spark分配资源优化
时间: 2023-08-08 16:06:29 浏览: 59
Spark分配资源优化是通过调节各种参数来提升Spark作业的执行性能。在动态资源分配方面,可以根据任务的复杂程度和性能需求来选择使用动态资源分配还是静态资源分配。根据引用\[2\]的阶段性总结,动态资源分配在简单任务性能与静态资源分配差不多,在复杂任务中性能提升较多。这可能是由于常驻的外部shuffle服务带来的性能提升。然而,在实际应用中,如果executor内存都分配得较大,总资源一定的情况下,任务的并行度较小,任务执行会更慢。为了提升任务并行度,可以增加spark.sql.shuffle.partition参数,但是根据引用\[2\]的观察,并没有明显的性能提升。因此,在优化Spark资源分配时,需要综合考虑任务的复杂度、性能需求以及资源的分配情况。同时,还需要注意可能的约束,比如流式采集使用DC时,是否可用动态分配,以及算法引擎的资源管控可能会失效等。总之,通过调节Spark的资源参数,可以优化资源的使用效率,提升Spark作业的执行性能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [利用动态资源分配优化Spark应用资源利用率](https://blog.csdn.net/xingyuan8/article/details/104652128)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [spark资源分配优化](https://blog.csdn.net/amazon2006/article/details/84803665)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]