Spark 大数据平台自动调优机制研究——毕业设计

大数据毕业设计案例 1. 基于大数据的电商平台用户行为分析与推荐系统 利用电商平台的用户数据，分析用户行为模式 构建用户画像，实现个性化商品推荐 评估推荐系统效果，优化推荐算法 2. 基于大数据的城市交通流量预测与优化 收集城市交通流量数据，分析交通拥堵规律 构建交通流量预测模型，预测未来交通状况 提出交通优化方案，缓解交通拥堵 3. 基于大数据的社交媒体舆情分析与监控 抓取社交媒体数据，分析用户情感倾向 识别潜在的舆情危机，及时采取应对措施 构建舆情监控系统，实现实时舆情监测 4. 基于大数据的金融风险评估与预警 收集金融市场数据，分析金融风险指标 构建金融风险评估模型，预测潜

先电的 IaaS 平台加 Ambari 的组合，真的挺适合做毕业设计或者小型企业搭建大数据环境的。两台物理机，一台当controller，一台跑compute，结构不复杂，部署也不折腾，脚本一跑基本就起来了。嗯，IaaS 那块是典型的 OpenStack 逻辑，没啥坑。 比较有意思的是大数据平台这块。基于Ambari做了二次开发，安装过程还蛮顺手的。你只要把master和slaver1的云主机准备好，基本按着安装向导一路点点点就能搞定。集群搭好以后，界面上看任务状态、查看依赖也都清清楚楚，哪儿慢了也能一眼看出来，调优啥的更方便。 Hadoop和HDFS那部分其实是老朋友了，这个平台用的也是这一

在做 Spark 调优时，直接用join操作会导致数据大规模 shuffle，需要大量的 I/O 操作，性能不太友好。是大数据时，shuffle 会拖慢任务执行速度。不过，使用broadcast操作就能这个问题。它会把小表广播到每台执行节点上，避免了 shuffle，关联操作直接在本地完成，效率提升。这样，不仅节省了 I/O 开销，任务并发度也提高了，整体性能大大增强。你可以尝试一下，如果你有小表关联的场景，broadcast是一个不错的选择。

大数据性能调优不是一蹴而就的事，多时候需要细致的调整和优化。要了解每个配置项的作用，像是CPU核数和内存的合理分配，尤其是数据节点和控制节点的资源划分。这些配置影响到集群的能力和响应速度，优化得当能让系统的性能大幅提升。另外，磁盘 I/O 和网络带宽也是关键因素，别忽视这些基础设施。除此之外，还有一些细节操作，比如YARN的虚拟 CPU 分配、磁盘 RAID 配置和集群的 SFTP 参数等，调整这些可以大大提升你的系统稳定性和能力。还不错吧？对于管理工具的优化，也有一些小技巧，像是在集群扩容后调整Controller的 JVM 内存，确保集群配置能顺利进行，不会卡顿。这些小细节，你如果不注意，

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。