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怎么计算 一个spark的算子执行的时间
看星情
2017-10-31 09:08:33
假如想知道mapPartition这个算子执行了多长时间,是不是可以在该算子前后,记录系统时间,然后求差就可以了。
但是系统时间只是在driver计时的,这样 求差计时 合理吗
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怎么计算 一个spark的算子执行的时间
假如想知道mapPartition这个算子执行了多长时间,是不是可以在该算子前后,记录系统时间,然后求差就可以了。 但是系统时间只是在driver计时的,这样 求差计时 合理吗
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:调优笔记
百度地图毕业设计源码
Spark
调优思路 0.优化点 1、增加硬件资源 2、充分利用资源 1、
spark
-submit时设置 2、设置task数量 3、减化
计算
1、持久化RDD 2、使用fastutil类集 4、减少网络传输 1、广播变量 2、kryo序列化 3、shuffle的map端调优 5、优化等待
时间
1、调节数据调度等待
时间
6、减少GC 1、堆内存调优 2、堆外内存调优 3、kryo序列化 4、广播变量 开发调优 1.1避免创建重复的RDD // 需要对名为“hello.txt”的HDFS文件进行一次map操作,再进行一次reduce操作。也就是说,需要对一份数据
执行
两次
算子
操作。 // 错误的做法:对于同一份数据
执行
多次
算子
操作时,创建多个RDD // 这里
执行
了两次textFile方法,针对同
一个
HDFS文件,创建了两个RDD出来,然后分别对每个RDD都
执行
了
一个
算子
操作。 // 这种情况下,
Spark
需要从HDFS上两次加载hello.txt文件的内容,并创建两个单独的RDD;第二次加载HDFS文件以及创建RDD的性能开销,很明显是白白浪费掉的。 val rdd1
spark
算子
汇总
spark
算子
汇总
Spark
的
算子
的分类 从大方向来说,
Spark
算子
大致可以分为以下两类: 1)Transformation 变换/转换
算子
:这种变换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理。 Transformation 操作是延迟
计算
的,也就是说从
一个
RDD 转换生成另
一个
RDD 的转换操作不是马上
执行
,需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。 2)Action 行动
算子
:这类
算子
会触发
Spark
Context 提交 Job 作业。 Action
算子
会触发
Spark
提
第四章:
Spark
2.x
算子
及应用
1.
Spark
2.X原理分析2.
Spark
编程模型解析3.RDD的特点、操作、依赖关系4.
Spark
应用程序的配置5.
Spark
2.X Shell基本使用6.
Spark
2.X submit基本使用7.
Spark
2.X的
算子
Spark
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实战Java版,学到了
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