spark重要参数调优建议：spark.default.parallelism设置每个stage默认的task数量

spark.default.parallelism

参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量。这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。

参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多同学常犯的一个错误就是不去设置这个参数，那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的block数量来设置task的数量，默认是一个HDFS block对应一个task。通常来说，Spark默认设置的数量是偏少的（比如就几十个task），如果task数量偏少的话，就会导致你前面设置好的Executor的参数都前功尽弃。试想一下，无论你的Executor进程有多少个，内存和CPU有多大，但是task只有1个或者10个，那么90%的Executor进程可能根本就没有task执行，也就是白白浪费了资源！因此Spark官网建议的设置原则是，设置该参数为num-executors * executor-cores的2~3倍较为合适，比如Executor的总CPU core数量为300个，那么设置1000个task是可以的，此时可以充分地利用Spark集群的资源。

spark重要参数调优建议：spark.default.parallelism设置每个stage默认的task数量相关推荐

spark 资源参数调优
资源参数调优了解完了Spark作业运行的基本原理之后,对资源相关的参数就容易理解了.所谓的Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源使 ...
spark原理参数调优
一.spark原理参考: Hive on Spark调优_窗外的屋檐-CSDN博客_spark.executor.instancesSpark资源参数调优参数_TURING.DT-CSDN博客_sp ...
由美团技术文章整理---spark性能优化基础篇--开发调优与资源参数调优
文章地址1:Spark性能优化指南--基础篇 - 美团技术团队文章地址2:Spark性能优化指南--高级篇 - 美团技术团队目录一.关于性能优化基础篇--开发调优 1.避免创建重复RDD (1) ...
Spark Submit提交及参数调优
https://www.cnblogs.com/LHWorldBlog/p/8414342.html https://www.cnblogs.com/haoyy/p/6893943.html spar ...
Spark调优:提交job资源参数调优及内存模型调优
[场景] Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU.内存等资源参数,生产环境中,任务资源分配不足会导致该job执行中断.失败等问题,所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要 ...
Spark系列之Spark的资源调优
title: Spark系列第十一章 Spark的资源调优 11.1 概述在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在sparksubmit命令中 ...
Spark 中 JVM 内存使用及配置详情、spark报错与调优、Spark内存溢出OOM异常
一般在我们开发spark程序的时候,从代码开发到上线以及后期的维护中,在整个过程中都需要涉及到调优的问题,即一开始需要考虑如何把代码写的更简洁高效调优(即代码优化),待开发测试完成后,提交任务时综合考 ...
hive sql 报错后继续执行_Hive优化之Spark执行引擎参数调优（二）
Hive是大数据领域常用的组件之一,主要是大数据离线数仓的运算,关于Hive的性能调优在日常工作和面试中是经常涉及的的一个点,因此掌握一些Hive调优是必不可少的一项技能.影响Hive效率的主要有数据 ...
Apache Spark Jobs 性能调优（二）
Apache Spark Jobs 性能调优(二) 调试资源分配调试并发压缩你的数据结构数据格式在这篇文章中,首先完成在 Part I 中提到的一些东西.作者将尽量覆盖到影响 Spark 程序 ...

spark重要参数调优建议：spark.default.parallelism设置每个stage默认的task数量

spark重要参数调优建议：spark.default.parallelism设置每个stage默认的task数量相关推荐

最新文章

热门文章