Ubuntu 上 Spark 作业的资源利用率

Ubuntu 上 Spark 作业的资源利用率受多种因素影响，包括硬件配置、Spark 配置、任务并行性和数据倾斜。 以下是有助于提高 Ubuntu 上 Spark 作业资源利用率的关键因素和优化策略。

硬件配置：

CPU：确保Ubuntu系统有足够的CPU内核来支持并行处理，请确认。
内存：为Spark分配足够的内存来缓存数据并执行高效的转换操作。
存储：使用 SSD 等快速、可靠的存储系统来减少 I/O 瓶颈。

Spark 配置：

spark.executor.instances：设置适当数量的执行器实例。 充分利用可用的 CPU 和内存资源。
spark.executor.memory 和 spark.driver.memory：为执行器和驱动程序分配适当的内存量。
spark.sql.shuffle.partitions：调整 Spark SQL shuffle 分区的数量以优化并行性。
spark.default.Parallelism：设置默认并行度来控制任务在不同执行器之间的分配。

任务并行度：

适当设置任务并行度以最大化集群资源。 并行度太高会导致资源争用和调度延迟，而并行度太低会导致集群资源利用不足。

数据倾斜：

识别并解决数据倾斜问题。 例如，使用重新分区、过滤倾斜键或使用聚合函数来减少数据倾斜。 数据分布式不均匀。

监控和调优：

使用 Spark 的 Web UI 监控任务状态、资源使用情况、执行时间以及更多监控作业执行情况。
根据监控数据进行调优，例如增加或减少执行器实例数量或调整内存分配

代码优化：

优化您的 Spark 代码，例如使用广播变量来减少网络传输开销以及使用 DataFrame API 代替 RDD 操作来提高性能。

综合考虑以上因素并进行相应的优化，可以提高Ubuntu上Spark作业的资源利用率，提高作业的整体性能。