优化 Ubuntu Spark 集群的分布式存储

优化Ubuntu Spark集群的分布式存储涉及很多方面，包括内存管理、存储级别配置、数据压缩、广播变量的使用等。 以下是一些重要的优化技巧和最佳实践。

分布式存储优化技巧

内存管理：配置合适的堆内存和堆外内存比例，并使用StaticMemoryManager和 UnifiedMemoryManager 选择存储。 根据应用程序的需求使用适当的内存管理器。
数据压缩：在随机操作中使用数据压缩来减少数据传输和磁盘空间开销。
广播变量：使用广播变量在每个worker节点上缓存数据，以避免不必要的数据传输，尤其是在join操作中。
动态分区计数：使用repartition()和coalesce()调整分区数量以满足特定任务的需要。

最佳实践

避免创建重复的RDD：重用相同的数据以避免不必要的计算请尝试这样做。
减少随机操作：通过调整分区策略以共同定位数据来降低随机操作的成本。
数据局部性：尽量将计算任务分配到存储数据的节点上，以减少数据传输。

配置调整

存储级别：通过 spark.storage.memoryFraction 和 spark. shuffle.memoryFraction设置RDD持久化数据可以占用Executor内存的最大百分比以及Shuffle过程中可以使用的内存百分比。
调整分区数量：设置合适的RDD分区数量，以充分利用集群的计算资源。