Spark调优技巧

spark 性能调优的干货资源，内容全、讲得细、源码也扒得比较透。里面的spark-config-and-tuning是调参的关键，像spark.executor.memory、spark.sql.shuffle.partitions这些参数怎么配，关系到任务能不能顺利跑完，也影响资源用得是否高效。spark-graphx-source-analysis和spark-ml-source-analysis就比较适合进阶用户，尤其是你想知道 GraphX 背后的消息传播机制，或者 MLlib 模型训练的优化逻辑，看源码比看文档靠谱。还有一个spark-programming-guide-zh-cn

Spark以内存计算著称，因此CPU、带宽和内存资源都可能成为性能瓶颈。通常情况下，内存充足时，瓶颈主要受限于网络带宽。然而，有时也需要进行序列化优化等操作来降低内存占用率。 本指南着重介绍两方面内容： 数据序列化：这是提升网络性能和降低内存消耗的关键。 内存优化：我们将简要介绍一些实用技巧。 通过优化数据序列化，可以有效减少数据在网络传输过程中占用的带宽，并降低内存存储压力。内存优化技巧则有助于更有效地利用内存资源，避免不必要的浪费，从而提升整体性能。

深入探讨了如何优化Spark性能，涵盖了性能监控、数据倾斜处理、shuffle调优等关键内容。讨论了合理配置worker与executor、内存分配优化、CPU使用率监控及网络带宽管理等调优要点，并通过实际案例展示了企业级大数据平台的调优方法。

Spark 调优的干货总结，经验丰富的同事写的，内容比较全面，适合有一定基础的你参考参考。 Join 优化是个老话题了，用得多出问题也多。文档里提到的广播 Join挺实用的，尤其是大表小表配对时，直接把小表广播到各个节点，省下了不少网络 IO。这招在 MapReduce 和 Hive 里也用过，效果还挺。 数据倾斜的问题也有不少细节。比如空值集中，建议加点随机值打散下分布；再比如count(distinct)太重，可以先 Group By；还有倾斜 Key，单独拎出来，再合回去。这几招组合拳下来，性能能提一截。 小文件太多会把任务分得碎，启动开销大得离谱。可以用coalesce来减少分区数，别

本内容分享了Facebook在Spark调优方面的实践经验。

spark 的调优案例分享对你做性能优化真的挺有参考价值的。文章里讲了不少实战经验，像是内存设置、shuffle 操作，还有executor参数怎么配更合适，都讲得蛮清楚。你要是刚开始上手Spark调优，这篇挺合适当入门的。 还有，作者用的是实际项目中的数据，不是随便举的例子，看着更有说服力。像spark.sql.shuffle.partitions这种参数，调起来有点玄乎，文章里就提了怎么根据任务规模动态调整，避免资源浪费，挺贴地气的。 想系统了解的话，可以搭配其他几个资源一起看，比如Spark 性能调优指南，这个讲得更全面点；还有第 08 讲-Spark 性能优化与资源调优策略，是视频，听

Spark SQL 的性能调优方案，适合经常要高并发小 SQL 查询的同学。压测了三天，查出了不少内存泄露的坑，像Active Job一直挂着不动、Driver直接爆内存这些，都不是新鲜事了。文章里总结了 7 种常见泄露来源，还配了应对方法，比如优化AsynchronousListenerBus、合理控制ThreadLocal线程池这些，都是干货。如果你用 Spark 跑在线查询，尤其是接口调用多的小 SQL，蛮值得一读。

Hive 性能调优是个挺复杂的环节，但如果你掌握了几个关键点，效果会蛮显著的。，表文件存储格式重要，推荐使用 ORC 格式，它能显著提升读写性能，不过要注意，转换时会消耗 CPU。压缩格式也是性能优化的关键，GZip压缩率高，但 CPU 消耗较大，Snappy则更平衡，速度更快。再来，分区表和分桶表的设计能让查询更高效，是对于大数据量的。而关于调优参数的配置，你得根据实际情况，调整内存、CPU 和任务数量，避免 OOM 问题，提升并行度。调优目标通常是减少响应时间，提升吞吐量。要记住，Hive 优化器配置也是不容忽视的部分，能你更好地选择执行计划。，调优过程中可以结合一些常见的 HQL 案例来

大数据性能调优的本质是什么？我们的目标是什么？从何处入手？在深入 Spark 性能调优之前，理解这些至关重要的问题至关重要。 Spark 性能调优的要点包括: 资源优化参数调优 高效 RDD 操作算子 通过掌握这些要点，我们可以有效提升 Spark 的性能。