Spark调优

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。

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。

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。

高性能查询的 SparkSQL 调优干货来了，讲得还挺细。全流程拆解查询执行逻辑，从解析到执行，外加各种性能调优技巧，比较实战，适合对 Spark SQL 有一定了解、想进阶的你。比如怎么大表 Join、怎么用 Broadcast 优化，讲得明明白白，代码示例也挺实用。支持的数据源也比较丰富，Hive、Cassandra、Kafka这些都能接，格式支持Parquet、ORC、CSV、JSON。调优部分提到了不少点，比如query plan优化、内存管理策略，还有shuffle调优技巧，听完再去查日志和配参数，方向就清晰多了。有意思的是，它还强调了中途容错，意思是查询执行到一半崩了也不用重头来，