spark 作业性能调优

目录

• 1、分配更多资源、并行度、RDD架构与缓存
• 2、shuffle 调优
• 3、算子调优
• 4、JVM调优、广播大变量、kryo序列化、fastutil优化数据格式等
• 5、troubleshooting
• 6、数据倾斜

1、分配更多资源、并行度、RDD架构与缓存

分配更多资源：

• spark作业分配更多的executor
• 对与每个executor分配更多的memory
• 对于每个executor分配更多的cpu core

并行度：

• 所谓并行度是指spark作业中每个stage阶段中可以执行的task数量
• 提高每个stage可以执行的task，提高并行度，降低每个task处理的数据量
• 官方推荐，task数量设置成spark application总cpu core数量的2~3倍
• SparkConf conf = new SparkConf().set("spark.default.parallelism", "task数量")

RDD重构与缓存：

• RDD架构重构与优化，尽量去复用RDD，差不多的RDD，可以抽取称为一个共同的RDD，供后面的RDD计算时，反复使用；
• 公共RDD一定要实现持久化，持久化顺序为：纯内存无序列化；纯内存序列化；内存加磁盘无序列化；内存加磁盘序列化
• 为了数据的高可靠性，而且内存充足，可以使用双副本机制，进行持久化；

2、shuffle 调优

3、算子调优

4、JVM调优、广播大变量、kryo序列化、fastutil优化数据格式等

5、troubleshooting

6、数据倾斜