Spark性能调优与并行度详解

Spark个人总结文档主要探讨了在实际工作中对Spark性能进行调优的关键策略，特别是关于资源分配和并行度优化的部分。以下是详细内容： 1. **性能调优 - 分配资源** - 在生产环境中的Spark作业部署通常通过`spark-submit`脚本来进行，其中关键参数包括： - `--num-executors`：配置Executor的数量，决定了任务的并发执行单元，应根据集群硬件资源合理设定，如在Spark Standalone模式下，考虑每台机器的内存和CPU核心数。 - `--driver-memory`：驱动程序内存，虽然对整体性能影响较小，但确保足够的内存用于协调任务。 - `--executor-memory`：每个Executor的内存，影响任务处理能力，应根据集群总内存分配。 - `--executor-cores`：每个Executor的CPU核心数，影响任务并发处理能力。 2. **调节资源大小的考虑** - 对于Spark Standalone模式，资源应基于单台机器的可用资源来分配，保持平均每个Executor内存和CPU核心数与机器资源相当。 - YARN模式下，查看特定资源队列的分配，如内存和CPU核心数，然后相应地设置Executor数量和每个Executor的资源。 3. **提高并行度的重要性** - 并行度指的是Stage中Task的数量，它直接影响Spark作业的性能。合理的并行度可以： - 充分利用集群计算资源，提高整体效率 - 减小每个Task处理的数据量，降低单个任务的复杂度 - 提升作业运行速度 4. **最佳实践** - 官方推荐将Task数量设置为Spark应用的总CPU核心数，这样可以在所有核心同时运行，实现近似的并行处理，加快任务完成时间。 总结来说，性能调优的核心在于合理配置资源和并行度，根据集群环境特点定制化设置，以达到最优的计算效率和作业运行速度。在实际操作中，不断监控和测试是确保性能优化的关键步骤。