Как мне оптимизировать свою искровую работу?

Содержание

- Как я могу улучшить производительность своей искровой работы?
- Как вы оптимизируете искру?
- Как оптимизировать искровое соединение?
- Как сделать SQL Spark быстрее?
- Почему сериализация в KRYO выполняется быстрее в Spark?
- В чем разница между кешированием и сохранением искры?
- Почему ваши приложения Spark работают медленно или дают сбой?
- Почему Spark SQL работает быстро?
- Как я могу присоединиться к Spark?
- Что такое двигатель Delta?
- Как вы читаете пользовательский интерфейс искры?

Как я могу улучшить производительность своей искровой работы?

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 вы оптимизируете искру?

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.

Как оптимизировать искровое соединение?

Сортировка-Слияние join состоит из 2 шагов. Первый шаг - отсортировать наборы данных, а вторая операция - объединить отсортированные данные в разделе путем итерации по элементам и в соответствии с ключом соединения соединить строки, имеющие одинаковое значение. Начиная с Spark 2.3 объединение слиянием и сортировкой является алгоритмом объединения по умолчанию в Spark.

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 быть от 64 МБ до 1 ГБ.

Почему сериализация в KRYO выполняется быстрее в Spark?

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.

В чем разница между кешированием и сохранением искры?

Spark Cache против Persist

И кеширование, и постоянное хранение используются для сохранения Spark RDD, Dataframe и Dataset. Но разница в том, Метод RDD cache () по умолчанию сохраняет его в памяти (MEMORY_ONLY) тогда как метод persist () используется для сохранения его на уровне памяти, определяемом пользователем.

Почему ваши приложения Spark работают медленно или дают сбой?

Спарк конфигурация по умолчанию может быть или не быть достаточной или точной для ваших приложений. Иногда даже хорошо настроенное приложение может выйти из строя из-за OOM, поскольку базовые данные изменились. Проблемы нехватки памяти могут наблюдаться для узла драйвера, узлов-исполнителей, а иногда даже для диспетчера узлов.

Почему Spark SQL работает быстро?

Spark SQL полагается на сложный конвейер для оптимизации задач, которые ему необходимо выполнить, и он использует Catalyst, его оптимизатор, на всех этапах этого процесса. Этот механизм оптимизации - одна из основных причин астрономической производительности Spark и ее эффективности.

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	правильно, направо, направо, направо, наружу	ПРАВО ПРИСОЕДИНИТЬСЯ
Cross.sql	Пересекать

Что такое двигатель Delta?

Delta Engine - это высокопроизводительный механизм запросов, совместимый с Apache Spark который обеспечивает эффективный способ обработки данных в озерах данных, включая данные, хранящиеся в Delta Lake с открытым исходным кодом.

Как вы читаете пользовательский интерфейс искры?

Если вы запускаете приложение Spark локально, доступ к Spark UI можно получить с помощью http: // localhost: 4040 / . Пользовательский интерфейс Spark по умолчанию работает на порту 4040, и ниже приведены некоторые из дополнительных пользовательских интерфейсов, которые могут быть полезны для отслеживания приложения Spark. Примечание. Для доступа к этим URL-адресам приложение Spark должно находиться в рабочем состоянии.

Интересные материалы: