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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
算子设计Sparse FlashAttention算子的设计充分结合了FlashAttention的融合思想和稀疏计算特点。 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。 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： ? 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。 7. repartition/coalesce调节并行度 Spark 中虽然可以设置并行度的调节策略，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 SQL以外的所有
1K10发布于 2021-04-01 - 来自专栏盛开在夏天的太阳
7.JVM调优-方法区,堆,栈调优详解
一、方法区参数调优 我们可以对运行时数据区的内存进行参数设置. 这是jvm调优的重点. 线程栈参数调优 -Xss512k：设置栈空间参数的 这个参数就是用来设置栈空间的. 他是设置的一个线程栈占用的空间, 一个程序启动后可能有多个线程栈, 那么他们占用的空间都是512k。
99620发布于 2021-10-13 深入解析MySQL(7)——SQL调优
作用：显示MySQL决定使用哪种方式来查找表中的行，是执行计划中非常重要的指标。其查询的性能优劣，从最优到最差依次为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL
14210编辑于 2026-01-13- 来自专栏JVM高手修炼
JVM进阶调优系列(7)JVM调优监控必备命令、工具集合|实用干货
今天的主角调优监控命令，已经是非常贴合生产实战，现在打好基础，等系列第11篇，就开始针对实际案例，带大家应用工具命令解决实际问题。 项目在 GitHub上可以下载[https://github.com/chewiebug/GCViewer]，可以非常直观地分析出有待调优改进地方。大家有空可以下载体验一下。 推荐阅读： 1、JVM进阶调优系列(5)CMS回收器通俗演义一文讲透FullGC 2、JVM进阶调优系列(4)年轻代和老年代采用什么GC算法回收? 3、JVM进阶调优系列(3)堆内存的对象什么时候被回收?4、JVM进阶调优系列(2)字节面试:JVM内存区域怎么划分，分别有什么用？ 5、JVM进阶调优系列(1)类加载器原理一文讲透6、JAVA并发编程系列(13)Future、FutureTask异步小王子
93320编辑于 2024-10-28 - 来自专栏chenchenchen
SQL调优之性能调优
例如一个如下的 SELECT 语句： SELECT * FROM Table1 WHERE column1 = 5 AND NOT (column3 = 7 OR column1 = column2) 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。 WHERE NOT (column1 > 5 OR column2 = 7) 可以转换成： ... WHERE column1 <= 5 AND column2 <> 7 但是，当转换成后的表达示中有不等操作符 <>，那么性能就会下降，毕竟，在一个值平均分布的集合中，不等的值的个数要远远大于相等的值的个数 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。 7、使用Kryo优化序列化性能 在Spark中，主要有三个地方涉及到了序列化： 1) 在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输。 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 - 来自专栏王先森
安装CentOS7并优化调优
安装centos7系统 首先,先介绍一下CentOS7的镜像,本文中,我们使用的是CentOS7.2的镜像 CentOS7的下载地址可以从以下这个地址下载 http://mirrors.aliyun.com /centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso CentOS -7-x86_64 -DVD -1708.iso 从 CentOS 7 之后，版本命名就跟发行的日期有关了 • CentOS-7 系统是 7.x 版本 • x86_64 64 位操作系统，并且从 7以后不再提供 以后不再提供 32 位镜像。 位镜像。 CentOS 7 默认网卡修改(可选) 我这里为了性能考虑，采用最小化安装 磁盘分区 开始准备安装 kdump是在系统崩溃、死锁或者死机的时候用来转储内存运行参数的一个工具和服务。 \ Libraries yum -y groups install Development\ Tools yum groups install Base bash-completion是linux7中补齐命令的软件包
1.9K20编辑于 2023-04-24 - 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。 (7) spark.shuffle.memoryFraction 参数说明：该参数用于设置shuffle过程中一个task拉取到上个stage的task的输出后，进行聚合操作时能够使用的Executor
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
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 - 来自专栏王小雷
Spark学习之Spark调优与调试（7）
Spark学习之Spark调优与调试（7） 1. 对Spark进行调优与调试通常需要修改Spark应用运行时配置的选项。 当创建一个SparkContext时就会创建一个SparkConf实例。 (words(0),1)).reduceByKey{(a,b)=>a+b} counts: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[7] HadoopRDD[2] at textFile at <console>:27 [] scala> counts.toDebugString res1: String = (1) ShuffledRDD[7] input.text##,1), (INFO,4), ("",2), (WARN,2)) scala> counts.cache() res3: counts.type = ShuffledRDD[7]
1.2K70发布于 2018-01-02 - 来自专栏马拉松程序员的专栏
Java面试考点7之MySQL调优
调优 MySQL 的调优也是研发人员需要掌握的一项技能，一般 MySQL 调优有如下图所示的四个纬度。 最好有过数据库调优经验，例如明明建立了索引的语句，但是查询效率还是很慢，通过 Explain 分析发现表中有多个索引，MySQL 的优化器选用了错误的索引，导致查询效率偏低，然后通过在 SQL 语句中使用 有过 Kafka 等主流消息队列使用经验，并且知道应该如何在业务场景下进行调优。例如日志推送的场景，对小概率消息丢失可以容忍，可以设置异步发送消息。 第 6 题可以从 MySQL 调优部分讲解的相关原则这个角度来回答。
77210编辑于 2022-04-26 - 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： 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。 参数调优建议： 同 spark.default.parallelism <8> partitionBy(Partitioner) 通过自定义分区器来改变partition个数 <9> join算子也会改变
1.5K20发布于 2018-09-13
腾讯云开发者
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