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文档简介

主讲：张义目录0102Spark内存分配MapReduce集群调优总结Spark内存分配1Spark内存分配Spark使用内存有两个目的:执行作业和存储数据。执行内存是Spark用来执行shuffle、join、sort和aggregation功能的。存储内存用于缓存数据和传输集群内的内部数据。当不使用任何执行内存时，作业可以使用所有可用的内存进行存储。在使用的存储内存达到使用阈值之前，执行内存可以从内存中取出可用的存储内存。Spark在其内存中提供了一个子区域，在其中缓存可以长时间存活的数据块，其不会被用作执行内存。然而,存储内存永远不会被用作执行内存。Spark内存分配Spark的动态自动内存分配功能可以自动调整分配给shufle操作和缓存的内存。对于Spark的内存，可以通过命令行确定用于分组、连接和聚合的shuffle数据结构的最大大小。Spark还需要一些非堆存储内存。Spark需要在RDDS内存和用于运行shuffle进程的内存及非堆存储内存之间进行权衡。作业由任务组成。任务执行Spark代码。驱动程序是老板一它将任务分配给工作节点。工作进程运行执行器，其中可以包括多个任务。驱动程序负责运行应用程序，并在应用程序执行时对所有必要的动作进行管理。MapReduce集群调优总结2MapReduce集群调优总结对前面的MapReduce集群调优的学习内容中，总结出以下几点：给YARN作业合理地分配内存是优化集群资源使用的重要方法。如果为容器分配的内存太多，则浪费了集群的资源。太少的内存，意味着任务运行的时间会延长，甚至有时会失败。当配置集群的内存时，再也没有比学习和理解Hadoop的配置参数更重要的了。MapReduce集群调优总结可以使用各种策略来优化MapReduce作业，其中一些策略需要管理员设置集群级别的配置属性，而有些策略则需要进行程序开发方面的改动，包括编写更有效的代码和使用先进的概念，如combiners和partitioners等。可以利用多种优化技术来提高Hive和Pig作业的性能。在进行重要改动时进行基准测试是一个好主意，比如添加更多的服务器或更改重要的配置参数。基准测试还可以用于比较不同集群的性能。理解Hadoop的内置计数器有助于作业故障排除和作业性能调优。MapReduce集群调优总结MapReduce旨在处理大数据。由于在MapReduce框架中，在默认情况下，每个mapper任务都会处理一个HDFS文件，所以如果有大量输入文件，则使用特殊输入格式（如MultiIFileInputFormat）可以更有效地处理每个mapper任务中的多个文件。而且，让每个mapper处理更大的数据块是个好主意。那么一个好的策略是将多个小输入文件

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