如何排查Ubuntu上的Spark性能瓶颈（spark linux）

在Ubuntu上使用Spark时，多个链路会导致性能瓶颈。 以下是一些解决性能瓶颈的推荐方法。

检查系统资源使用情况：使用

top。 或者使用 htop 命令检查 CPU 和内存使用情况并查找消耗资源最多的进程。
检查磁盘I/O，使用iostat命令检查磁盘读写速度。
使用 iftop 或 nethogs 命令检查您的网络带宽并查看网络流量。

优化Spark配置：调整Spark配置参数如

spark.executor.instances的数量数据和执行器核心的数量，例如处理需求。 调整
spark.sql.shuffle.partitions（shuffle 分区数量）等数据倾斜参数，减少数据倾斜导致的性能问题。
如spark.default.Parallelism（默认并行度）和spark.sql.shuffle.service.enabled（是否启用Shuffle服务）调整并行度参数。 。 ，提高并行处理能力。

优化代码和数据结构：

检查代码中是否存在不必要的循环或重复计算等低效操作。 并优化。
使用适当的数据结构，例如使用Data。使用Frame而不是RDD来实现高效的数据处理。
避免使用全局变量以减少数据传输开销。

检查依赖库版本：

用于避免版本不匹配导致的性能问题。与 Spark 兼容。 。
将依赖库更新到最新版本以获得性能优化和新功能。

使用监控工具：

使用Spark自带的监控工具，例如Spark UI，监控作业执行情况和资源显示使用情况。地位。
使用Ganglia、Prometheus等第三方监控工具进行系统级和应用程序级的性能监控。

考虑硬件升级：

如果软件优化达到瓶颈，请添加更多内存或者可以考虑升级硬件资源，例如替换它们。

排查性能瓶颈时，建议从系统资源使用情况、Spark配置、代码和数据结构、依赖关系等多个方面进行综合分析。 检查库版本和硬件升级，以确定瓶颈所在并进行有针对性的优化。