spark 调优

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sparkshuffle原理、shuffle操作问题解决和参数调优

Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优摘要：1 shuffle原理1.1 mapreduce的shuffle原理1.1.1 map task端操作1.1.2 reduce task端操作1.2 spark现在的SortShuffleManager2 Shuffle操作问题解决2.1 数据倾斜原理2.2 数据倾斜问题发现与解决2.3 数据倾斜解决方案3 spark RDD中的shuffle算子3.1 去重3.2 聚合3.3 排序3.4 重分区3.5 集合操作和表操作4 spark shuffle参数调优内容：1 shuffle原理概述：Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。

在分布式情况下，reducetask需要跨节点去拉取其它节点上的maptask结果。

这一过程将会产生网络资源消耗和内存，磁盘IO的消耗。

1.1 mapreduce的shuffle原理1.1.1 map task端操作每个，存储着map的输出结果，当缓冲区快满的时候需要将缓冲区的数据以一个临时文件的方式存放到磁盘，当整个map task产生的所有临时文件做合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce task来拉数据。

Spill过程：这个从内存往磁盘写数据的过程被称为Spill，中文可译为溢写。

整个缓冲区有个溢写的比例spill.percent（默认是memory写，同时溢写线程锁定已用memory，先对key(序列化的字节)做排序,如果client程序设置了Combiner，那么在溢写的过程中就会进行局部聚合。

Merge过程：每次溢写都会生成一个临时文件，在maptask真正完成时会将这些文件归并成一个文件，这个过程叫做Merge。

1.1.2 reducetask端操作当某台TaskTracker上的所有map task执行完成，对应节点的reduce task开始启动，简单地说，此阶段就是不断地拉取(Fetcher)每个maptask所在节点的最终结果，然后不断地做merge形成reducetask的输入文件。

深度学习模型训练中的Spark大数据技术优化策略

深度学习模型训练中的Spark大数据技术优化策略深度学习模型的训练对计算资源的需求非常高，大数据技术的应用可以为模型训练提供强大的计算和存储能力，其中Spark作为一种流行的大数据处理框架，可以提供并行计算和分布式存储的优势。

然而，为了确保深度学习模型在Spark上的高效训练，需要采取一些优化策略来提高整体性能。

1. 数据集分布与分区策略：在Spark中，数据集通过RDD（弹性分布式数据集）进行分布式处理。

为了使深度学习模型训练效率更高，我们需要将数据集根据实际情况进行合理的分布和分区。

可以根据数据集的大小和节点的计算资源情况，确定合适的分区策略，如数据集均匀分布在每个节点上或根据负载均衡原则进行分配。

2. 缓存优化：Spark提供了缓存机制，可以将中间结果缓存在内存中，从而减少数据的重复计算和IO开销，提高模型训练效率。

对于深度学习模型的训练，可以选择将常用的特征数据集缓存在内存中，以减少数据的读写时间和提高训练速度。

3. 数据预处理：在进行深度学习模型训练之前，通常需要对数据进行预处理，如特征提取、标准化等。

在Spark中，可以利用其强大的数据处理能力进行并行的数据预处理操作，提高数据处理效率。

同时，可以选择合适的数据结构，如DataFrame或Dataset，来存储和处理数据，以便更好地与深度学习模型进行集成和交互。

4. 并行化和分布式计算：Spark的核心特点之一是其分布式计算能力。

在进行深度学习模型训练时，可以利用Spark的并行化和分布式计算能力，将计算任务分解成多个子任务，通过并行计算来加速模型训练过程。

同时，可以选择适当的算法和数据结构，以利用Spark在分布式环境下的性能优势。

5. 参数调优与调度策略：在进行深度学习模型训练时，模型的性能往往受到参数设置的影响。

因此，通过调优参数以提高模型的性能是至关重要的。

可以采用网格搜索等方法，通过迭代不同的参数组合来寻找最优的模型参数。

同时，还应根据任务的特点和资源的使用情况，采取适当的调度策略，如动态资源分配和任务优先级调度，以优化计算资源的利用和任务的执行效率。

spark submit 参数

spark submit 参数
spark submit参数是用于配置Apache Spark程序的命令行选项，该命令用于提交应
用程序到Spark集群，也可在本地模式下运行。

spark submit参数可分为常用参数和调优参数，两者的作用都是让应用程序运行的更加顺利。

1. 常用参数：
（1）--class/-C参数：用来指定应用程序要执行的主类入口，也就是Spark应用程
序开始运行的地方，该参数是必须指定的。

（2）--master/-M参数：用来指定master节点地址，但也可以在环境变量中设置，
如果未在命令中指定，会从环境变量中读取。

（3）--deploy-mode/-d参数：指定程序的部署模式，生产环境之中用cluster模式，本地环境运行的话用client模式。

（4）--executor-memory/-em参数：指定每个executor的内存，一般来说至少20g
以上。

（5）--conf/-co参数：指定额外的配置参数，用于覆盖Spark缺省配置，增强应用
程序的可配置性。

（6）--name/-n参数：指定应用程序的名称，可通过这个名称来在spark web UI上
查看应用程序的执行进程。

2. 调优参数：
总之，spark submit参数可以帮助我们快速高效地完成应用程序，保证程序运行的顺利。

在使用spark submit参数时，除了要了解参数的含义外，还应该遵守它们之间的兼
容性和互斥性，这样才能更好地提高程序性能。

spark基础教程

spark基础教程Spark基础教程介绍了如何使用Spark进行数据处理和分析。

Spark是一个开源的分布式计算框架，旨在通过内存计算以及并行处理来加速大规模数据处理任务。

首先，我们需要安装Spark并配置环境。

Spark支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R。

可以根据自己的需求选择合适的语言。

一旦环境配置完成，我们可以开始使用Spark的核心概念，如Resilient Distributed Datasets（RDDs）。

RDDs是Spark的灵魂，它代表了分布在集群中的不可变的分区数据集。

我们可以通过RDDs进行数据的转换和操作。

Spark提供了丰富的操作和转换函数，如map、filter、reduce 等，可以对RDDs进行各种运算。

此外，Spark还支持一些高级函数，如join、groupByKey等，用于更复杂的数据处理和分析。

在实际应用中，我们可能需要从外部数据源加载数据，如文本文件、HDFS、数据库等。

Spark提供了用于读取和存储数据的API，可以轻松处理不同格式的数据。

除了RDDs，Spark还引入了DataFrame和Dataset，用于进行结构化数据的处理。

DataFrame是具有命名列的分布式数据集，类似于关系型数据库中的表。

Dataset是DataFrame的扩展，提供了类型安全的API。

Spark还支持常见的机器学习和图计算算法，如分类、回归、聚类、图计算等。

可以使用MLlib进行机器学习任务，使用GraphX进行图计算。

最后，我们需要注意Spark的调优和性能优化。

Spark提供了多种机制来提高作业的性能，如广播变量、累加器、数据分区等。

理解这些机制并进行适当的优化可以显著提升Spark作业的效率。

总结一下，Spark基础教程介绍了Spark的安装和环境配置，RDDs的基本概念和操作，DataFrame和Dataset的使用，以及机器学习和图计算的应用。

使用Spark进行实时流数据处理的最佳实践

使用Spark进行实时流数据处理的最佳实践实时流数据处理是现代数据处理中的重要环节，而Spark是一款强大的分布式数据处理框架，广泛应用于实时流数据处理。

在使用Spark进行实时流数据处理的过程中，有一些最佳实践可以帮助开发者优化处理性能、提高系统可靠性和保证数据一致性。

首先，使用正确的数据结构是进行实时流数据处理的关键。

Spark提供了多种数据结构，例如RDD（弹性分布式数据集）、DataFrame和Dataset。

对于实时流数据处理，DataFrame和Dataset是更为推荐的数据结构，因为它们具有更好的性能和更丰富的功能。

DataFrame和Dataset是基于RDD之上进行的高级抽象，它们提供了更直观的API和更高效的数据操作方式。

其次，为了保证实时流数据处理的可靠性，可以使用Spark Streaming模块。

Spark Streaming提供了基于微批处理的实时数据处理能力，可以将实时流数据划分为一系列小批次进行处理。

这种微批处理的方式，在处理速度和数据完整性之间取得了平衡，避免了数据丢失的风险。

同时，Spark Streaming还支持故障恢复和容错机制，可以在节点故障或任务失败时自动重启处理流程。

另外，为了进一步提高实时流数据处理的性能，可以使用Spark的内存计算能力。

Spark提供了内存计算特性，通过将数据缓存在内存中进行数据操作和计算，可以大幅度提高处理速度。

对于实时流数据处理来说，尽可能地利用内存计算特性可以减少磁盘读写，提高系统的吞吐能力。

可以使用Spark的cache()和persist()方法将数据持久化到内存中，并设置适当的存储级别（如MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK等）。

此外，为了保证实时流数据处理的数据一致性，可以使用事务控制和容错机制。

Spark提供了事务控制模块，可以确保数据处理过程中的原子性和一致性。

通过在RDD操作中使用事务控制，可以保证数据处理的可靠性和一致性。

sparksubmit参数及调优

sparksubmit参数及调优1. spark submit参数介绍你可以通过spark-submit --help或者spark-shell --help来查看这些参数。

使⽤格式:./bin/spark-submit \--class <main-class> \--master <master-url> \--deploy-mode <deploy-mode> \--conf <key>=<value> \# other options<application-jar> \[application-arguments]参数说明--master MASTER_URL 如spark://host:port, mesos://host:port, yarn, yarn-cluster,yarn-client, local--deploy-mode DEPLOY_MODE Client或者master，默认是client--class CLASS_NAME 应⽤程序的主类--name NAME 应⽤程序的名称--jars JARS 逗号分隔的本地jar包，包含在driver和executor的classpath下--packages 包含在driver和executor的classpath下的jar包逗号分隔的”groupId:artifactId：version”列表--exclude-packages ⽤逗号分隔的”groupId:artifactId”列表--repositories 逗号分隔的远程仓库--py-files PY_FILES 逗号分隔的”.zip”,”.egg”或者“.py”⽂件，这些⽂件放在python app的PYTHONPATH下⾯--files FILES 逗号分隔的⽂件，这些⽂件放在每个executor的⼯作⽬录下⾯--conf PROP=VALUE 固定的spark配置属性，默认是conf/spark-defaults.conf--properties-file FILE 加载额外属性的⽂件--driver-memory MEM Driver内存，默认1G--driver-java-options 传给driver的额外的Java选项--driver-library-path 传给driver的额外的库路径--driver-class-path 传给driver的额外的类路径--executor-memory MEM 每个executor的内存，默认是1G--proxy-user NAME 模拟提交应⽤程序的⽤户--driver-cores NUM Driver的核数，默认是1。

Spark大数据商业实战三部曲：内核解密、商业案例、性能调优

第10章 Spark中Broadcast和Accumulator原理和源码详解
10.1 Spark中Broadcast原理和源码详解 10.2 Spark中Accumulator原理和源码详解
第11章 Spark与大数据其他经典组件整合原理与实战
11.1 Spark组件综合应用 11.2 Spark与Alluxio整合原理与实战 11.3 Spark与Job Server整合原理与实战 11.4 Spark与Redis整合原理与实战
统案例
第17章 Spark在通信运营商生产环境中的应用案例
第18章使用Spark GraphX实现婚恋社交网络多维度分析案例
第12章 Spark商业案例之大数据电影点评系统应用案例
12.1通过RDD实现分析电影的用户行为信息 12.2通过RDD实现电影流行度分析 12.3通过RDD分析各种类型的最喜爱电影TopN及性能优化技巧 12.4通过RDD分析电影点评系统仿QQ和**等用户群分析及广播背后机制解密 12.5通过RDD分析电影点评系统实现Java和Scala版本的二次排序系统 12.6通过Spark SQL中的SQL语句实现电影点评系统用户行为分析 12.7通过Spark SQL下的两种不同方式实现口碑最佳电影分析 12.8通过Spark SQL下的两种不同方式实现最流行电影分析 12.9通过DataFrame分析最受男性和女性喜爱电影TopN
5.1 Master启动原理和源码详解 5.2 Worker启动原理和源码详解 5.3 ExecutorBackend启动原理和源码详解 5.4 Executor中任务的执行 5.5 Executor执行结果的处理方式 5.6本章总结
第6章 Spark Application提交给集群的原理和源码详解

spark性能调优之四：kryo序列化

spark性能调优之四：kryo序列化
spark⽀持使⽤kryo序列化机制。

kryo序列化机制，⽐默认的java序列化机制，速度要快，序列化后的数据要更⼩，⼤概是java序列化机制的1/10，所以kryo序列化优化后，可以让⽹络传输的数据变少，在集群中耗费的内存资源⼤⼤减少。

kryo序列化机制，⼀旦启⽤以后，会⽣效的⼏个地⽅：
1、算⼦函数中使⽤到的外部变量
2、持久化RDD时进⾏序列化，StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER
3、shuffle
那么如何设置kryo序列化呢？
第⼀步，在sparkconf中设置：SparkConf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
第⼆步，注册你使⽤到的，需要通过kryo序列化的⼀些⾃定义类，SparkConf.registerKryoClasses()，项⽬中使⽤
SparkConf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer").registerKryoClasses(new Class[]{CategorySortKey.class})。

spark调优之广播broadcast

1.手动广播小表手动广播/*+ broadcast(e) */，使用/*+ broadcast(e) */ 提示注释，可以告诉查询优化器将标记为(e) 的表进行广播连接。

这样，当执行查询时，系统会自动选择使用广播连接算法来高效地处理连接操作。

如：select /*+ broadcast(t2) */ * from t1 inner join t2 on t1.key = t2.key;注意：不能广播大表2.强制广播对于Spark来说有3种Join的实现，每种Join对应的不同的应用场景(SparkSQL自动决策使用哪种实现范式)：1.Broadcast Hash Join：适合一张很小的表和一张大表进行Join；2.Shuffle Hash Join：适合一张小表(比上一个大一点)和一张大表进行Join；3.Sort Merge Join：适合两张大表进行Join；Broadcast Hash Join：适合一张很小的表和一张大表进行Join。

条件有以下几个：1.被广播的表需要小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold所配置的信息，默认是10M，可根据实际情况指定更大的阈值；2.基表不能被广播，比如left outer join时，只能广播右表。

3.只能用于等值连接：因为广播后要将数据放入hash表中，然后根据连接key的hash值来查找，所以只支持等值连接；4.不支持full join：因为full join中两个表都需要遍历和查找，所以一个遍历表，一个查找表的模式不太适用;注意：我们spark默认是禁用广播连接的，若要使用广播连接，需手动指定广播参数：1.spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold，自动广播的数据集大小（以字节为单位）。

这里spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=-1将禁用广播连接，而默认spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=10485760，即10MB。

spark常见面试题

spark常见面试题Spark是一种快速、分布式计算引擎，被广泛应用于大数据处理和分析中。

在Spark的生态系统中，有许多常见的面试题目，用于评估候选人对Spark的理解和应用能力。

本文将介绍一些常见的Spark面试题，并提供相应的回答。

1. 什么是Spark？它与Hadoop有什么区别？Spark是一种快速、通用、分布式计算系统，可以处理大规模数据和执行复杂的数据处理任务。

与Hadoop相比，Spark的优势在于其内存计算模型，可大大提高计算速度。

此外，Spark提供了丰富的API，支持多种编程语言，并提供了图计算、流式处理和机器学习等扩展库。

2. Spark的核心组件是什么？Spark的核心组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib和Spark GraphX。

Spark Core是Spark的基础，提供了任务调度、内存管理和存储系统等功能。

Spark SQL用于处理结构化数据，并提供了SQL查询的功能。

Spark Streaming支持实时数据处理。

Spark MLlib提供了机器学习算法的库。

Spark GraphX用于图计算任务。

3. 什么是RDD？如何创建一个RDD？RDD（弹性分布式数据集）是Spark中的基本数据抽象，是一个可并行操作的不可变分布式集合。

可以通过两种方式创建RDD：并行化已有集合（如列表或数组）或从外部存储系统（如HDFS、HBase）中读取数据。

4. RDD和DataFrame的区别是什么？RDD和DataFrame都是Spark中的数据抽象。

RDD是Spark最早引入的数据结构，它是一个不可变的分布式集合，需要手动指定数据的schema。

而DataFrame是结构化数据的概念，具有自动推断schema 的功能，并且可以基于SQL进行查询和操作。

5. Spark的作业调度器是什么？它的作用是什么？Spark的作业调度器是Spark Cluster Manager，其中包括Standalone、YARN和Mesos等。

【Spark调优】大表join大表，少数key导致数据倾斜解决方案

【Spark调优】⼤表join⼤表，少数key导致数据倾斜解决⽅案【使⽤场景】两个RDD进⾏join的时候，如果数据量都⽐较⼤，那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况。

如果出现数据倾斜，是因为其中某⼀个RDD中的少数⼏个key的数据量过⼤，⽽另⼀个RDD中的所有key都分布⽐较均匀，此时可以考虑采⽤本解决⽅案。

【解决⽅案】 1. 对有数据倾斜那个RDD，使⽤sample算⼦采样出⼀份样本，统计下每个key的数量，看看导致数据倾斜数据量最⼤的是哪⼏个key。

2. 然后将这⼏个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来，形成⼀个单独的RDD，并给每个key都打上n以内的随机数作为前缀；不会导致倾斜的⼤部分key形成另外⼀个RDD。

3. 接着将需要join的另⼀个RDD，也过滤出来那⼏个倾斜key对应的数据并形成⼀个单独的RDD，将每条数据膨胀成n条数据，这n条数据都按顺序附加⼀个0~n的前缀，不会导致倾斜的⼤部分key也形成另外⼀个RDD。

4. 再将附加了随机前缀的独⽴RDD与另⼀个膨胀n倍的独⽴RDD进⾏join，这样就可以将原先相同的key打散成n份，分散到多个task中去进⾏join了。

5. ⽽另外两个普通的RDD就照常join即可。

6. 最后将两次join的结果使⽤union算⼦合并起来即可，就是最终的join结果。

【⽅案优点】对于两个⼤RDD进⾏join时的数据倾斜，如果只是某⼏个key导致了倾斜，采⽤该⽅式可以⽤最有效的⽅式打散key进⾏join。

⽽且只需要针对少数倾斜key对应的数据进⾏扩容n倍，不需要对全量数据进⾏扩容，避免了占⽤过多内存。

【⽅案局限】如果导致倾斜的key特别多的话，⽐如成千上万个key都导致数据倾斜，就不能使⽤本解决⽅案了。

【代码实现】代码实现：上⼀篇：。

Spark程序运行常见错误解决方法以及优化

Spark程序运⾏常见错误解决⽅法以及优化Spark程序运⾏常见错误解决⽅法以及优化task倾斜原因⽐较多，⽹络io,cpu,mem都有可能造成这个节点上的任务执⾏缓慢，可以去看该节点的性能监控来分析原因。

以前遇到过同事在spark的⼀台worker上跑R的任务导致该节点spark task运⾏缓慢。

作者：佚名来源：|2017-04-07 09:02⼀.org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException1.问题描述这种问题⼀般发⽣在有⼤量shuffle操作的时候,task不断的failed,然后⼜重执⾏，⼀直循环下去，⾮常的耗时。

2.报错提⽰(1) missing output location1. org.apache.spark.shuffle.MetadataFetchFailedException: Missing an output location for shuffle 0(2) shuffle fetch faild1. org.apache.spark.shuffle.FetchFailedException: Failed to connect to spark047215/192.168.47.215:50268当前的配置为每个executor使⽤1cpu,5GRAM,启动了20个executor3.解决⽅案⼀般遇到这种问题提⾼executor内存即可,同时增加每个executor的cpu,这样不会减少task并⾏度。

spark.executor.memory 15Gspark.executor.cores 3spark.cores.max 21启动的execuote数量为:7个1. execuoteNum = spark.cores.max/spark.executor.cores每个executor的配置：1. 3core,15G RAM消耗的内存资源为:105G RAM1. 15G*7=105G可以发现使⽤的资源并没有提升，但是同样的任务原来的配置跑⼏个⼩时还在卡着，改了配置后⼏分钟就结束了。

spark复习题

spark复习题Spark复习题Apache Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，它提供了高效的数据处理和分析能力，被广泛用于各种大规模数据处理场景。

在使用Spark进行数据处理之前，对于Spark的基本概念和原理的理解是非常重要的。

下面将通过一些复习题来帮助大家回顾和巩固对Spark的知识。

一、Spark基础知识1. 什么是Spark？它与Hadoop的关系是什么？Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，它可以在大规模集群上进行高效的数据处理和分析。

与Hadoop相比，Spark不仅可以利用Hadoop的分布式文件系统HDFS进行数据存储，还可以利用Hadoop的资源管理器YARN进行资源调度。

此外，Spark还提供了比Hadoop更高层次的抽象和更丰富的API，使得用户可以更方便地进行数据处理和分析。

2. Spark的核心组件是什么？请简要介绍一下每个组件的作用。

Spark的核心组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib 和Spark GraphX。

- Spark Core是Spark的基础组件，它提供了Spark的基本功能和API，包括分布式任务调度、内存计算和数据存储等。

- Spark SQL是Spark提供的用于处理结构化数据的组件，它支持使用SQL语句进行数据查询和分析，并提供了DataFrame和DataSet等高层次的数据抽象。

- Spark Streaming是Spark提供的用于实时数据处理的组件，它可以实时接收和处理流式数据，并提供了类似于批处理的API来进行数据处理和分析。

- Spark MLlib是Spark提供的机器学习库，它包含了常见的机器学习算法和工具，可以方便地进行机器学习模型的训练和预测。

- Spark GraphX是Spark提供的图计算库，它支持图数据的处理和分析，包括图的构建、遍历和计算等。

Spark大数据性能优化策略与实践

Spark大数据性能优化策略与实践随着大数据时代的到来，Spark作为一种高效的分布式计算框架，被广泛应用于各种大规模数据处理任务中。

然而，在面对庞大的数据集和复杂的计算场景时，Spark的性能问题也逐渐凸显出来，因此，优化Spark的性能成为了一个重要的课题。

在本文中，我们将探讨一些常用的Spark性能优化策略，并给出一些实践经验。

首先，对于大数据任务，我们需要对数据进行合理的划分和存储。

Spark常用的数据存储格式是Parquet和ORC，它们能够提供更高的压缩比和更好的读取性能。

此外，对于具有嵌套结构的数据，可以考虑使用Avro等序列化格式。

此外，我们还可以通过数据分区和分桶来优化数据存储，以便更好地利用Spark的并行处理能力。

其次，我们需要合理分配资源来提高Spark的性能。

在集群环境中，我们可以通过调整executor的数量和内存大小来优化任务的执行。

通常情况下，为每个executor分配适当的内存是很重要的，可以通过设置`spark.executor.memory`参数来实现。

此外，我们还可以通过设置`spark.executor.cores`参数来控制每个executor可使用的CPU核数。

注意，过多的executor和过大的内存分配可能导致资源浪费和任务堵塞，因此需要根据具体情况进行调整。

此外，我们还可以对Spark任务的并行度进行优化。

通过合理设置RDD的分区数，我们可以提高任务的并行度，从而加快任务的执行速度。

一般来说，我们可以通过使用`repartition()`、`coalesce()`等操作来调整分区数，以适应不同的数据集和计算场景。

在代码层面，我们可以通过优化转换操作和使用数据持久化来提高Spark任务的性能。

转换操作的优化可以通过合理使用宽依赖与窄依赖来避免不必要的shuffle操作。

此外，我们还可以通过合理使用缓存和检查点等机制来减少重复计算和IO开销。

此外，我们还可以通过调整Spark的配置参数来进行性能优化。

Spark实践--性能优化基础

Spark实践--性能优化基础1. 性能调优相关的原理讲解、经验总结；2. 掌握⼀整套Spark企业级性能调优解决⽅案；⽽不只是简单的⼀些性能调优技巧。

3. 针对写好的spark作业，实施⼀整套数据倾斜解决⽅案：实际经验中积累的数据倾斜现象的表现，以及处理后的效果总结。

调优前⾸先要对spark的作业流程清楚：Driver到Executor的结构；Master: Driver|-- Worker: Executor|-- job|-- stage|-- Task Task⼀个Stage内，最终的RDD有多少个partition，就会产⽣多少个task，⼀个task处理⼀个partition的数据；作业划分为task分到Executor上，然后⼀个cpu core执⾏⼀个task；BlockManager负责Executor，task的数据管理，task来它这⾥拿数据；1.1 资源分配性能调优的王道：分配更多资源。

分配哪些资源？ executor、cpu per executor、memory per executor、driver memory在哪⾥分配这些资源？在我们在⽣产环境中，提交spark作业时，⽤的spark-submit shell脚本，⾥⾯调整对应的参数/usr/local/spark/bin/spark-submit \--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \--driver-memory 1000m \ #driver的内存，影响不⼤，只要不出driver oom--num-executors 3 \ #executor的数量--executor-memory 100m \ #每个executor的内存⼤⼩--executor-cores 3 \ #每个executor的cpu core数量/usr/local/SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \如何调节资源分配第⼀种，Spark Standalone 模式下资源分配。

spark 面试题

spark 面试题Spark 是一个快速通用的大数据处理引擎，用于分布式数据处理和分析。

在 Spark 的面试中，我们经常会遇到一些与 Spark 相关的问题，今天我们就来讨论一些常见的 Spark 面试题。

一、Spark 的概念和特点Spark 是一个基于内存的分布式计算框架，它具有以下几个特点：1. 速度快：Spark 的主要特点之一就是其快速的计算能力。

Spark 使用了内存计算，将数据存储在内存中，并使用迭代计算及基于弹性分布式数据集 (RDD) 的高级 API 进行计算，从而大幅提高了处理数据的速度。

2. 容错性强：Spark 具有高度的容错性，能够自动恢复计算过程中的故障。

Spark 的RDD 对象可以跨节点进行复制，并且保持多个副本，以应对节点故障。

3. 易于使用：Spark 提供了易于使用的高级 API，如 Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX，使得用户可以方便地进行数据处理、机器学习和图计算。

4. 可扩展性强：Spark 可以轻松地与 Hadoop 生态系统中的其他工具集成，例如 Hadoop Distributed File System (HDFS)、Hive、HBase 等。

二、Spark 的组件和架构Spark 主要包括以下几个组件：1. Spark Core：Spark Core 是 Spark 的基础组件，提供了任务调度、内存管理和错误恢复等功能。

所有其他的 Spark 组件都是在 Spark Core 的基础上构建的。

2. Spark SQL：Spark SQL 提供了用于处理结构化数据的 API，使得我们可以使用 SQL 查询和处理 DataFrame 数据。

3. Spark Streaming：Spark Streaming 允许我们通过将实时数据流划分为小批处理作业来处理流数据。

它提供了易于使用的 API，用于处理实时数据流和执行复杂的事件处理。

spark面试题及答案

spark面试题及答案Spark是一个快速通用的大数据处理框架，被广泛应用于大规模数据处理和分析。

在面试中，对Spark的理解和掌握程度是评估候选人技能水平的重要指标之一。

本文将给出一些常见的Spark面试题及其答案，以帮助读者更好地准备Spark相关的面试。

一、基础概念1. 什么是Spark？答：Spark是一个开源的分布式计算系统，可以快速进行大规模数据处理和分析。

它提供了丰富的API和功能，支持多种编程语言（如Java、Scala和Python）的开发，并具备高速、易用和弹性扩展的特点。

2. Spark和Hadoop的区别是什么？答：Spark和Hadoop都是用于大数据处理的框架，但两者在一些方面有所不同。

首先，在处理批处理任务时，Hadoop使用磁盘存储和复杂的MapReduce模型，而Spark基于内存计算和更高级的数据流模型，因此更快速。

其次，Spark提供了更为全面的功能和API，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，而Hadoop主要专注于批处理任务。

此外，Spark还支持交互式分析、机器学习和图形处理等应用。

3. Spark核心组件有哪些？答：Spark核心组件包括：- Spark Core：Spark的基础组件，提供了分布式任务调度、内存管理和容错机制等功能。

- Spark SQL：用于结构化数据处理和分析的模块，支持SQL查询和DataFrame API。

- Spark Streaming：用于实时流处理的模块，支持高吞吐量的实时计算。

- MLlib：Spark的机器学习库，提供了一系列常见的机器学习算法和工具。

- GraphX：用于图计算的模块，支持图形处理和分析。

二、常见问题1. Spark中的RDD是什么？答：RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark的核心数据结构，代表一个可分布式计算的不可变数据集合。