如何优化spark执行效率

Spark 优化是提升分布式计算效率、降低资源消耗和缩短任务执行时间的关键。以下是常见的 Spark 优化策略，从代码级别到集群配置、任务调度、存储和数据处理等多个方面总结：

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1. 架构层面的优化

1.1 使用高效的存储格式

• 使用列式存储格式（如 Parquet 或 ORC），它们支持列裁剪（Column Pruning）和压缩，适合大规模数据分析。
• 启用 Snappy 或 Zstandard 压缩格式，以减少 I/O 和存储开销。

1.2 Broadcast 变量优化

• 对较小的共享数据集使用 Broadcast，避免每个任务重复读取数据。

  val broadcastVar = sparkContext.broadcast(lookupTable)
  

1.3 分区与数据本地化

• 优化数据分区数（repartition 和 coalesce）。
  • repartition：增加分区，用于处理数据倾斜。
  • coalesce：减少分区，用于减少小文件造成的开销。
• 确保任务尽量贴近数据存储位置（数据本地化）。

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2. 数据处理优化</