executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能,查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时,为每个executor程序实例配置的内存不足,可能会产生更多的Java GC(垃圾收集)。当GC发生时,会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark
集群在线扩缩容 大数据集群的处理能力通常可以通过增加集群的节点数来横向扩展,当集群规模不符合业务要求时,用户可以通过该功能进行集群节点规模的调整,进行扩容或者缩容;在缩容节点时,MRS会智能地选择负载最少或者迁移数据量最小节点,并且在缩容过程中,缩容节点不再接收新的任务,正在执行
executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能,查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时,为每个executor程序实例配置的内存不足,可能会产生更多的Java GC(垃圾收集)。当GC发生时,会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark
Flink应用性能调优建议 配置内存 Flink是依赖内存计算,计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
dynamic.partition.mode=nonstrict; 动态分区可能导致一个DML语句创建大量的分区,对应创建大量新文件夹,对系统性能可能带来影响。 在文件数量大的情况下,执行一个SQL语句启动时间较长,可以在执行SQL语句之前执行“set mapreduce.input
使用External Shuffle Service提升Spark Core性能 操作场景 Spark系统在运行含shuffle过程的应用时,Executor进程除了运行task,还要负责写shuffle数据以及给其他Executor提供shuffle数据。当Executor进程任务过重,导致触发GC(Garbage
MapReduce Shuffle调优 操作场景 Shuffle阶段是MapReduce性能的关键部分,包括了从Map task将中间数据写到磁盘一直到Reduce task拷贝数据并最终放到reduce函数的全部过程。这部分Hadoop提供了大量的调优参数。 图1 Shuffle过程
HDFS性能差导致HBase服务不可用告警 问题现象 HBase组件不断上报服务不可用告警。 原因分析 该问题多半为HDFS性能较慢,导致健康检查超时,从而导致监控告警。可通过以下方式判断: 首先查看HMaster日志(“/var/log/Bigdata/hbase/hm/hbase-omm-xxx
为什么Bad Records导致数据加载性能降低? 问题 为什么Bad Records会导致数据加载性能降低? 回答 加载数据中存在Bad Records,并且“BAD_RECORDS_LOGGER_ENABLE”参数值为“true”或“BAD_RECORDS_ACTION”参数值为“redirect”。
在其他Master节点上重复执行如上步骤。 执行ps -ef |grep knox命令可查看已设置的内存信息。 图1 knox内存 父主题: 性能优化类
创建CarbonData Table的建议 操作场景 本章节根据超过50个测试用例总结得出建议,帮助用户创建拥有更高查询性能的CarbonData表。 表1 CarbonData表中的列 Column name Data type Cardinality Attribution msname
FlinkSQL JSON_VALUE函数性能优化 本章节适用于MRS 3.5.0及以后版本。 使用场景 内置JSON_VALUE函数解析一个JSON item的多个字段时,复用上次JSON item的解析结果,提升算子性能。 使用方法 配置Flink作业时,可通过在FlinkServer
则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC(Gabage Collection)严重,甚至发生OOM(Out of Memory)。 经测试证明:10240个Task,2000个分区,在执行HDFS文件从临时目录rename到目标目录动作前,FileStatus元数据大小约29
调整HetuEngine动态过滤 HetuEngine提供了动态过滤的功能,在Join场景中开启动态过滤往往有较大的性能提升。本章节介绍如何开启动态过滤功能。 使用可访问HetuEngine WebUI界面的用户登录FusionInsight Manager,选择“集群 > 服务
(简称CCSMap)特性优化了Memstore的数据结构,可以有效减少数据写入场景下的内存占用,降低GC频率,优化数据写入性能。若实际业务场景中对数据写入性能要求较高时,建议开启此特性。 本章节内容仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。 操作步骤 登录集群的FusionInsight
在线检索MRS集群日志 MRS集群Manager支持在线检索并显示组件的日志内容,用于问题定位等其他日志查看场景,管理员可在线按照节点范围或者组件角色范围快速检视所有日志,通过关键字分析快速定位问题。 本章节操作仅支持MRS 3.x及之后的版本。 在线检索日志 登录FusionInsight
业务实际情况调大。单击“保存”,保存配置,重启Presto服务。 Presto重启会导致服务不可用,请在业务空闲期间重启服务。 父主题: 性能优化类
该进程预留足够运行资源。 16384 为达到最优性能,可配置为集群中节点最小物理内存的90%。 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 可分配给container的CPU核数。 8 为达到最优性能,可配置为集群中节点最小CPU vCores。 yarn
数据加载性能调优 数据加载性能调优与查询性能调优差异很大。跟查询性能一样,数据加载性能也取决于可达到的并行性。在数据加载情况下,工作线程的数量决定并行的单元。因此,更多的执行器就意味着更多的执行器核数,每个执行器都可以提高数据加载性能。 同时,为了得到更好的性能,可在HDFS中配置如下参数。
则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC(Gabage Collection)严重,甚至发生OOM(Out of Memory)。 经测试证明:10240个Task,2000个分区,在执行HDFS文件从临时目录rename到目标目录动作前,FileStatus元数据大小约29
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