计划将 Ubuntu Spark 集群扩展到集群大小

在计划扩展 Ubuntu Spark 集群时，需要考虑几个重要因素，以确保集群的性能和稳定性。 以下是一些建议和最佳实践。

评估集群容量和利用率

吞吐量：衡量集群性能的指标。 数据。 低速度或吞吐量可能表明磁盘 I/O 问题或数据分区不良。
任务执行时间和效率：评估完成一项任务所需的时间及其资源使用效率。
每周期字节数 (BPC)：CPU 每个时钟周期处理的数据量的度量。 BPC 低可能表明 CPU 效率低下。
资源利用率：监控CPU、内存和磁盘资源的使用情况。 高资源利用率会降低性能。

扩展策略

增加执行器或内存的数量：处理更多并发数据。
优化数据分区：使用重新分区或联接优化数据分区，以提高负载平衡。
使用压缩：在混洗和存储过程中使用压缩来减少写入磁盘的数据量。

扩展步骤

监控集群的状态：使用 Spark UI、Ganglia 或 Prometheus 等工具来管理、内存、和磁盘监控。 /O .
瓶颈分析：根据监控数据识别并解决性能瓶颈，例如磁盘 I/O 和网络延迟。
配置调优：根据分析结果调整spark.executor.cores和spark.executor等Spark和Hadoop配置参数。 内存。
硬件资源扩展：添加节点或升级节点配置，例如添加内存或CPU核心。