上传者: 38722052
|
上传时间: 2021-12-28 20:14:05
|
文件大小: 1.36MB
|
文件类型: -
继《Spark性能优化:开发调优篇》和《Spark性能优化:资源调优篇》讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇,将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优,以解决更加棘手的性能问题。有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能。1、绝大多数task执行得都非常快,但个别task执行极慢。比如,总共有1000个task,997个task都在1分钟之内执行完了,但是剩余两三个task