spark 调优之sparkui详解

Spark UI是Spark的Web用户界面，提供了有关Spark应用程序的详细信息，包括作业，阶段，任务，RDD，驱动程序和执行程序等。Spark UI可以帮助用户了解Spark应用程序的性能和瓶颈，并进行调优。Spark UI提供了许多有用的功能，例如：

1. 作业视图：显示Spark应用程序中的所有作业，包括作业ID，状态，持续时间和任务数等。

2. 阶段视图：显示Spark应用程序中的所有阶段，包括阶段ID，状态，持续时间和任务数等。

3. 任务视图：显示Spark应用程序中的所有任务，包括任务ID，状态，持续时间和执行程序等。

4. RDD视图：显示Spark应用程序中的所有RDD，包括RDD ID，分区数和依赖关系等。

5. 驱动程序视图：显示Spark应用程序的驱动程序信息，包括驱动程序ID，状态，持续时间和内存使用情况等。

6. 执行程序视图：显示Spark应用程序中的所有执行程序，包括执行程序ID，状态，持续时间和内存使用情况等。

通过使用Spark UI，用户可以识别Spark应用程序中的性能瓶颈，并进行调优，以提高应用程序的性能和效率。

相关问题

spark调优之内存调优

在 Spark 中，内存调优是非常重要的一部分，它可以显著提高 Spark 应用程序的性能。以下是一些内存调优的技巧。

1. 调整堆内存大小

Spark 的默认堆内存大小为 1GB，但是这可能不适用于所有情况。如果您的应用程序需要更多的内存，可以通过设置 `--driver-memory` 和 `--executor-memory` 参数来增加堆内存大小。

2. 调整内存分配比例

Spark 内存分为堆内存和非堆内存，其中非堆内存主要用于缓存和其他临时数据。您可以通过调整 `spark.memory.fraction` 参数来设置内存分配比例。通常情况下，将非堆内存的比例设置为 0.6 左右可以获得最佳性能。

3. 启用内存压缩

Spark 可以使用内存压缩技术来减少内存使用量。您可以通过设置 `spark.io.compression.codec` 参数来启用内存压缩。通常情况下，使用 Snappy 压缩算法可以获得最佳性能。

4. 使用持久化

Spark 可以将 RDD 缓存在内存中，以便快速访问。这可以通过使用 `cache()` 或 `persist()` 方法来实现。如果您的应用程序需要频繁访问同一数据集，那么持久化 RDD 可以显著提高性能。

5. 增加并行度

通过增加并行度，可以将任务分配给更多的执行器，从而减少每个执行器的负载，提高整个应用程序的性能。您可以通过设置 `spark.default.parallelism` 参数来增加并行度。

这些都是 Spark 内存调优的一些技巧，您可以根据您的具体情况来选择适合您的方法。

spark调优参数zoukankna

Spark调优参数是为了提高Spark应用程序的性能和效率。使用适当的参数可以优化任务的执行，提升Spark集群的吞吐量和响应时间。

一些常见的Spark调优参数包括：
1. spark.executor.memory：指定每个Executor的内存大小，默认为1g。可以根据任务的需求和集群的硬件配置来调整这个参数。
2. spark.executor.cores：指定每个Executor的核心数，默认为1。可以根据任务对CPU资源的需求来调整这个参数。
3. spark.driver.memory：指定Driver程序使用的内存大小，默认为1g。如果Driver程序运行较大的任务或需要处理大量数据，可以适当增加这个参数。
4. spark.default.parallelism：指定RDD默认的分区数，默认值为当前集群的可用核心数。根据数据量和计算资源来调整这个参数，以优化任务的并行度。
5. spark.shuffle.service.enabled：指定是否启用独立的Shuffle服务，默认为false。如果集群的Master节点性能较弱，建议启用该服务以减轻Master节点的压力。
6. spark.sql.shuffle.partitions：指定SQL查询中Shuffle操作的并行度，默认值为200。可以根据数据规模和硬件配置来调整这个参数，以提高Shuffle操作的效率。
7. spark.network.timeout：指定网络超时的时间，默认为120s。如果集群中有较慢的网络连接或任务需要处理大量数据，可以适当增加这个参数。

调优参数需要根据具体的任务和集群进行调整，通过合理配置这些参数可以提高Spark应用程序的性能和效率，加快数据处理的速度，减少任务的执行时间。