让Spark飞起来：实用性能调优指南第一讲

一、常见性能调优

1.最优资源配置

名称 | 说明 | --num-executors | 指定集群中Executor的数量。它应该与可用的资源成比例。 | --executor-memory | 为每个Executor分配的内存量。它应该足够大，以容纳作业的数据和中间结果。 | --executor-cores | 为每个Executor分配的核心数。它应该与每个Executor的内存量成比例。 | --driver-memory | 为Driver分配的内存量。它应该足够大，以容纳作业的元数据和中间结果。 | --driver-cores | 为Driver分配的核心数。它应该与Driver的内存量成比例。 |

2.数据本地性

名称 | 说明 | --local-directories | 指定本地磁盘目录，用于存储临时数据。它应该位于所有节点上。 | --shuffle-service-enabled | 启用shuffle服务，以减少数据在节点之间传输的次数。 | --shuffle-compress | 压缩shuffle数据，以减少数据在节点之间传输的量。 | --broadcast-timeout | 设置广播变量的超时时间。如果广播变量在超时时间内没有被使用，它将被取消。 | --storage-level | 设置RDD的存储级别，以控制数据在内存和磁盘之间的缓存方式。 |

3.Spark SQL优化

名称 | 说明 | --spark.sql.shuffle.partitions | 指定shuffle操作的分区数。它应该与集群中Executor的数量成比例。 | --spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold | 设置自动广播连接的阈值。如果连接表的大小小于阈值，它将被广播到所有节点。 | --spark.sql.crossJoin.enabled | 禁用交叉连接优化。这可以提高连接查询的性能。 | --spark.sql.optimizer.maxIterations | 设置优化器的最大迭代次数。这可以防止优化器陷入无限循环。 | --spark.sql.caseSensitive | 设置是否区分大小写。这可以提高某些查询的性能。 |

二、高级性能调优

1.自定义分区器

名称 | 说明 | 自定义分区器 | 实现自己的分区器，以控制数据在分区之间的分布方式。 | --partitioner-class | 指定自定义分区器的类名。 |

2.自定义Shuffle管理器

名称 | 说明 | 自定义Shuffle管理器 | 实现自己的Shuffle管理器，以控制数据在节点之间传输的方式。 | --shuffle-manager | 指定自定义Shuffle管理器的类名。 |

3.使用Accumulators

名称 | 说明 | Accumulators | 使用累加器来跟踪作业的进度和统计信息。 | --accumulator | 指定累加器的类型和名称。 |

4.使用广播变量

名称 | 说明 | 广播变量 | 使用广播变量来共享只读数据到所有节点。 | --broadcast | 指定要广播的变量。 |

5.使用持久化RDD

名称 | 说明 | 持久化RDD | 将RDD持久化到内存或磁盘，以减少重复计算。 | --persist | 指定RDD的存储级别。 |

三、Spark性能调优工具

名称 | 说明 | Spark UI | 一个Web界面，用于监控Spark作业的执行情况。 | Spark History Server | 一个服务，用于存储和查询Spark作业的历史数据。 | Spark Profiler | 一个工具，用于分析Spark作业的性能。 | Spark Metrics | 一个库，用于收集和报告Spark作业的指标。 | Spark Ganglia | 一个工具，用于监控Spark集群的资源使用情况。 |

四、总结

本文介绍了一些常见的Spark性能优化技巧。通过应用这些技巧，您可以在多种场景中提高Spark作业的执行效率。如果您遇到特定的性能问题，您可以使用Spark性能调优工具来分析问题的原因并找到解决方案。