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spark 的 Executor CPU核数在哪配置

时间: 2024-05-20 17:15:46 浏览: 222

spark3.0优化总结

Spark 3.0 优化总结在本篇文章中，我们将讨论 Spark 3.0 优化的总结，涵盖了读取数据的优化、资源配置的优化、CPU 资源的合理利用等方面的知识点。读取数据的优化读取数据是 Spark 应用的基本操作，对其进行优化可以大大提高应用的性能。下面是读取数据的优化策略： 1. 减少大表扫描：新增分区过滤条件，按照业务需求，尽可能的根据分区进行过滤。 2. 使用缓存或者临时表技术避免多次扫描大表。 3. 数据分块的优化：设置 spark.sql.files.maxPartitionBytes（最大的分区字节数）参数增大，减少分区数。 4. 设置 spark.files.openCostInBytes（打开一个文件的开销）参数接近小文件的大小。资源配置的优化资源配置是 Spark 应用的关键，合理的资源配置可以提高应用的性能。下面是资源配置的优化策略： 1. 估算资源的上限：集群共 n 个服务器，每个服务器 128G 内存，32 个线程。 2. 精确内存估算：Executor 的内存由 Storage、Execution、Other 和 300M 预留空间组成。 3. 设置 Executor-Memory：Executor-Memory = Storage + Execution + Other + 300M。合理利用 CPU 资源合理利用 CPU 资源可以提高应用的性能。下面是 CPU 资源的优化策略： 1. 并行度：Spark.default.parallelism决定了RDD 并行度，spark.sql.shuffle.partitions决定了 Spark SQL 的并行度。 2. 并发度：同时执行的 task 数 = core * Executor CPU。 3. 合理的配置：并行度 = 并发度（num_executor * core 核数）的 2 到 3 倍。其他优化策略 1. map 端的聚合：使用 reduceBykey 或者 aggregateByKey 算子来替换 groupByKey 算子。 2. 使用缓存和广播变量：用于缓存 RDD 和广播变量等数据。 Spark 3.0 优化需要从读取数据、资源配置、CPU 资源利用等多方面入手，合理的配置和优化可以提高应用的性能。

？您可以在 Spark 的配置文件中配置 Executor 的 CPU 核数。具体而言，您可以在 spark-defaults.conf 或者 spark-submit 命令中使用 --executor-cores 参数来指定 Executor 的 CPU 核数。例如： --executor-cores 4 这将设置每个 Executor 使用 4 个 CPU 核心。请注意，实际可用的 CPU 核心数量取决于您的集群配置和可用资源。

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