Spark的核心調(diào)優(yōu)參數(shù)是什么-創(chuàng)新互聯(lián)

Spark的核心調(diào)優(yōu)參數(shù)是什么，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個(gè)難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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Spark的核心調(diào)優(yōu)參數(shù)到都有哪些

num-executors：

該參數(shù)用于設(shè)置Spark作業(yè)總共要用多少個(gè)Executor進(jìn)程來執(zhí)行。Driver在向YARN集群管理器申請資源時(shí)，YARN集群管理器會(huì)盡可能按照你的設(shè)置來在集群的各個(gè)工作節(jié)點(diǎn)上，啟動(dòng)相應(yīng)數(shù)量的Executor進(jìn)程。這個(gè)參數(shù)非常之重要，如果不設(shè)置的話，默認(rèn)只會(huì)給你啟動(dòng)少量的Executor進(jìn)程，此時(shí)你的Spark作業(yè)的運(yùn)行速度是非常慢的。（建議50~100個(gè)左右的Executor進(jìn)程）

executor-memory：

該參數(shù)用于設(shè)置每個(gè)Executor進(jìn)程的內(nèi)存。Executor內(nèi)存的大小，很多時(shí)候直接決定了Spark作業(yè)的性能，而且跟常見的JVMOOM異常，也有直接的關(guān)聯(lián)。（根據(jù)作業(yè)大小不同，建議設(shè)置4G~8G，num-executors乘以executor-memory，是不能超過隊(duì)列的較大內(nèi)存量的）

executor-cores：

該參數(shù)用于設(shè)置每個(gè)Executor進(jìn)程的CPUcore數(shù)量。這個(gè)參數(shù)決定了每個(gè)Executor進(jìn)程并行執(zhí)行task線程的能力。因?yàn)槊總€(gè)CPUcore同一時(shí)間只能執(zhí)行一個(gè)task線程，因此每個(gè)Executor進(jìn)程的CPUcore數(shù)量越多，越能夠快速地執(zhí)行完分配給自己的所有task線程。（建議設(shè)置為2~4個(gè)，且num-executors*executor-cores不要超過隊(duì)列總CPUcore的1/3~1/2）

driver-memory：

該參數(shù)用于設(shè)置Driver進(jìn)程的內(nèi)存（建議設(shè)置512M到1G）。

spark.default.parallelism：

該參數(shù)用于設(shè)置每個(gè)stage的默認(rèn)task數(shù)量。這個(gè)參數(shù)極為重要，如果不設(shè)置可能會(huì)直接影響你的Spark作業(yè)性能。（建議為50~500左右，缺省情況下Spark自己根據(jù)底層HDFS的block數(shù)量來設(shè)置task的數(shù)量，默認(rèn)是一個(gè)HDFSblock對應(yīng)一個(gè)task。Spark官網(wǎng)建議設(shè)置該參數(shù)為num-executors*executor-cores的2~3倍較為合適）

spark.storage.memoryFraction：

該參數(shù)用于設(shè)置RDD持久化數(shù)據(jù)在Executor內(nèi)存中能占的比例，默認(rèn)是0.6（原則上是盡可能保證數(shù)據(jù)能夠全部在內(nèi)存中，但如果發(fā)現(xiàn)作業(yè)發(fā)生頻繁的GC，就該考慮是否調(diào)小）

spark.shuffle.memoryFraction：

該參數(shù)用于設(shè)置shuffle過程中一個(gè)task拉取到上個(gè)stage的task的輸出后，進(jìn)行聚合操作時(shí)能夠使用的Executor內(nèi)存的比例，默認(rèn)是0.2。也就是說，Executor默認(rèn)只有20%的內(nèi)存用來進(jìn)行該操作。shuffle操作在進(jìn)行聚合時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)使用的內(nèi)存超出了這個(gè)20%的限制，那么多余的數(shù)據(jù)就會(huì)溢寫到磁盤文件中去，此時(shí)就會(huì)極大地降低性能。（shuffle操作較多時(shí)，建議降低持久化操作的內(nèi)存占比，提高shuffle操作的內(nèi)存占比比例，避免shuffle過程中數(shù)據(jù)過多時(shí)內(nèi)存不夠用，必須溢寫到磁盤上，降低了性能）

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網(wǎng)站題目：Spark的核心調(diào)優(yōu)參數(shù)是什么-創(chuàng)新互聯(lián)
文章起源：http://muchs.cn/article48/dsgehp.html

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