第08讲-Spark性能优化与资源调优策略

深入探讨了如何优化Spark性能，涵盖了性能监控、数据倾斜处理、shuffle调优等关键内容。讨论了合理配置worker与executor、内存分配优化、CPU使用率监控及网络带宽管理等调优要点，并通过实际案例展示了企业级大数据平台的调优方法。

Spark以内存计算著称，因此CPU、带宽和内存资源都可能成为性能瓶颈。通常情况下，内存充足时，瓶颈主要受限于网络带宽。然而，有时也需要进行序列化优化等操作来降低内存占用率。 本指南着重介绍两方面内容： 数据序列化：这是提升网络性能和降低内存消耗的关键。 内存优化：我们将简要介绍一些实用技巧。 通过优化数据序列化，可以有效减少数据在网络传输过程中占用的带宽，并降低内存存储压力。内存优化技巧则有助于更有效地利用内存资源，避免不必要的浪费，从而提升整体性能。

大数据性能调优的本质是什么？我们的目标是什么？从何处入手？在深入 Spark 性能调优之前，理解这些至关重要的问题至关重要。 Spark 性能调优的要点包括: 资源优化参数调优 高效 RDD 操作算子 通过掌握这些要点，我们可以有效提升 Spark 的性能。

Informatica调优要点（高级） 概述 本篇文档主要针对Informatica的数据集成平台提出了若干高级调优建议，帮助用户更好地理解和优化其数据处理流程。这些调优建议涉及从简单的设计更改到复杂的技术调整等多个层面，帮助用户解决在数据集成过程中遇到的性能瓶颈。 重要调优建议 1. 将Mapping分解- 原理与实践：通过减少每个Mapping中的目标表数量，可以显著提高Informatica作业的执行速度。每个Mapping对应一个Session，而每个Session都会建立自己的数据库连接。为每个目标表建立独立的数据库连接有助于DBMS并行处理插入、更新和删除操作。- 实践技巧：如果条件允许，可以将不同的Session放置在标记为“并发”的Batch组中，以实现Mapping和Session的并行执行。并行处理的好处在于，它可以显著缩短处理时间。 2. 使用Maplet处理复杂业务逻辑- 优势：Maplet是一种封装复杂逻辑的方式，合理使用Maplet不仅能提高Mapping的可管理性，还能在某些情况下提升性能。- 实践：尽量保持Mapping的简洁性，将复杂的业务逻辑拆分为Maplet，从而加快数据加载速度。 3. 保证Mapping尽可能简单- 策略：遵循简单的原则是提高性能的关键。数据从源到目标的处理步骤越少，数据加载速度就越快。 4. 重视Reader、Transformer和Writer进程的影响- 分析：了解Informatica生成的性能统计信息至关重要。识别和优化Reader、Transformer和Writer这些关键组件是提高整体性能的关键。

数据库性能直接影响系统效能，受多方面因素影响：主机CPU、RAM和存储系统的性能，操作系统和ORACLE参数的配置，以及数据库设计和SQL编程质量。优化应包括良好硬件配置，合理参数设定，有效数据库设计和优化的SQL编程。

Oracle性能优化的核心在于实施基础优化策略和实用的SQL调优技巧。随着数据库技术的进步，这些方法变得越来越重要，能够显著提升系统的响应速度和效率。

在本案例中，一条非常慢的查询语句引发了性能问题。现在我们知道该如何调整。通过分析v$sqlarea视图，我们确定了导致磁盘读取高的语句位置。为了优化性能，建议创建函数索引并避免使用UPPER函数。

Oracle SQL调优是指通过分析执行计划和优化器选择，改进访问数据存取方法和表间连接，以提升数据库性能。探讨了执行计划的定义、分析方法及干预策略，并通过综合案例分析展示了如何有效优化SQL查询性能。

hbase.regionserver.handler.count：线程数目，默认10，推荐150，过大可能导致GC频繁或内存溢出。