开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在pyspark中设置参数"spark.kryoserializer.buffer.mb“？

在pyspark中，可以通过SparkConf对象来设置参数"spark.kryoserializer.buffer.mb"。该参数用于设置Kryo序列化器的缓冲区大小，以控制序列化和反序列化的性能和内存占用。

以下是在pyspark中设置参数"spark.kryoserializer.buffer.mb"的步骤：

导入必要的模块：from pyspark import SparkConf, SparkContext
创建SparkConf对象：conf = SparkConf()
设置参数"spark.kryoserializer.buffer.mb"：conf.set("spark.kryoserializer.buffer.mb", "8")这里将参数值设置为"8"，表示缓冲区大小为8MB。你可以根据实际需求进行调整。
创建SparkContext对象：sc = SparkContext(conf=conf)

通过以上步骤，你就成功地在pyspark中设置了参数"spark.kryoserializer.buffer.mb"。这样，Spark将使用指定的缓冲区大小进行Kryo序列化和反序列化操作。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云Spark服务（Tencent Cloud Spark Service）

产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/spark

腾讯云Spark服务是腾讯云提供的一种大数据处理框架，基于Apache Spark开发。它提供了高效的分布式计算能力，适用于各种大规模数据处理和分析任务。通过使用腾讯云Spark服务，你可以轻松地在云端进行数据处理和分析，提高工作效率和数据处理速度。

相关搜索:如何在VS代码中设置pyspark？如何在pyspark中设置spark.executor.plugins 如何在Pakyow中设置默认值(如环境)？如何在OpenGL中设置金属材料(如银)？如何在moq设置中设置通用参数？如何在Bash中设置参数如何在pyspark中根据条件设置新的标志？如何在Kivy中设置窗口属性，如class和type？如何在Python Gekko中设置求解器选项(如容错)？在pyspark中参数化连接条件 PySpark:如何在PySpark SQL中创建计算列？设置PYSPARK_SUBMIT_ARGS后，Jupyter中的PySpark失败如何在Powershell中为内置参数(如-Name或-Value )创建别名？如何在过滤参数中设置数组？如何在Android中动态设置布局参数？如何在react-router中设置参数？如何在Github操作中设置Dockerfile参数如何在CameraX中设置视频稳定参数？如何在Rails OAuth请求中设置参数？如何在Jenkins Groovy中设置位置参数

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

python处理大数据表格

假设你有1亿条记录，有时候用到75%数据量，有时候用到10%。也许你该考虑10%的使用率是不是导致不能发挥最优性能模型的最关键原因。

01

Spark调优

因为Spark是内存当中的计算框架，集群中的任何资源都会让它处于瓶颈，CPU、内存、网络带宽。通常，内存足够的情况之下，网络带宽是瓶颈，这时我们就需要进行一些调优，比如用一种序列化的方式来存储RDD来减少内存使用，这边文章就讲两种方式，数据序列化和内存调优，接下来我们会分几个主题来谈论这个调优问题。 1、数据序列化（1） Spark默认是使用Java的ObjectOutputStream框架，它支持所有的继承于java.io.Serializable序列化,如果想要进行调优的话，可以通过继承java.io

08

Hudi小文件问题处理和生产调优个人笔记

Apache Hudi提供的一个关键特性是自我管理文件大小，这样用户就不需要担心手动维护表。

02

真香！PySpark整合Apache Hudi实战

Hudi支持Spark-2.x版本，你可以点击如下链接安装Spark，并使用pyspark启动

02

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。输入并行性：Hudi对输入进行分区默认并发度为1500，以确保每个Spark分区都在2GB的限制内（在Spark2.4.0版本之后去除了该限制），如果有更大的输入，则相应地进行调整。我们建议设置shuffle的并发度，配置项为 hoodie.[insert|upsert|bulkinsert].shuffle.parallelism，以使其至少达到inputdatasize/500MB。 Off-heap（堆外）内存：Hudi写入parquet文件，需要使用一定的堆外内存，如果遇到此类故障，请考虑设置类似 spark.yarn.executor.memoryOverhead或 spark.yarn.driver.memoryOverhead的值。 Spark 内存：通常Hudi需要能够将单个文件读入内存以执行合并或压缩操作，因此执行程序的内存应足以容纳此文件。另外，Hudi会缓存输入数据以便能够智能地放置数据，因此预留一些 spark.memory.storageFraction通常有助于提高性能。调整文件大小：设置 limitFileSize以平衡接收/写入延迟与文件数量，并平衡与文件数据相关的元数据开销。时间序列/日志数据：对于单条记录较大的数据库/ nosql变更日志，可调整默认配置。另一类非常流行的数据是时间序列/事件/日志数据，它往往更加庞大，每个分区的记录更多。在这种情况下，请考虑通过 .bloomFilterFPP()/bloomFilterNumEntries()来调整Bloom过滤器的精度，以加速目标索引查找时间，另外可考虑一个以事件时间为前缀的键，这将使用范围修剪并显着加快索引查找的速度。 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。[必须]使用G1 / CMS收集器，其中添加到spark.executor.extraJavaOptions的示例如下： -XX:NewSize=1g -XX:SurvivorRatio=2 -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/hoodie-heapdump.hprof OutOfMemory错误：如果出现OOM错误，则可尝试通过如下配置处理：spark.memory.fraction=0.2，spark.memory.storageFraction=0.2允许其溢出而不是OOM（速度变慢与间歇性崩溃相比）。以下是完整的生产配置 spark.driver.extraClassPath /etc/hive/conf spark.driver.extraJavaOptions -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/hoodie-heapdump.hprof spark.driver.maxResultSize 2g spark.driver.memory 4g spark.executor.cores 1 spark.executor.extraJavaOptions -XX:+PrintFlagsFinal -XX:+PrintReferenceGC -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintAdaptiveSizePolicy -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/hoodie-

02

人人都在用的Spakr调优指南

原文 | https://www.cnblogs.com/liangjf/p/8322410.html

02

Spark on yarn配置项说明与优化整理

1. #spark.yarn.applicationMaster.waitTries 5

02

Spark异常处理与调优（更新中～）

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/52127689

03

基于Apache Hudi + Linkis构建数据湖实践

Linkis是一款优秀的计算中间件，他对应用层屏蔽了复杂的底层计算引擎和存储方案，让大数据变得更加简单易用，同时也让运维变得更加方便。我们的平台很早就部署了WDS全家桶给业务用户和数据分析用户使用。近段时间，我们也调研和实现了hudi作为我们数据湖落地的方案，他帮助我们解决了在hdfs上进行实时upsert的问题，让我们能够完成诸如实时ETL,实时对账等项目。hudi作为一个数据湖的实现，我觉得他也是一种数据存储方案，所以我也希望它能够由Linkis来进行管理，这样我们的平台就可以统一起来对外提供能力。因此我这边做了一个Linkis和Hudi的结合和使用的分享。

01

自动化系列（三）Python实现定时邮件

在日常数据交付中，定时邮件是必不可少的。一般企业的数仓会开发出相关平台供分析师使用，但仅限于SQL语言，虽然大多数场景下足够了，但难免碰到一些复杂的需求需要SQL查询+Python处理，这个时候就需要自定义的定时邮件了。

02

【Python】PySpark 数据处理 ② ( 安装 PySpark | PySpark 数据处理步骤 | 构建 PySpark 执行环境入口对象 )

命令 , 安装 PySpark , 安装过程中 , 需要下载 310 M 的安装包 , 耐心等待 ;

02

我攻克的技术难题：大数据小白从0到1用Pyspark和GraphX解析复杂网络数据

在本文中，我们将详细介绍如何在Python / pyspark环境中使用graphx进行图计算。GraphX是Spark提供的图计算API，它提供了一套强大的工具，用于处理和分析大规模的图数据。通过结合Python / pyspark和graphx，您可以轻松地进行图分析和处理。

02

Eat pyspark 1st day | 快速搭建你的Spark开发环境

下载地址：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

02

如何在CDSW上分布式运行GridSearch算法

在前面的文章Fayson介绍了《如何在CDH中使用PySpark分布式运行GridSearch算法》，本篇文章Fayson主要介绍如何在CDSW上向CDH集群推送Gridsearch算法进行分布式计算。

02

RDD序列化

此时运行：会有问题吗？结果没有：其原因是因为x属于局部变量，可以直接进行序列化。而放到外部，那么就需要与SerializableRDD关联，序列化x变量前肯定要序列化SerializableRDD，否则就会报错。

02

数据分析工具篇——数据读写

数据分析的本质是为了解决问题，以逻辑梳理为主，分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面，技术上的消耗总希望越少越好，而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互，几乎没有时间百度技术细节。

03

0483-如何指定PySpark的Python运行环境

在使用PySpark进行开发时，由于不同的用户使用的Python环境不同，有基于Python2的开发也有基于Python3的开发，这个时候会开发的PySpark作业不能同时兼容Python2和Python3环境从而导致作业运行失败。那Fayson接下来介绍如何在提交PySpark作业时如何指定Python的环境。

03

如何在非安全的CDH集群中部署多用户JupyterHub服务并集成Spark2

Fayson在前一篇文章《如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter并集成Spark2》中介绍了Jupyter Notebook的部署与Spark2集成。Jupyter提供的类似单机版Web服务，不能供给多个用户使用，对于个人用户可以满足需求，对于企业用户则相对麻烦。本篇文章Fayson主要介绍如何使用JupyterHub部署支持多用户的Jupyter Notebook服务并与集群的Spark2集成。

02

Python小案例（九）PySpark读写数据

有些业务场景需要Python直接读写Hive集群，也需要Python对MySQL进行操作。pyspark就是为了方便python读取Hive集群数据，当然环境搭建也免不了数仓的帮忙，常见的如开发企业内部的Jupyter Lab。

02

用IntelliJ IDEA提交pyspark程序

基于 XTable 的 Dremio Lakehouse分析

这种开放性和灵活性的方法使数据存储和使用方式发生了转变。如今，客户可以选择在云对象存储（如 Amazon S3、Microsoft Azure Blob Storage或 Google Cloud Storage）中以开放表格式存储数据。数据由数据所有者全资拥有和管理，并保存在其安全的 Virtual Private Cloud （VPC）帐户中。用户可以为其工作负载提供正确类型的查询引擎，而无需复制数据。这创建了一个面向未来的架构，可以在需要时将新工具添加到技术栈中。

01

有比Pandas 更好的替代吗?对比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？

01

教程-Spark安装与环境配置

Spark是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD（弹性分布式数据集）的一种计算模型。那到底是什么，可能还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量极数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。

03

如何在CDH集群上部署Python3运行环境及运行Python作业

当前有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda部署Python3的运行环境，并使用示例说明使用pyspark运行Python作业。

04

如何在CDSW上调试失败或卡住的Spark应用

默认情况下，CDSW会话中的Spark应用程序只显示ERROR级别的日志，当作业出现异常或卡住时无法查看作业运行详细日志及异常堆栈信息，不能根据日志的上下文正确的定位问题。在Cloudera Data Science Workbench中允许基于每个Project配置较低级别的Spark运行日志记录，Spark2使用的是Apache Log4j，可以通过log4j.properties文件配置日志输出级别。本篇文章Fayson主要介绍如何在CDSW上调试失败或卡住的Spark作业。

03

手把手教你在本机安装spark

最近由于一直work from home节省了很多上下班路上的时间，加上今天的LeetCode的文章篇幅较小，所以抽出了点时间加更了一篇，和大家分享一下最近在学习的spark相关的内容。看在我这么拼的份上，求各位老爷赏个转发。。。

02

Spark常见错误问题汇总

一.SparkSQL相关在执行insert 语句时报错，堆栈信息为：FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。原因：由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载，如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG 解决方法：hdfs存在不从缓存加载的解决方式，在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs.impl.disable.cache=true即可在执行Spark过程中抛出：Failed to big

01

spark shell 配置 Kryo 序列化

Spark 默认使用 Java Serialization 作为序列化方式，但是这种序列化方式一般会被认为性能和效率一般。因此 Spark 官方是推荐使用 Kryo 来代替默认的序列化方式的，为了便于调试，我们可以在 spark-shell 环境中更改默认的配置参数，使得默认的序列化方式变为 KryoSerializer。

02

大数据入门与实战-PySpark的使用教程

Apache Spark是用Scala编程语言编写的。为了用Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。使用PySpark，您也可以使用Python编程语言处理RDD。正是由于一个名为Py4j的库，他们才能实现这一目标。这里不介绍PySpark的环境设置，主要介绍一些实例，以便快速上手。

02

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下）

本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量，以达到节约资源、计算量、时间等目的

03

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（下）

本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量，以达到节约资源、计算量、时间等目的

04

Spark 性能优化指南(官网文档)

由于大多数Spark组件基于内存的特性，Spark程序可能会因为集群中的任何资源而导致出现瓶颈：CPU、网络带宽或内存。通常情况下，如果数据适合于放到内存中，那么瓶颈就是网络带宽，但有时，我们还是需要内存进行一些调优的，比如以序列化的形式保存RDDs，以便减少内存占用。

01

0570-如何在CDH集群上部署Python3.6.1环境及运行Pyspark作业

当前有很多工具辅助大数据分析，但最受环境的就是Python。Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda安装包部署Python3.6.1的运行环境，并使用PySpark作业验证Python3环境的可行性。

03

Spark 编程指南 (一) [Spa

每一个运行在cluster上的spark应用程序，是由一个运行main函数的driver program和运行多种并行操作的executes组成

01

PySpark简介

Apache Spark是一个大数据处理引擎，与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。

03

Spark教程（二）Spark连接MongoDB

数据可能有各种格式，虽然常见的是HDFS，但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB，所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。

02

Spark Tungsten-sort Based Shuffle 分析

看这篇文章前，建议你先简单看看Spark Sort Based Shuffle内存分析。

02

利用PySpark对 Tweets 流数据进行情感分析实战

想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram上，超过4200个Skype电话被打，超过78000个谷歌搜索发生，超过200万封电子邮件被发送（根据互联网实时统计）。

01

第2天：核心概念之SparkContext

SparkContext是所有Spark功能的入口。无论我们希望运行什么样的Spark应用，都需要初始化SparkContext来驱动程序执行，从而将任务分配至Spark的工作节点中执行。

02

Spark性能测试报告与调优参数

1、代码中尽量避免group by函数，如果需要数据聚合，group形式的为rdd.map(x=>(x.chatAt(0),x)).groupbyKey().mapValues((x=>x.toSet.size)).collection() 改为 rdd.map(x=>(x.chatAt(0）,x)).countByKey();或进行reduceByKey,效率会提高3倍。

01

「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成

hive 查询hudi 数据主要是在hive中建立外部表数据路径指向hdfs 路径，同时hudi 重写了inputformat 和outpurtformat。因为hudi 在读的数据的时候会读元数据来决定我要加载那些parquet文件，而在写的时候会写入新的元数据信息到hdfs路径下。所以hive 要集成hudi 查询要把编译的jar 包放到HIVE-HOME/lib 下面。否则查询时找不到inputformat和outputformat的类。

02

第5天：核心概念之SparkConf

默认情况下，我们使用SparkConf()创建一个SparkConf对象时，它会加载spark.*名称的java文件中的变量作为配置文件信息。此外，我们可以设置一些参数来修改其行为。

01

Spark调优系列之序列化方式调优

由于大多数的spark计算是基于内存的的天性，spark应用的瓶颈一般受制于集群的CPU，网络带宽，内存。大部分情况下，如果内存适合当前数据量的计算，那么瓶颈往往就是带宽，但是有时候我们也需要进行一些调优比如序列化，来减少内存的使用。调优系列目前主要会更新两个主题：数据序列化，这点对于网络带宽调优和减少内存是至关重要的；另一种是内存调优。当然，也会简单介绍一些其他的调优点。本文只讲数据的序列化。在任何分布式应用中序列化都扮演者一个重要的角色。序列化过程非常慢的或者消耗大量字节的序列化格式，都是会巨大的减缓

09

在AWS Glue中使用Apache Hudi

AWS Glue是Amazon Web Services(AWS)云平台推出的一款无服务器(Serverless)的大数据分析服务。对于不了解该产品的读者来说，可以用一句话概括其实质：Glue是一个无服务器的全托管的Spark运行环境，只需提供Spark程序代码即可运行Spark作业，无需维护集群。

04

PySpark UD(A)F 的高效使用

Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。

03

【Spark研究】Spark编程指南(Python版)

Spark编程指南译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的，把这篇指南翻译成了中文，笔者水平有限，文章中难免有许多谬误，请高手不吝赐教。本文翻译自Spark Programming Guide,由于笔者比较喜欢Python，在日常中使用也比较多，所以只翻译了Python部分，不过Java和Scala大同小异。概述从高层次上来看，每一个Spark应用都包含一个驱动程序，用于执行用户的main函数以及在集群

05

hadoop+hbase+hive+Spark环境性能调优---安装系列九

spark-env.sh: spark.speculation 的节点上也尝试执行该任务的一个副本。打开此选项会帮助减少大规模集群中个别较慢的任务带来的影响。默认值false spark.driver.memory 为driver进程分配的内存。注意：在客户端模式中，不能在SparkConf中直接配置该项，因为driver JVM进程已经启动了。默认1g spark.executor.memory 为每个executor进程分配的内存。默认1g spark.serializer 指定用来进行序列化的类库，包括通过网络传输数据或缓存数据时的序列化。为了速度，推荐使用KryoSerializer。默认JavaSerializer spark.local.dirs Spark用于写中间数据，如RDD Cache，Shuffle，Spill等数据的位置,我们可以配置多个路径（用逗号分隔）到多个磁盘上增加整体IO带宽加大吞吐量,内存。增加配置 spark-env.sh export SPARK_LOCAL_DIRS=/itcast/spark-2.0.1/sparktmp/diska,/itcast/spark-2.0.1/sparktmp/diskb,/itcast/spark-2.0.1/sparktmp/diskc,/itcast/spark-2.0.1/sparktmp/diskd,/itcast/spark-2.0.1/sparktmp/diske,/itcast/spark-2.0.1/sparktmp/diskf,/itcast/spark-2.0.1/sparktmp/diskg 增加配置 spark-defaults.conf spark.shuffle.file.buffer 64k spark.reducer.maxSizeInFlight 96m spark.shuffle.memoryFraction 0.3 spark.shuffle.consolidateFiles true 配置hive hive-site.xml增加 <property> <name>spark.shuffle.file.buffer</name> <value>64k</value> </property> <property> <name>spark.reducer.maxSizeInFlight</name> <value>96m</value> </property> <property> <name>spark.shuffle.memoryFraction</name> <value>0.3</value> </property> <property> <name>spark.shuffle.consolidateFiles</name> <value>true</value> </property>

02

0485-如何在代码中指定PySpark的Python运行环境

Fayson在前面的文章《0483-如何指定PySpark的Python运行环境》介绍了使用Spark2-submit提交时指定Python的运行环境。也有部分用户需要在PySpark代码中指定Python的运行环境，那本篇文章Fayson主要介绍如何在代码中指定PySpark的Python运行环境。

06

用PySpark开发时的调优思路（下）

下面我们就来讲解一些常用的Spark资源配置的参数吧，了解其参数原理便于我们依据实际的数据情况进行配置。

04

不可不知的Spark调优点

在利用Spark处理数据时，如果数据量不大，那么Spark的默认配置基本就能满足实际的业务场景。但是当数据量大的时候，就需要做一定的参数配置调整和优化，以保证业务的安全、稳定的运行。并且在实际优化中，要考虑不同的场景，采取不同的优化策略。

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭