- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏简单聊聊Spark
Spark性能调优九之常用算子调优
前面介绍了很多关于Spark性能的调优手段，今天来介绍一下Spark性能调优的最后一个点，就是关于Spark中常用算子的调优。 mapPartitions优化 2.filter操作之后使用coalesce算子提高性能 先看看默认情况下，执行完filter操作以后的各个partition的情况，如下图所示； ? coalesce算子就是针对上述出现的问题的一个解决方案，下图是一个解决案例。 ? 就是使用repartition算子，对SparkSQL查询出来的数据重新进行分区操作，此时可以增加分区的个数。具体使用如下图所示： ? 总结：关于RDD算子的优化，就先讲到这里。 关于整个Spark调优，基本先告一段落，后面会介绍一些Spark源码分析的知识，欢迎关注。 如需转载，请注明： z小赵 Spark性能调优九之常用算子调优
1.4K10发布于 2018-09-05 - 来自专栏不温卜火
Spark性能优化 (2) | 算子调优
一. mapPartitions 普通的 map 算子对 RDD 中的每一个元素进行操作，而 mapPartitions 算子对 RDD 中每一个分区进行操作。 因此，mapPartitions算子适用于数据量不是特别大的时候，此时使用mapPartitions算子对性能的提升效果还是不错的。 算子。 我们需要coalesce算子。 四. repartition解决 SparkSQL 低并行度问题 在第一节的常规性能调优中我们讲解了并行度的调节策略，但是，并行度的设置对于Spark SQL是不生效的，用户设置的并行度只对于Spark
1.7K20发布于 2020-10-28 Sparse FlashAttention 算子架构分析与调优技巧
与传统将这些步骤拆分为多个算子不同，融合算子通过在UB缓冲区反复利用小块数据，实现了计算与数据搬运的高度重叠，并避免了中间大矩阵的物理落地，大幅提升了算子算力和带宽利用率。 T.wait_cross_flag(3) T.barrier_all() T.copy(workspace5[ Ascend优化实践中通常采用\自适应块大小调优：根据硬件的L0/UB大小和向量寄存器宽度，计算出适合当前模型和硬件的最佳(block_m, block_n, block_k)分块维度，并确保这些维度对齐硬件向量宽度以避免向量指令处理 调优策略与结果Ascend平台的Sparse FlashAttention实现中采用了一系列调优策略，并取得了显著的性能收益。 调优过程中，通过分析算子时间线发现Cube（矩阵乘法）和Vector（激活函数等）之间存在空闲等待，于是采用**CV流水优化：让Cube一次性计算多个块的部分结果并暂存，然后Vector端分次取出处理。
45610编辑于 2026-01-13- 来自专栏五分钟学大数据
Spark性能调优-RDD算子调优篇（深度好文，面试常问，建议收藏）
Spark调优之RDD算子调优 1. RDD复用 在对RDD进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算，如下图所示： ? 算子。 5. filter+coalesce/repartition(减少分区) 在Spark任务中我们经常会使用filter算子完成RDD中数据的过滤，在任务初始阶段，从各个分区中加载到的数据量是相近的，但是一旦进过 我们需要coalesce算子。 有一个20M的变量被所有task共用，此时会在500个task中产生500个副本，耗费集群10G的内存，如果使用了广播变量， 那么每个Executor保存一个副本，一共消耗400M内存，内存消耗减少了5倍
1K10发布于 2021-04-01 - 来自专栏雨临Lewis的博客
ELK系列(5) - Elasticsearch性能调优
可以通过以下方式来释放分段占用的内存： 删除不用的索引 关闭索引，此时数据依然存在于磁盘，但是占用的内存会被释放 定期合并不再更新的索引的分段，将多个小分段合并成大分段，具体接口可以参考这部分文章 参考链接 Elasticsearch调优
64210编辑于 2022-03-24 - 来自专栏chenchenchen
SQL调优之性能调优
查询条件中操作符的权值 操作符 权值= 10 5 = 5 < 5 <= 5 LIKE 3 <> 0 表 2. 查询条件中操作数的权值 操作数 权值仅常量字符 10仅有列名 5仅有参数 5多操作数表达式 3精确数值类型 2其它数值类型 1时间数据类型 1字符数据类型 针对专门操作符的调优 前面，讲的是关于查询条件的一般规则，在这一节中，将讨论如何使用专门的操作符来改进 SQL 代码的性能。 首先优化器根据查询条件 column1 = 5 为真来查找所有符合条件的所有行，然后据查询条件 column2 = 5 为真来查找所有符合条件的所有行，即两次表扫描，因此，如果 column1 = 5 本文总结的是一些 SQL 性能调优的比较初级的方面，SQL 调优还包括 Order by，Group by 以及 Index 等等。
2.3K30发布于 2019-12-03 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
【Spark篇】---Spark调优之代码调优，数据本地化调优，内存调优，SparkShuffle调优，Executor的堆外内存调优
一、前述 Spark中调优大致分为以下几种 ，代码调优，数据本地化，内存调优，SparkShuffle调优，调节Executor的堆外内存。 二、具体 1、代码调优 1、避免创建重复的RDD，尽量使用同一个RDD 2、对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略？ 通过日志或者WEBUI 3、内存调优 ? Spark JVM调优主要是降低gc时间，可以修改Executor内存的比例参数。 RDD缓存、task定义运行的算子函数，可能会创建很多对象，这样会占用大量的堆内存。 Spark中如何内存调优？
2.1K30发布于 2018-09-13 - 来自专栏大数据成长之路
Hive性能调优之JVM重用(5)
JVM重用是Hadoop调优参数的内容，其对Hive的性能具有非常大的影响，特别是对于很难避免小文件的场景或task特别多的场景，这类场景大多数执行时间都很短。
1.1K10发布于 2021-01-22 - 来自专栏Java EE 企业级开发工作日志
JVM 调优 1：“精通 JVM 调优，有过 JVM 调优经验”简历敢写吗？薪资涨 5k 的技巧
，有过 JVM 调优经验”，因为应聘者如果写这句话就意味着你的面试将会是很“难过”的，面试官会变着法的问你如何进行 JVM 系列调优，如果你的基础比较薄弱或者是仅仅背面试题速成，那么你很可能在面试中露馅 既然 JVM 如此重要，那我就在本系列中完整的过一遍，让你敢于在简历上写“精通 JVM 调优，有过 JVM 调优经验”，薪资涨 5k！ 在聊 JVM 调优和 GC 之前，我们先看看当下就业环境中面试对于 JVM 和 GC 的一些相关面试题，看看企业开发岗需要什么样的人才。 GC 调优有经验吗？一般出现 GC 问题你怎么解决？ 1.5、阿里、蘑菇街 ThreadLocal 有没有内存泄漏问题？ 在默认情况下 JDK 1.8 没有调参数、调优用的就是 GC 的分代模型。
51311编辑于 2022-05-08 - 来自专栏纯洁的微笑
Tomcat 性能调优之 JVM 调优
因此在对Web 容器( 应用服务器) 的调优中必不可少的是对于 JVM 的调优。 对于 JVM 的调优，主要有两个方面考虑： 内存大小配置 垃圾回收算法选择 当然，确切的说，以上两点并不互相独立，内存的大小配置也会影响垃圾回收的执行效率。 延迟、吞吐量调优 其他 JVM 配置 垃圾回收算法对应到的就是不同的垃圾收集器，具体到在 JVM 中的配置，是使用 -XX:+UseParallelOldGC 或者 -XX:+UseConcMarkSweepGC 所谓调优，就是一个不断调整和优化的过程，需要观察、配置、测试再如此重复。有相关经验的朋友欢迎留言补充！ 说到底，那上面的这些选项是要配置在哪里呢？
2.2K30发布于 2019-05-06 - 来自专栏Java后端技术栈cwnait
5种JVM调优配置方法概览！！！
如：3，表示Eden：Survivor=3：2，一个Survivor区占整个年轻代的1/5 -XX:MaxPermSize=n:设置持久代大小 2 收集器设置 -XX:+UseSerialGC: 5 调优总结 年轻代大小选择 响应时间优先的应用：尽可能设大，直到接近系统的最低响应时间限制（根据实际情况选择）。在此种情况下，年轻代收集发生的频率也是最小的。同时，减少到达年老代的对象。
71320发布于 2020-02-11 - 来自专栏个人积累
数据库调优 项目调优
Springboot项目调优 配置文件调优 更改Tomcat的相关配置 设置Tomcat的最大连接数 设置请求头最大内存 设置post请求的最大内存 设置Tomcat最大线程数 设置Tomcat 的最小工作线程数 JVM调优 设置项目启动的参数 在vm option处添加配置内容 -XX:MetaspaceSize=128m #（元空间默认大小） -XX:MaxMetaspaceSize=128m
1K51发布于 2020-10-10 - 来自专栏SmartSi
Spark 性能调优之Shuffle调优
因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对 shuffle 过程进行调优。 但是也必须提醒大家的是，影响一个 Spark 作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle 调优只能在整个 Spark 的性能调优中占到一小部分而已。 因此大家务必把握住调优的基本原则，千万不要舍本逐末。下面我们就给大家详细讲解 shuffle 的原理，以及相关参数的说明，同时给出各个参数的调优建议。 2. 5. shuffle相关参数调优 以下是Shffule过程中的一些主要参数，这里详细讲解了各个参数的功能、默认值以及基于实践经验给出的调优建议。 调优建议：在资源参数调优中讲解过这个参数。如果内存充足，而且很少使用持久化操作，建议调高这个比例，给 shuffle read 的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。
1.8K31发布于 2019-08-08 - 来自专栏SmartSi
Spark 性能调优之开发调优
Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的，不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。 整套方案主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。 开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则，是高性能Spark作业的基础；数据倾斜调优，主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案；shuffle调优，面向的是对 本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解开发调优。 2. 开发调优 2.1 调优概述 Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。 开发调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。
1.3K31发布于 2019-08-07 - 来自专栏ApacheHudi
调优 | Apache Hudi应用调优指南
通过Spark作业将数据写入Hudi时，Spark应用的调优技巧也适用于此。如果要提高性能或可靠性，请牢记以下几点。 GC调优：请确保遵循Spark调优指南中的垃圾收集调优技巧，以避免OutOfMemory错误。
1.3K20发布于 2021-04-13 - 来自专栏SmartSi
Spark 性能调优之资源调优
整套方案主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。 开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则，是高性能Spark作业的基础；数据倾斜调优，主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案；shuffle调优，面向的是对 本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解资源调优。 2. 资源调优 2.1 调优概述 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。 理解作业基本原理，是我们进行资源参数调优的基本前提。 2.3 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。 (5) 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。
2K30发布于 2019-08-07 - 来自专栏大数据成神之路
Spark调优 | Spark SQL参数调优
5万人关注的大数据成神之路，不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，真的不来了解一下吗？ 5万人关注的大数据成神之路，确定真的不来了解一下吗？ 本文讲解最近关于在参与hive往spark迁移过程中遇到的一些参数相关问题的调优。 内容分为两部分，第一部分讲遇到异常，从而需要通过设置参数来解决的调优；第二部分讲用于提升性能而进行的调优。 异常调优 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet parquet是一种列式存储格式，可以用于spark-sql 和hive 的存储格式。 性能调优 除了遇到异常需要被动调整参数之外，我们还可以主动调整参数从而对性能进行调优。
8.3K63发布于 2019-08-16 - 来自专栏Jed的技术阶梯
Spark性能调优01-资源调优
理解作业基本原理，是我们进行资源参数调优的基本前提。 3. spark内存管理 (1) spark-1.5.x版本以前使用静态内存管理 ? 参数调优建议： 每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。但是这只是一个参考值，具体的设置还是得根据不同部门的资源队列来定。 参数调优建议： Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。 参数调优建议： Driver的内存通常来说不设置，或者设置1G左右应该就够了。 参数调优建议： Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。
1.5K20发布于 2018-09-13 - 来自专栏AustinDatabases
MONGODB 性能与调优 -- 内存调优 1
所以这又是一个新的系列，关于MONGODB的优化和调优，下方是一个MONGODB的 内存与磁盘的一个大概的架构。 ) 99.80766247867226 通过这样的方式可以获得你当时的cache hit ratio , 除了这个指标以外，MONGODB 还有一个知名的指标 dirty flush below 5% ,也就是脏页在MONGODB 中的留存不要超过 5% ， 根据LRU的原则，MONGODB ，通过4个线程来去逐出这些内存与数据页面不同的数据，超过5% 说明你的服务器的压力过大，脏页的驻留时间过长，
1.9K30编辑于 2022-04-05 - 来自专栏山河已无恙
Linux 性能调优之CPU调优认知
写在前面 博文内容为《性能之巅 系统、企业与云可观测性（第2版）》CPU 章节课后习题答案整理，这是CPU 调优的最后两篇之一，之后还会整理一篇CPU性能故障的场景分析的博文 内容涉及： CPU 术语 可以通过 iostat 观察 IO 负载情况，%util 设备使用率趋于饱和 ┌──[root@vms100.liruilongs.github.io]-[~] └─$iostat -dk -x 5 查看CPU 相关信息，可以看到 使用率大的部分在内核态（%sys） ┌──[root@vms100.liruilongs.github.io]-[~] └─$mpstat 5 Linux 5.4.266 /usr/local/share/perl5 /usr/lib64/perl5/vendor_perl /usr/share/perl5/vendor_perl /usr/lib64/perl5 /usr /share/perl5) at .
1.4K31编辑于 2025-04-09
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号