20、Spark性能调优与流数据处理全解析

Spark性能调优与流数据处理全解析

1. Spark性能调优的必要性判断

在进行Spark作业性能调优之前，我们需要思考是否真的有必要进行调优。以下是需要考虑的方面：
- 是否满足业务SLA ：如果作业已经满足业务指定的服务级别协议（SLA），那么就无需进行性能调优。
- 目标是否现实 ：例如，期望所有Spark作业（无论数据大小或执行的计算量如何）都能在毫秒内完成是不现实的。

只有在明确了性能调优的需求后，我们才能进一步思考调优策略，并确定可以进行调优的领域。

2. 常见的性能调优领域

2.1 分区与并行度

Spark作业将数据加载到执行器的内存中，并将其划分为不同的执行阶段，形成执行管道。数据集中的每个字节由弹性分布式数据集（RDD）表示，执行管道称为有向无环图（DAG）。执行管道每个阶段涉及的数据集进一步存储在大小相等的数据块中，这些数据块就是RDD表示的分区。

每个分区会分配并执行一个任务，因此作业的并行度直接取决于为作业配置的分区数。可以通过在 $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf 中定义 spark.default.parallelism 来控制分区数。一般规则是将并行度配置为集群总核心数的至少两倍，但这只是一个最低值，不同的工作负载可能需要不同的配置。

除非RDD另有指定，Spark默认使用 org.apache.spark.HashPartitioner ，