优化 Ubuntu 上的 Spark 性能 (spark ubuntu)

要在 Ubuntu 上使用 Spark 优化性能，可以从以下几个方面入手：

硬件资源：确保你的机器有足够的内存和内存。 CPU资源。 Spark是一个内存计算框架，因此充足的内存对于Spark的性能非常重要。 您可以通过调整 Spark 配置参数（例如 --driver-memory 和 --executor-memory）来增加内存分配。
数据局部性：尝试将数据存储在与 Spark 集群位于同一节点的计算机上。 这降低了数据传输成本。 您可以使用 Spark 的 persist() 或 cache() 方法将数据持久保存在内存中，以便后续快速访问。
并行性：提高 Spark 并行性可以帮助您充分利用集群资源并提高性能。 通过调整 Spark 配置参数（例如 --num-executors、--executor-cores 和 --conf dark.sql ）可以提高并行度。 shuffle.partition。
数据倾斜：数据倾斜是 Spark 中的一个常见问题，它会导致某些任务执行时间过长，从而影响整体性能。 数据倾斜问题可以通过广播小表、调整并行度、过滤倾斜键等方式解决。
垃圾收集：Spark 中的垃圾收集也会影响性能。 您可以通过调整-XX:+UseG1GC和-XX:+UseConcMarkSweatGC等JVM参数来优化垃圾回收。
代码优化编写高效的 Spark 代码也是提高性能的关键。 您可以通过避免全局变量、减少数据转换操作和使用高效算法来优化代码。
使用缓存：对于需要多次使用的数据集，使用Spark的缓存功能将其存储在内存中，以便以后快速访问。
调整配置参数：Spark提供了很多配置参数来优化性能。 您可以根据集群的实际情况调整这些参数，例如spark.locality.wait、spark.sql.shuffle.service.enabled。