Spark调优完整指南

原创 已于 2025-06-16 17:46:56 修改 · 1.5k 阅读 · 11 ·
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#spark #大数据 #分布式

于 2025-06-16 17:42:58 首次发布

1. 资源配置调优

1.1 Executor资源配置

Executor是Spark作业中实际执行任务的工作单元，合理配置Executor资源是性能优化的基础。主要需要考虑三个关键参数：实例数量、内存大小和CPU核心数。

核心原理：

  • Executor数量决定了并行处理能力
  • 内存大小影响数据缓存和处理能力
  • CPU核心数影响单个Executor的并发度

实际调优步骤：

  1. 确定Executor数量：根据集群总资源计算，通常为集群总核心数除以每个Executor的核心数。避免设置过多导致资源竞争。

  2. 设置内存大小：一般设置为节点可用内存的80-90%，为系统和其他进程预留空间。注意Spark会额外预留堆外内存用于JVM开销、代码缓存、压缩类空间等。

  3. 配置堆外内存(Memory Overhead)：这是Executor总内存的重要组成部分，用于JVM自身开销、本地代码执行、堆外数据结构等。默认为executor-memory的10%，但在某些场景下需要手动调整。

  4. 配置CPU核心数：建议设置为2-5个核心，过多会导致HDFS读取瓶颈，过少会浪费内存资源。

Memory Overhead调优要点：

  • 默认值为max(384MB, executor-memory * 0.1)
  • PySpark应用通常需要更大的堆外内存(建议20-30%)
  • 使用堆外存储(如Arrow)时需要增加此参数
  • OutOfMemoryError但堆内存充足时，考虑增加此参数
# 推荐的Executor配置示例
spark-submit \
  --executor-instances 10 \
  --executor-memory 8g \
  --executor-cores 4 \
  --driver-memory 4g \
  --conf spark.executor.memoryOverhead=2g \
  --conf spark.executor.memoryFraction=0.8

# PySpark应用推荐配置
spark-submit \
  --executor-memory 6g \
  --conf spark.executor.memoryOverhead=2g \  # 总内存8g，堆外内存占25%
  --conf spark.executor.pyspark.memory=1g \
  your_pyspark_app.py

1.2 Driver资源配置

Driver负责任务调度和结果收集，虽然不直接处理数据，但在某些场景下（如collect操作、广播变量）会成为瓶颈。

关键配置要点：

  • Driver内存需要足够存储应用元数据和收集的结果
  • 网络超时配置防止大数据量传输时连接断开
  • 最大结果大小限制避免Driver内存溢出
# Driver优化配置
--driver-memory 4g \
--driver-cores 2 \
--conf spark.driver.maxResultSize=2g \
--conf spark.network.timeout=600s

2. 内存管理调优

2.1 内存区域划分优化

Spark的内存管理分为堆内内存和堆外内存两大部分，每部分又细分为执行内存、存储内存和用户内存。理解这些内存区域的作用和调优策略对性能提升至关重要。

完整内存结构说明：

  • 堆内内存(On-Heap Memory)：由JVM管理的内存空间
    • 执行内存：用于shuffle、join、sort等操作
    • 存储内存：用于缓存RDD和DataFrame
    • 用户内存：用于用户数据结构和Spark内部元数据
  • 堆外内存(Off-Heap Memory/Memory Overhead)：JVM堆外的本机内存
    • JVM开销：JVM自身运行需要的内存
    • 代码缓存：JIT编译的本机代码缓存
    • 压缩类空间：类元数据的压缩存储
    • 直接内存：NIO和堆外存储使用的内存
    • Python进程内存：PySpark中Python worker进程的内存

调优策略：

Spark 1.6以后采用统一内存管理，执行内存和存储内存可以相互借用。当存储内存不足时，可以借用执行内存；当执行内存不足时，可以驱逐部分缓存数据到磁盘。

// 内存分区参数配置
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MemoryTuning")
  .config("spark.executor.memory", "8g")                    // 堆内内存
  .config("spark.executor.memoryOverhead", "2g")            // 堆外内存
  .config("spark.executor.memoryFraction", "0.8")           // 堆内执行和存储内存占总堆内存比例
  .config("spark.storage.memoryFraction", "0.5")            // 存储内存占统一内存比例
  .getOrCreate()

// 堆外存储配置（可选）
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.maxRecordsPerBatch", "10000")
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true")

Memory Overhead常见问题和解决方案：

  1. 容器被杀死(Container killed by YARN)：通常是Memory Overhead设置过小

    # 解决方案：增加Memory Overhead
--conf spark.executor.memoryOverhead=3g

  2. PySpark内存不足：Python worker进程内存不够

    # PySpark专用内存配置
--conf spark.executor.pyspark.memory=2g
--conf spark.executor.memoryOverhead=4g  # 为Python进程预留更多内存

  3. 大量使用堆外存储：如Arrow、Chronicle Map等

    # 增加堆外内存以支持堆外数据结构
--conf spark.executor.memoryOverhead=5g
--conf spark.sql.execution.arrow.maxRecordsPerBatch=20000

2.2 垃圾回收优化

Java垃圾回收(GC)的效率直接影响Spark应用性能。频繁的Full GC会导致长时间的停顿，严重影响作业执行效率。

GC优化原则：

  • 选择合适的垃圾收集器（G1GC适合大内存场景）
  • 调整堆内存分代比例
  • 设置合理的GC触发阈值
  • 监控GC日志识别性能瓶颈

实施步骤：

  1. 首先启用GC日志收集，观察GC频率和耗时
  2. 根据应用特点选择GC算法（大内存推荐G1GC）
  3. 调整新生代大小，平衡GC频率和单次耗时
  4. 设置最大GC停顿时间目标
# G1GC垃圾收集器优化配置
--conf spark.executor.extraJavaOptions="-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps"

3. 并行度调优

3.1 分区数量优化

分区是Spark并行处理的基本单位，分区数量直接决定了作业的并行度。分区过少会导致资源利用不充分，分区过多会增加任务调度开销。

分区数量原则：

  • 理想情况下，分区数应该是集群总核心数的2-3倍
  • 每个分区的数据量控制在100-200MB之间
  • 避免产生过多小分区导致调度开销过大

分区策略调整：

根据数据特点和处理需求选择合适的分区策略。对于需要频繁关联的数据，可以按照关联键进行分区；对于时间序列数据，可以按照时间范围分区。

// 数据重分区示例
val df = spark.read.parquet("hdfs://path/to/data")

// 根据数据量重新分区
val repartitionedDF = df.repartition(200)

// 根据列值分区（适用于后续按该列进行操作）
val partitionedDF = df.repartition($"date")

3.2 自适应查询执行(AQE)

Spark 3.0引入的自适应查询执行可以在运行时动态优化查询计划，根据实际数据统计信息调整执行策略。

AQE主要功能：

  • 动态合并小分区减少任务数量
  • 动态切换Join策略优化性能
  • 动态优化倾斜Join处理数据倾斜

启用AQE后，Spark会在查询执行过程中收集统计信息，并根据这些信息动态调整后续的执行计划。

// 启用自适应查询执行
spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes", "128MB")

4. Shuffle调优

4.1 Shuffle机制优化

Shuffle是Spark中最消耗资源的操作之一，涉及大量的磁盘IO和网络传输。优化Shuffle操作对整体性能提升有显著效果。

Shuffle过程分析：

  • Map阶段将数据按照分区规则写入本地磁盘
  • Reduce阶段从各个节点拉取对应分区的数据
  • 整个过程涉及序列化、网络传输、磁盘IO等多个环节

优化策略：

  1. 启用压缩：减少磁盘IO和网络传输量
  2. 调整缓冲区大小：平衡内存使用和IO效率
  3. 优化分区数量：避免分区过多或过少
  4. 启用Shuffle Service：提高Shuffle数据的可用性
# Shuffle优化配置
--conf spark.shuffle.service.enabled=true \
--conf spark.shuffle.compress=true \
--conf spark.shuffle.spill.compress=true \
--conf spark.shuffle.file.buffer=64k \
--conf spark.reducer.maxSizeInFlight=96m

4.2 Shuffle分区数调整

默认的Shuffle分区数(200)通常不能满足大数据场景的需求。合理设置Shuffle分区数可以有效提升性能。

分区数设置原则：

  • 分区数不宜过少，会导致单个任务处理数据量过大
  • 分区数不宜过多，会增加任务调度和管理开销
  • 可以根据Shuffle后的数据量动态调整
// 手动设置Shuffle分区数
spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "400")

// 使用自适应分区大小
spark.conf.set("spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize", "67108864") // 64MB

5. 序列化调优

5.1 序列化器选择

序列化性能直接影响数据传输和存储效率。Spark默认使用Java序列化器，但Kryo序列化器通常有更好的性能表现。

Kryo序列化器优势：

  • 序列化速度更快，生成的字节数组更小
  • 减少网络传输时间和存储空间占用
  • 特别适合包含大量自定义对象的应用

实施建议：

使用Kryo序列化器需要注册相关类以获得最佳性能。对于复杂的自定义类，建议实现自定义的序列化逻辑。

// Kryo序列化器配置
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("SerializationTuning")
  .config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
  .config("spark.kryo.registrator", "MyKryoRegistrator")
  .config("spark.kryoserializer.buffer.max", "256m")
  .getOrCreate()

// 自定义Kryo注册器
class MyKryoRegistrator extends KryoRegistrator {
  override def registerClasses(kryo: Kryo): Unit = {
    kryo.register(classOf[MyCustomClass])
    // 注册其他需要序列化的类
  }
}

6. 缓存策略调优

6.1 存储级别选择

合理的缓存策略可以避免重复计算，显著提升迭代算法和交互式查询的性能。Spark提供了多种存储级别，需要根据具体场景选择。

存储级别对比：

  • MEMORY_ONLY：纯内存存储，访问速度最快，但容易发生内存不足
  • MEMORY_AND_DISK：内存不足时溢写到磁盘，平衡性能和可靠性
  • MEMORY_ONLY_SER：序列化存储，节省内存但增加CPU开销
  • DISK_ONLY：仅存储在磁盘，适合内存紧张的场景

选择原则：

根据数据访问频率、内存资源和性能要求综合考虑。频繁访问的小数据集适合纯内存存储，大数据集可以选择内存加磁盘的方式。

import org.apache.spark.storage.StorageLevel

// 根据场景选择存储级别
val frequentDF = df.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)  // 平衡性能和内存使用
val largeDF = df.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)         // 大数据集推荐
val smallDF = df.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)             // 小数据集高性能

// 使用完毕后及时释放缓存
frequentDF.unpersist()

6.2 缓存使用策略

缓存的效果取决于数据的重用程度。只有被多次访问的数据才值得缓存，否则缓存的开销可能超过收益。

缓存最佳实践：

  • 缓存被多次使用的中间结果
  • 迭代算法中缓存不变的基础数据
  • 交互式分析中缓存常用的数据子集
  • 及时释放不再使用的缓存以释放内存
// 缓存使用示例
val baseData = spark.read.parquet("large_dataset")
  .filter($"status" === "active")
  .cache()  // 缓存过滤后的基础数据

// 基于缓存数据进行多次分析
val salesByRegion = baseData.groupBy("region").sum("sales")
val customerCount = baseData.groupBy("customer_type").count()
val monthlyTrend = baseData.groupBy("month").agg(avg("amount"))

// 分析完成后释放缓存
baseData.unpersist()

7. SQL优化

7.1 查询优化技术

Spark SQL的Catalyst优化器会自动应用多种优化技术，但理解这些优化原理有助于编写更高效的查询。

主要优化技术：

谓词下推(Predicate Pushdown): 将过滤条件尽可能下推到数据源，减少读取的数据量。这在读取Parquet等列式存储格式时特别有效。

列裁剪(Column Pruning): 只读取查询中实际使用的列，减少IO和内存开销。在处理宽表时效果显著。

常量折叠(Constant Folding): 在编译时计算常量表达式，减少运行时计算开销。

// 优化示例：利用谓词下推和列裁剪
// 不推荐的写法
val df = spark.read.parquet("large_table")
val filtered = df.filter($"date" >= "2023-01-01")
  .select("id", "name", "amount")

// 推荐的写法：先选择列再过滤（实际上Catalyst会自动优化）
val optimized = spark.read.parquet("large_table")
  .select("id", "name", "amount", "date")
  .filter($"date" >= "2023-01-01")

7.2 Join优化策略

Join操作是SQL查询中最复杂和耗时的操作之一。Spark提供了多种Join策略，选择合适的策略对性能影响巨大。

Join策略类型：

Broadcast Hash Join: 适用于小表与大表的关联，将小表广播到所有节点，避免Shuffle操作。

Sort Merge Join: 适用于大表之间的等值连接，需要对两边数据排序，但并行度高。

Hash Join: 适用于内存能容纳较小表的情况，构建哈希表进行关联。

实施建议：

  1. 识别Join中的大小表关系
  2. 对于小表（小于广播阈值），使用广播Join
  3. 确保Join键上有合适的数据分布
  4. 考虑预先对数据进行分区以减少Shuffle
// 广播Join优化
import org.apache.spark.sql.functions.broadcast

val largeTable = spark.read.parquet("large_table")
val smallTable = spark.read.parquet("small_table")

// 显式指定广播小表
val result = largeTable.join(broadcast(smallTable), "join_key")

// 调整自动广播阈值
spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", "200MB")

8. 数据倾斜优化

8.1 数据倾斜识别与分析

数据倾斜是Spark应用中最常见的性能问题之一，表现为某些任务执行时间远超其他任务，导致整体作业执行缓慢。

倾斜症状识别：

  • Spark UI中显示某些任务执行时间异常长
  • 大部分任务快速完成，少数任务长时间运行
  • 某些Executor的资源使用率异常高
  • Shuffle读取数据量分布极不均匀

倾斜原因分析：

  • 业务数据本身分布不均（如热点用户、热门商品）
  • Join键分布不均匀
  • 分区函数选择不当
  • 空值或异常值集中在某个分区
// 数据倾斜检测方法
// 1. 检查键值分布
df.groupBy("potential_skew_column").count()
  .orderBy($"count".desc)
  .show(20)

// 2. 检查分区数据量分布
val partitionSizes = df.rdd.mapPartitions(iter => Iterator(iter.size)).collect()
println(s"分区大小分布: ${partitionSizes.mkString(", ")}")
println(s"最大分区/最小分区比值: ${partitionSizes.max.toDouble / partitionSizes.min}")

8.2 数据倾斜解决方案

针对不同类型的数据倾斜，需要采用不同的解决策略。

加盐法(Salting): 通过给倾斜的键添加随机前缀，将倾斜的数据分散到多个分区中处理。

两阶段聚合: 先进行预聚合减少数据量，再进行最终聚合。

异步广播: 将倾斜键对应的数据单独处理，其余数据正常处理。

// 加盐法解决Join倾斜
import org.apache.spark.sql.functions._

// 为倾斜表添加盐值
val saltNum = 10
val saltedLargeTable = largeTable
  .withColumn("salt", (rand() * saltNum).cast("int"))
  .withColumn("salted_key", concat($"join_key", lit("_"), $"salt"))

// 为小表扩展对应的盐值
val expandedSmallTable = (0 until saltNum).map { i =>
  smallTable.withColumn("salt", lit(i))
    .withColumn("salted_key", concat($"join_key", lit(s"_$i")))
}.reduce(_ union _)

// 使用加盐后的键进行Join
val result = saltedLargeTable.join(expandedSmallTable, "salted_key")
  .drop("salt", "salted_key")

// 两阶段聚合解决聚合倾斜
// 第一阶段：预聚合
val preAggregated = df
  .withColumn("salt", (rand() * 10).cast("int"))
  .groupBy("group_key", "salt")
  .agg(sum("value").as("partial_sum"))

// 第二阶段：最终聚合
val finalResult = preAggregated
  .groupBy("group_key")
  .agg(sum("partial_sum").as("total_sum"))

9. 文件格式优化

9.1 列式存储格式选择

文件格式的选择对查询性能有重要影响。列式存储格式如Parquet在分析型查询中通常比行式格式有更好的性能。

Parquet格式优势：

  • 列式存储支持高效的列裁剪和谓词下推
  • 内置压缩算法减少存储空间和IO开销
  • 支持嵌套数据结构和复杂数据类型
  • 与Spark生态系统完美集成

压缩算法选择：

  • Snappy: 压缩解压速度快，适合CPU资源紧张的场景
  • GZIP: 压缩比高，适合存储成本敏感的场景
  • LZ4: 解压速度极快，适合频繁读取的数据
// Parquet格式写入优化
df.write
  .mode("overwrite")
  .option("compression", "snappy")  // 选择合适的压缩算法
  .option("parquet.block.size", "134217728")  // 128MB块大小
  .parquet("output_path")

// Delta Lake格式（支持ACID事务）
df.write
  .format("delta")
  .mode("overwrite")
  .option("overwriteSchema", "true")
  .save("delta_table_path")

9.2 文件大小优化

文件大小直接影响查询性能和资源利用率。过小的文件会导致大量的文件打开开销，过大的文件会影响并行度。

文件大小原则：

  • 单个文件大小控制在128MB-1GB之间
  • 避免产生大量小文件影响HDFS性能
  • 文件数量与并行度匹配，避免资源浪费

文件合并策略：

定期合并小文件是维护数据湖性能的重要措施。可以通过调整输出分区数或使用专门的文件合并作业来实现。

// 控制输出文件大小
spark.conf.set("spark.sql.files.maxPartitionBytes", "134217728")  // 128MB
spark.conf.set("spark.sql.files.openCostInBytes", "4194304")      // 4MB

// 合并小文件
val optimizedDF = df.coalesce(calculateOptimalPartitions(dataSize, targetFileSize))
optimizedDF.write.parquet("optimized_output")

// 计算最优分区数的辅助函数
def calculateOptimalPartitions(totalDataSize: Long, targetFileSize: Long): Int = {
  Math.max(1, (totalDataSize / targetFileSize).toInt)
}

10. 监控和诊断

10.1 Spark UI深度分析

Spark UI是性能调优最重要的工具，提供了作业执行的详细信息。掌握如何分析Spark UI对定位性能瓶颈至关重要。

关键监控指标：

Jobs页面: 查看作业级别的执行时间和状态，识别耗时较长的作业。

Stages页面: 分析Stage级别的执行情况，关注Task分布和执行时间。重点关注：

  • Task执行时间分布是否均匀
  • Shuffle读写数据量
  • GC时间占比

Executors页面: 监控各个Executor的资源使用情况，包括：

  • 内存使用率和GC时间
  • 任务执行数量和失败率
  • Shuffle读写性能

Storage页面: 查看缓存数据的存储情况和内存使用效率。

# 启动Spark History Server查看历史作业
$SPARK_HOME/sbin/start-history-server.sh

# 关键性能指标分析要点：
# 1. 任务执行时间：识别长尾任务和数据倾斜
# 2. Shuffle指标：分析网络和磁盘IO瓶颈  
# 3. GC时间：评估内存配置是否合理
# 4. 缓存命中率：评估缓存策略效果

10.2 日志分析和问题诊断

系统日志包含了丰富的诊断信息，是深入分析性能问题的重要手段。

日志分析策略：

应用日志: 关注WARN和ERROR级别的日志，识别潜在问题。常见问题包括：

  • 内存不足导致的spill操作
  • 网络超时和连接失败
  • 序列化异常和数据格式问题

GC日志: 分析垃圾回收的频率和耗时，评估内存配置的合理性。

系统资源日志: 监控CPU、内存、磁盘和网络的使用情况，识别资源瓶颈。

# 启用详细日志配置
--conf spark.eventLog.enabled=true \
--conf spark.eventLog.dir=hdfs://namenode:port/directory \
--conf spark.executor.extraJavaOptions="-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps"

# 日志分析命令示例
# 查找内存相关问题
grep -i "OutOfMemoryError\|spill\|memory" spark-application.log

# 查找网络相关问题  
grep -i "timeout\|connection\|network" spark-application.log

# 分析GC性能
grep -i "GC" gc.log | awk '{sum+=$NF} END {print "Total GC time:", sum/1000, "seconds"}'

11. 综合调优实践

11.1 性能调优方法论

有效的Spark调优需要遵循系统化的方法论，避免盲目调参。

调优步骤：

  1. 性能基线建立: 在优化前记录关键性能指标作为基线
  2. 瓶颈识别: 通过监控工具识别主要性能瓶颈
  3. 针对性优化: 根据瓶颈类型选择对应的优化策略
  4. 效果验证: 优化后测量性能改善效果
  5. 持续监控: 建立长期监控机制，及时发现新问题

优化优先级：

  • 首先解决明显的资源配置问题
  • 其次优化数据倾斜和Shuffle操作
  • 然后调整缓存和序列化策略
  • 最后进行细节参数调优

11.2 生产环境最佳实践

配置管理策略：

建立配置模板和环境区分机制，确保不同环境使用合适的配置参数。开发环境注重快速迭代，测试环境模拟生产负载，生产环境追求稳定性和性能。

资源隔离和监控：

在多租户环境中实施资源隔离，避免不同作业相互影响。建立完善的监控和告警机制，及时发现和处理性能问题。

# 生产环境推荐配置模板
spark-submit \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --executor-instances 20 \
  --executor-memory 8g \
  --executor-cores 4 \
  --driver-memory 4g \
  --driver-cores 2 \
  --conf spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer \
  --conf spark.sql.adaptive.enabled=true \
  --conf spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled=true \
  --conf spark.sql.shuffle.partitions=400 \
  --conf spark.executor.extraJavaOptions="-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200" \
  --conf spark.executor.memoryOverhead=2g \
  --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true \
  --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=5 \
  --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=50 \
  --conf spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled=true \
  your_application.py

11.3 调优效果评估

建立量化的性能评估体系，从多个维度评估调优效果：

性能指标：

  • 作业总执行时间
  • 资源利用率（CPU、内存、网络、磁盘）
  • 吞吐量和延迟
  • 成功率和稳定性

成本效益分析：

  • 计算资源成本变化
  • 人工运维成本
  • 业务价值提升

通过系统化的调优方法和持续的性能监控，可以确保Spark应用在生产环境中稳定高效运行。

最后

调优是一个持续的过程，需要根据业务发展和数据变化不断调整优化策略。希望本册指南对您有所帮助。

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stage的task在运行的时候，可能要从一些Executor中去拉取shuffle map output文件，但是Executor可能已经由于内存溢出挂掉了，其关联的BlockManager也没有了，这就可能会报出shuffle output file cannot find，executor lost，task lost，out of memory等错误，此时，就可以考虑调节一下Executor的堆外内存，也就可以避免报错，与此同时，堆外内存调节的比较大的时候，对于性能来讲，也会带来一定的提升。
Spark性能调优指南来了！
笑看风云路的博客
07-31 4018
Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core中还包含了对弹性分布式数据集(，简称RDD)的API定义。Spark SQL：是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过Spark SQL，我们可以使用SQL或者版本的HQL来查询数据。Spark SQL支持多种数据源，比如Hive表、Parquet以及JSON等。本文首先讲解了Spark的底层的Shuffle。
spark调优详解
hgy0403的博客
08-19 1738
本文参考中华石杉老师的课程总结。后面一部分是总结了一下当spark必须要按列处理时的调优方式。 1、spark调优之分配更多资源 /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \ --num-executors 3 \  配置executor的数量 --driver...
Spark性能优化
Bryce_Loski的博客
10-28 1580
Spark性能优化 最新文章访问我的博客：http://bryce-loski.github.io/ 在大数据处理过程中，涉及到最多的就是性能优化。这个也是大数据场景的重点与难点。 本文将从常见的几个方面与实现spark的优化 常规性能调优 1.1 常规性能调优一：最优资源配置   Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。    资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指
spark spark.shuffle.service.enabled
weixin_38751513的博客
11-19 6143
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，给其他Executor提供shuffle数据。当Executor进程任务过重，导致GC而不能为其他Executor提供shuffle数据时，会影响任务运行。 External shuffle Service是长期存在于NodeManager进程中的一个辅助服务。通过该服务...
sparkConf常见参数设置
weixin_43705952的博客
06-01 5852
def getSparkConf():SparkConf = { val sparkConf: SparkConf = new SparkConf() .set("spark.driver.cores","4") //设置driver的CPU核数 .set("spark.driver.maxResultSize","2g") //设置driver端结果存放的最大容量，这里设置成为2G，超过2G的数据,job就直接放弃，不运行了 .set("spark.driv
spark on yarn
CottonDuke的博客
11-09 1190
Yarn：      ResourceManager, NodeManager， ApplicationMaster, Container      Yarn 集群参数调优（以CDH集群为例）   一、CPU配置：     ApplicationMaster 虚拟 CPU 内核      yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-
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