大数据作业优化：资源调度、并行度、数据倾斜处理等

1. 引言

在大数据计算中，优化作业执行效率至关重要。资源调度、并行度控制和数据倾斜处理是影响作业性能的三大关键因素。本文将围绕 YARN、Kubernetes（K8s）和 Flink 的资源管理机制，探讨如何优化大数据作业，提高计算效率。

2. 资源调度优化

2.1 YARN 资源调度优化

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态的资源管理框架，主要调度计算资源给 Spark、Flink 等应用。优化 YARN 资源调度需要关注以下几点：

1. 合理配置 Executor 资源

   --executor-cores 4 --executor-memory 8G --num-executors 10

   • executor-cores 决定了并行度，过大可能导致任务等待资源。

   • executor-memory 需要足够大以存储中间数据，但过大会浪费资源。

   • num-executors 需要根据集群容量合理调整。

2. 使用动态资源分配（Dynamic Allocation）

   --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true
   --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=2
   --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=20

   • 在任务负载