优化Spark任务并行度：提升性能与资源利用

Spark个人总结主要关注于性能调优和资源分配策略。在生产环境中，使用spark-submit命令来提交Spark作业时，参数设置至关重要。首先，`--num-executors`用于配置executor的数量，这是决定Spark作业并发执行的核心因素，过多或过少都会影响资源利用率。例如，在Standalone模式下，应根据每台机器的实际可用资源（如4GB内存和2个CPU核心）来设置，而在YARN上则需查看资源队列的资源分配。 `--executor-memory`和`--executor-cores`分别控制每个executor的内存和CPU核心数，合理的配置可以避免内存溢出和提高任务执行效率。官方建议，executor的CPU核心数量应与Spark应用的总核心数相当，以确保任务能同时启动并充分利用所有核心，减少等待时间。理想情况下，例如有150个CPU核心，分配150个任务，可以实现更高效的并行执行。 然而，实际操作中，任务的运行速度并不总是均匀的，有些任务可能较快，有些较慢。因此，如果task数量设置得与CPU核心数相同，可能会导致资源浪费，因为当一部分任务快速完成时，其他任务可能仍在执行。为了最大化利用资源，推荐将task数量设置为CPU核心数的2到3倍，这样即使有任务提前完成，其他任务也能立即接手，降低CPU空闲时间，从而提升Spark作业的整体性能和速度。 并行度的提升是通过调整每个stage的task数量实现的，合理设置并行度有助于充分利用集群资源，降低单个任务数据处理负担，从而加快作业运行速度。在实际操作中，要根据应用需求和集群资源情况进行细致调整，以达到最佳性能效果。 总结来说，Spark性能调优的关键在于合理配置executor数量、内存、CPU核心数以及任务并行度，以确保资源的有效利用，同时考虑到任务的执行速度差异，避免资源浪费，提高整体作业执行效率。