scala & spark调优

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本文深入探讨Spark性能优化的关键策略，包括避免传统join操作导致的shuffle，利用coalesce操作优化数据分布，以及如何正确使用cache/persist等持久化操作来提升效率。适合Spark开发者和数据工程师参考。

scala spark 学习资料

https://blog.youkuaiyun.com/lovehuangjiaju

Spark性能优化指南——基础篇

https://tech.meituan.com/2016/04/29/spark-tuning-basic.html

Spark性能优化指南——高级篇

https://tech.meituan.com/2016/05/12/spark-tuning-pro.html

超全spark性能优化总结 - 一块小蛋糕的文章 - 知乎

https://zhuanlan.zhihu.com/p/108454557

Spark优化那些事(4)-关于spark.driver.maxResultSize的疑惑

http://bourneli.github.io/scala/spark/2016/09/21/spark-driver-maxResultSize-puzzle.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral

Spark性能优化指南——基础篇：

// 传统的join操作会导致shuffle操作。

// 因为两个RDD中，相同的key都需要通过网络拉取到一个节点上，由一个task进行join操作。

val rdd3 = rdd1.join(rdd2)

coalesce操作

一个stage的所有task都执行完毕之后，会在各个节点本地的磁盘文件中写入计算中间结果

当我们在代码中执行了cache/persist等持久化操作时，根据我们选择的持久化级别的不同，每个task计算出来的数据也会保存到Executor进程的内存或者所在节点的磁盘文件中。

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Scala 后端开发的性能优化策略

欢迎来到我的优快云空间！这里聚焦AI大模型应用实战，分享前沿技术、实战案例与开发经验。

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692

在当今数字化时代，后端系统需要处理大量的并发请求和复杂的业务逻辑，性能成为衡量系统优劣的关键指标之一。Scala 作为一种融合了面向对象和函数式编程范式的编程语言，在后端开发中具有广泛的应用。本文章的目的在于深入探讨 Scala 后端开发中的性能优化策略，涵盖从代码层面的算法优化到系统层面的资源管理等多个方面，旨在帮助开发者提升 Scala 后端系统的性能和响应速度，降低系统的延迟和资源消耗。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍 Scala 的核心概念与联系，为后续的性能优化策略打下基础；

Spark调优：性能调优、JVM调优、shuffle调优、算子调优、troubleshooting调优、数据倾斜

Big_data_implicit_

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2938

目录一、性能调优 1、分配资源 2、提高spark运行的并行度 3、重构RDD架构以及RDD持久化 4、使用广播变量 5、使用Kryo序列化 6、使用fastutil集合 7、调节数据本地化等待时长(s) 二、JVM调优 1、JVM调优：降低cache操作的内存占比 2、JVM调优：executor堆外内存与连接等待时长三、shuffle性能调优 1、shuffle的原理 2、shuf...

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scala 性能提示

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尽量不要使用for循环尽量使用foreach 尽量去使用scala的集合类，避免用java集合隐式转换带来开销不要使用break scala 中的break是靠抛异常来实现的，非常耗资源。

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函数式编程：支持高阶函数、不可变数据结构等。面向对象编程：支持类和对象的定义，并具备继承、多态等特性。与Java兼容：可以与Java代码互操作，方便使用现有的Java库。表达能力强：代码简洁，能够用更少的代码实现更多功能。Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。内存计算：通过将数据存储在内存中，显著提升计算速度。RDD（弹性分布式数据集）：提供了一个可以并行处理的数据结构。支持多种编程语言：包括Java、Python、Scala和R。丰富的库支持。

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spark调优参数

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<think>我们正在讨论Spark调优参数，根据引用内容，用户想了解Spark调优的相关参数。引用中提到了几种设置参数的方式：代码中设置、spark-submit传递参数、配置文件，以及一些具体参数如num-executors, executor-memory, executor-cores, driver-memory等。此外，引用还提到了一些配置项如spark.storage.memoryFraction, spark.shuffle.memoryFraction, spark.locality.wait等。我将围绕Spark调优参数展开，重点介绍资源参数、内存管理参数、Shuffle参数和其他常用参数。同时，我会在回答中自然地标注引用来源。注意：由于引用内容有限，我会结合我的知识补充一些常见的调优参数，并在适当的地方标注引用。回答结构： 1. 资源分配参数 2. 内存管理参数 3. Shuffle参数 4. 其他常用参数 5. 参数设置方式 6. 相关问题注意：引用标记[^1][^2][^3]分别对应三个引用段落。 </think>### Spark调优核心参数详解根据引用内容，以下是Spark性能优化的关键参数分类及配置建议： --- #### 一、**资源分配参数** **1. Executor资源配置** | 参数 | 作用 | 推荐值 | 配置方式示例 | |------|------|--------|--------------| | `num-executors` | Executor数量 | 50~100（集群规模决定） | `--num-executors 50` [^1][^2] | | `executor-cores` | 单Executor并发任务数 | 2~5（避免HDFS IO瓶颈） | `--executor-cores 2` [^2] | | `executor-memory` | Executor堆内存 | 4G~8G（需预留堆外内存） | `--executor-memory 4G` [^2] | **2. Driver资源配置** ```bash --driver-memory 2G # Driver堆内存，处理collect()等操作[^2] ``` --- #### 二、**内存管理参数** **1. 内存分配比例** ```bash --conf spark.storage.memoryFraction=0.6 # 存储RDD缓存的内存占比（默认0.6）[^2] --conf spark.shuffle.memoryFraction=0.2 # Shuffle操作内存占比（默认0.2）[^2] ``` > **优化原则**：缓存密集型作业提高`storage.memoryFraction`，Shuffle密集型提高`shuffle.memoryFraction` **2. 堆外内存配置** ```bash --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048 # 堆外内存（单位MB）[^2] ``` > 公式： **总内存 = `executor-memory` + `memoryOverhead`** > 堆外内存用于线程栈、JVM元数据等，默认值为`max(384MB, 0.07 × executor-memory)` --- #### 三、**Shuffle优化参数** | 参数 | 作用 | 推荐值 | |------|------|--------| | `spark.shuffle.file.buffer` | Shuffle写缓冲区大小 | 64K→128K（减少磁盘IO）[^2] | | `spark.shuffle.io.maxRetries` | 拉取数据重试次数 | 60（网络不稳定时调高）[^3] | | `spark.shuffle.io.retryWait` | 拉取数据等待间隔 | 5s→10s（高延迟网络）[^3] | | `spark.reducer.maxSizeInFlight` | Reduce拉取数据量 | 48M→96M（提升吞吐量） | --- #### 四、**任务调度参数** ```bash --conf spark.locality.wait=10s # 数据本地性等待时间[^2] --conf spark.network.timeout=120s # 网络超时阈值（默认120s）[^2] --conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300 # Executor心跳超时[^2] ``` --- #### 五、**参数设置优先级** 1. **代码中显式设置**（最高优先级） ```scala spark.conf.set("spark.shuffle.io.retryWait", "10s") [^1] ``` 2. **spark-submit传递** ```bash spark-submit --conf spark.executor.cores=4 ... [^1] ``` 3. **配置文件**（`spark-defaults.conf`） 4. **系统默认值**（不建议依赖） > 生产环境建议优先使用`spark-submit`动态配置[^1] ---