–spark submit的调优以及参数解析
时间: 2023-04-14 19:02:58 浏览: 56
Spark Submit是用于提交Spark应用程序的命令行工具。在调优Spark应用程序时,可以通过以下方式进行:
1. 调整Executor内存大小:可以通过--executor-memory参数来设置每个Executor的内存大小,以确保应用程序有足够的内存来执行任务。
2. 调整Executor数量:可以通过--num-executors参数来设置Executor的数量,以确保应用程序有足够的计算资源来执行任务。
3. 调整Executor核心数:可以通过--executor-cores参数来设置每个Executor的核心数,以确保应用程序有足够的计算资源来执行任务。
4. 调整应用程序的并行度:可以通过--num-executors和--executor-cores参数来调整应用程序的并行度,以确保应用程序能够充分利用计算资源。
5. 调整序列化方式:可以通过--conf spark.serializer参数来设置序列化方式,以提高应用程序的性能。
6. 调整数据分区:可以通过对RDD进行repartition或coalesce操作来调整数据分区,以提高应用程序的性能。
7. 调整缓存策略:可以通过对RDD进行cache或persist操作来调整缓存策略,以提高应用程序的性能。
总之,调优Spark应用程序需要根据具体情况进行,需要综合考虑计算资源、数据分区、缓存策略等因素。
相关问题
spark 关于spark-submit 参数调优策略
Spark-submit 参数调优策略包括以下几个方面:
1. Driver和Executor的内存设置:根据数据量和计算复杂度设置合适的内存大小,避免OOM和GC过度。
2. Executor的数量和核数设置:根据集群的硬件资源和任务的并行度设置合适的Executor数量和核数,提高计算效率。
3. 序列化方式设置:选择合适的序列化方式,可以提高计算效率和减少内存占用。
4. Shuffle调优:通过调整shuffle的参数,如mapreduce.shuffle.memory.limit、spark.shuffle.compress等,可以减少shuffle的IO和内存占用,提高计算效率。
5. 缓存设置:通过缓存RDD或DataFrame,可以减少重复计算和IO,提高计算效率。
6. 并行度设置:根据数据量和计算复杂度设置合适的并行度,避免任务过度并行或串行,提高计算效率。
7. 资源管理设置:根据集群的资源管理方式,如YARN、Mesos或Standalone,设置合适的资源管理参数,提高计算效率和资源利用率。
以上是Spark-submit参数调优的一些策略,需要根据具体情况进行调整和优化。
spark之shuffle参数调优解析
Spark中的shuffle是指在数据分区过程中,将数据重新分配到不同的节点上,以便进行后续的计算。shuffle操作是Spark中的一个重要操作,但是如果不进行优化,会导致性能问题。因此,我们需要对shuffle参数进行调优,以提高Spark的性能。
Spark中的shuffle参数包括以下几个方面:
1. spark.shuffle.compress:是否开启shuffle数据压缩,默认为false,开启后可以减少网络传输的数据量,提高性能。
2. spark.shuffle.spill.compress:是否开启shuffle数据溢出时的压缩,默认为false,开启后可以减少磁盘IO的数据量,提高性能。
3. spark.shuffle.file.buffer:shuffle数据写入磁盘时的缓存大小,默认为32KB,可以根据实际情况进行调整。
4. spark.shuffle.memoryFraction:shuffle数据占用内存的比例,默认为0.2,可以根据实际情况进行调整。
5. spark.reducer.maxSizeInFlight:每个reduce任务可以接收的最大数据量,默认为48MB,可以根据实际情况进行调整。
6. spark.shuffle.io.maxRetries:shuffle数据传输失败时的最大重试次数,默认为3次,可以根据实际情况进行调整。
通过对这些参数进行调优,可以有效地提高Spark的性能,减少shuffle操作的开销。