интерфейса приложения Spark.

Что происходит при сбое задания Spark?

Сбой рабочего узла. Узел, на котором выполняется код приложения в кластере Spark, является рабочим узлом Spark. ... Любой из рабочие узлы, на которых запущен исполнитель, могут выйти из строя, что приводит к потере оперативной памяти. Если какие-либо приемники работали на отказавших узлах, их данные буфера будут потеряны.

Как я могу присоединиться к Spark?

Ниже приведен список всех типов и синтаксисов объединения Spark SQL.
...
1. Типы и синтаксис соединения SQL.

JoinType	Строка присоединения	Эквивалентное соединение SQL
FullOuter.sql	external, full, fullouter, full_outer	ПОЛНОЕ ВНЕШНЕЕ СОЕДИНЕНИЕ
LeftOuter.sql	left, leftouter, left_outer	ВЛЕВО ПРИСОЕДИНИТЬСЯ
RightOuter.sql	право, направо, направо, направо, наружу	ПРАВО ПРИСОЕДИНИТЬСЯ
Cross.sql	Пересекать

Как настроить задание искрового SQL?

Настройка производительности Spark - Лучшие рекомендации и методы

Используйте DataFrame / Dataset вместо RDD.
Используйте coalesce () вместо repartition ()
Используйте mapPartitions () вместо map ()
Используйте форматы сериализованных данных.
Избегайте UDF (определяемых пользователем функций)
Кеширование данных в памяти.
Уменьшите количество дорогостоящих операций перемешивания.
Отключите ведение журнала ОТЛАДКИ и ИНФОРМАЦИИ.

Как уменьшить размер искры?

Вот несколько советов по уменьшению перетасовки:

Настройте искру. sql. перемешать. перегородки.
Правильно разделите входной набор данных, чтобы размер каждой задачи не был слишком большим.
Используйте пользовательский интерфейс Spark, чтобы изучить план, чтобы найти возможность максимально уменьшить перемешивание.
Рекомендации по формуле для искры. sql. перемешать. перегородки:

Интересные материалы: