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要优化Ubuntu上Spark作业的执行计划，可以从以下几个方面入手：
调整Spark配置参数：
spark.executor.instances：控制 Spark 应用程序启动的执行器数量。 根据集群大小和任务要求进行调整。
spark.executor.memory 和 spark.executor.cores：分别设置执行器内存和核心数。 确保这些参数与您的集群资源匹配。
spark.sql.shuffle.partitions：控制shuffle操作的分区数量。 增加该值会增加并行性，但也会增加网络开销。
spark.default.Parallelism：设置 Spark 作业的默认并行度。
优化数据倾斜：
使用repartition或coalesce函数使用倾斜对数据进行重新分区，以减少数据倾斜的影响。
在键值分布不均匀的情况下，可以考虑使用salting技术来均匀分布键值。
适当使用缓存：
cache() 或 persist()。 >功能缓存数据以提高重复计算的性能。
选择适当的存储级别（例如 MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK）以平衡内存使用和磁盘 I/O。 [小时][小时][小时]优化代码逻辑：
避免使用全局变量和不必要的数据混洗。
尽量减少广播变量的使用，因为它们会占用额外的内存并可能导致性能下降。
对于复杂的计算任务，可以考虑将其分解为多个较小的任务或使用UDF（用户定义函数）进行优化。
监控和调优：
使用 Spark UI 监控任务执行时间、内存使用情况、磁盘 I/O 等 监控作业执行。 不挂断。
根据监控结果调整Spark配置参数和代码逻辑。
使用适当的文件格式：
要减少读取和读取时间，请使用高效的格式，例如 Parquet、ORC 等。选择适当的数据文件格式。 I/O 开销。
如果您的问题是小文件，您可以考虑使用spark.sql.files.maxPartitionBytes参数来控制每个分区的最大文件大小。
考虑使用分布式缓存或数据库：
对于需要在节点之间共享的数据，考虑使用分布式缓存（Redis ）或分布式数据库（如Cassandra）来加速数据访问。
注意，Spark作业执行计划优化必须根据具体的应用场景和集群资源进行调整。 在进行优化时，我们建议从以上几个方面入手，根据您的情况进行测试和调整。
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