- 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
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。
38010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： ? 表示每个分区的数据组成的迭代器 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。
1K10发布于 2021-04-01 - 来自专栏chenchenchen
SQL调优之性能调优
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。 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。 Spark是根据shuffle类算子来进行stage的划分。如果我们的代码中执行了某个shuffle类算子（比如reduceByKey、join等），那么就会在该算子处，划分出一个stage界限来。 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。
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。
1.9K30编辑于 2022-04-05 - 来自专栏全栈程序员必看
jvm 调优命令_java jvm调优工具
3类 **性能参数（Performance Options）：**用于JVM的性能调优和内存分配控制，如初始化内存大小的设置； **行为参数（Behavioral Options）：**用于改变JVM的基础行为 线上环境 web容器：Tomcat， startup.sh -> catalina.sh(卡特琳娜) 里设置JVM 参数 jsp + jinfo 查看某个java进程的参数，然后再调整设置 真实调优 tomcat/xxx/xx/heap.hprof 在排查的的时候 jmap -dump:format=b,file=heap.hprof 44808 一般dump下来的文件可以结合工具来分析 4调优常用工具 :k] Suspects [səˈspekts] 查找并分析内存泄漏的可能原因 Reports—>Leak Suspects—>Details Top Consumers 列出大对象 5调优实战分析 5.2程序监控调优 前提：java 应用程序必然是正常运行的。. 目的：减少GC 频率，减少Full GC 发现现象才去解决？
1.4K31编辑于 2022-11-17 - 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
1.4K31编辑于 2025-04-09 - 来自专栏Spark学习技巧
spark调优系列之高层通用调优
在driver节点，spark会打印出每个task序列化后的大小，所以你可以通过查看task的大小判断你的task是否过大，通常task的大小超过20KB就值得调优了。 ? spark.locality.wait PROCESS_LOCAL等待超时时间 spark.locality.wait.rack spark.locality.wait RACK_LOCAL等待超时时间 五，总结 主要调优就是序列化和内存调优 Spark的技巧性调优点很多，很难在短篇幅文中讲解后面会结合spark源码进行彻底讲解。欢迎大家持续关注浪尖公众号。
93370发布于 2018-01-30 - 来自专栏山河已无恙
Linux 性能调优之虚拟化调优
写在前面 考试整理相关笔记 博文内容涉及Linux VM 常见管理操作以及部分调优配置 理解不足小伙伴帮忙指正 不必太纠结于当下，也不必太忧虑未来，当你经历过一些事情的时候，眼前的风景已经和从前不一样了 ——村上春树 使用工具进行调优 可以直接使用 tuned 包里面的适用于虚拟化调优的参数，tuned 中对于虚拟化通过两个优化配置，一个适用虚拟机，一个适用虚拟机所在的宿主机。 ┌──[root@liruilongs.github.io]-[~] └─$ 可以通过/sys/kerel/mm/ksm/目录下的参数，设置调优参数: ┌──[root@liruilongs.github.io liruilongs.github.io]-[~] └─$cat /sys/kernel/mm/ksm/sleep_millisecs 30 ┌──[root@liruilongs.github.io]-[~] └─$ 虚拟磁盘配置调优 xml | grep driver <driver name="qemu" type="qcow2" cache='none'/> 虚拟机磁盘 IO 调优
89610编辑于 2024-02-27 - 来自专栏叨叨软件测试
JVM 调优之 Eclipse 启动调优实战
本文是我12年在学习《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》时，做的一个 JVM 简单调优实战笔记，版本都有些过时，不过调优思路和过程还是可以分享给大家参考的。 Client VM (build 17.1-b03， mixed mode， sharing) Eclipse版本： Release 4.2.0 Last revised June 8th， 2012 调优前 分析及调优 升级JDK版本 获取免费的“性能提升”(这里暂时不做考虑)。 类加载和编译时间优化 类加载： 字节码验证优化。 1.5 -Dhelp.lucene.tokenizer=standard -Xverify:none -Xms512m -Xmx512m -Xmn170m -XX:PermSize=256m 第二次 调优后运行结果 总结 以上只是专门针对 Eclipse 的启动过程进行分析和调优，并未对 Eclipse 日常开发工作进行分析和调优。 参考资料 《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践》
72610发布于 2020-04-14
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