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。

相关问题

spark性能调优--资源参数调优、算子调优、shuffle参数调优、spark 数据倾斜调优

Spark性能调优包括四个方面：资源参数调优、算子调优、shuffle参数调优和数据倾斜调优。

资源参数调优：包括调整Executor内存、CPU核数、Executor数量等参数，以最大化利用集群资源。

算子调优：通过使用合适的算子、调整算子参数、使用广播变量等方式，优化算子执行效率。

shuffle参数调优：包括调整shuffle分区数、调整shuffle缓存大小、使用压缩等方式，优化shuffle过程的性能。

数据倾斜调优：通过使用数据倾斜解决方案，如使用随机前缀、使用聚合操作、使用动态重分区等方式，解决数据倾斜问题，提高Spark作业的性能。

hadoop与spark并行度设置问题（mr、spark任务提交参数的设置、spark-submit参数调优）

Hadoop和Spark都是分布式计算框架，可以通过设置并行度来提高计算效率。在Hadoop中，可以通过设置mapred.map.tasks和mapred.reduce.tasks来控制Map和Reduce任务的数量，从而控制并行度。在Spark中，可以通过设置spark.default.parallelism和spark.executor.instances来控制并行度。

在提交MR和Spark任务时，可以设置一些参数来优化任务的性能。例如，在MR中，可以设置mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb来控制Map和Reduce任务的内存使用量。在Spark中，可以设置spark.driver.memory和spark.executor.memory来控制Driver和Executor的内存使用量。

另外，在使用spark-submit提交Spark任务时，还可以通过设置一些参数来调优任务的性能。例如，可以设置--num-executors来控制Executor的数量，设置--executor-memory来控制每个Executor的内存使用量，设置--executor-cores来控制每个Executor的CPU核数等。

总之，通过合理设置并行度和调优参数，可以提高Hadoop和Spark任务的计算效率和性能。