spark效能調優之合理設定並行度
1.spark的並行度指的是什麼？ spark作業中，各個stage的task的數量，也就代表了spark作業在 各個階段stage的並行度！ 當分配完所能分配的最大資源了，然後對應資源去調節程式的並行度，如 果並行度沒有與資源相匹配，那麼導致你分配下去的資源都浪費掉了。 同時並行執行，還可以讓每個task要處理的數量變少（很簡單的原 理。合理設定並行度，可以充分利用集群資源，減少每個task處理數 據量，而增加效能加快執行速度。）
2.如何去提高並行度？
spark.de****t.parallelism 預設是沒有值的，如果設定了值 比如說10，是在shuffle的過程才會起作用（val rdd2 = rdd1.reducebykey(_+_) //rdd2的分割槽數就是10，rdd1的分割槽數不 受這個引數的影響）
new sparkconf().set(「spark.de****t.parallelism」,」「500)
3、如果讀取的資料在hdfs上，增加block數，預設情況下split與 block是一對一的，而split又與rdd中的partition對應，所以增加了block 數，也就提高了並行度。 4、rdd.repartition，給rdd重新設定partition的數量 5、reducebykey的運算元指定partition的數量 val rdd2 = rdd1.reducebykey(_+_,10) val rdd3 = rdd2.map.filter.reducebykey(_+_) 6、val rdd3 = rdd1.join（rdd2） rdd3裡面partiiton的數量是 由父rdd中最多的partition數量來決定，因此使用join運算元的時候， 增加父rdd中partition的數量。 7、spark.sql.shuffle.partitions //spark sql中shuffle過程中 partitions的數量
spark並行度學習筆記
spark是並行處理的大資料框架。所以，很多時候程式的執行速度，失敗原因都和並行度有關。那什麼是並行度？並行度怎麼設定？我理解的有兩類並行度，一種時資源的並行度，由節點數 executor 和cpu數 core 決定的。另一種並行度就是task的資料，也就是partition大小。task又分為ma...
Spark任務並行度分析
優化 spark 應用的乙個主要手段就是合理設定任務執行的並行度，盡可能的利用集群資源 從而提高執行效率。而影響 spark 並行度的因素主要有如下幾個 spark 應用缺省會為每乙個 rdd 分割槽建立乙個 task,所以輸入 rdd 的分割槽數直接影響待 分配的 task 總數，task 任務數...
streaming 並行度設定
sparkstreaming並行度屬性設定 spark.streaming.blockinterval 該屬性是對batchinterval的進一步細化切分。將乙個batchinterval的資料喜歡切分成更小的block，乙個block對應乙個spark partition。batchinterv...