Spark算法优化资源主要涉及以下几个方面：
数据分区优化
- 合理的数据分区可以帮助Spark更高效地处理数据。可以根据数据量和计算需求来设置数据分区的数量和规模。
内存和CPU资源管理
- 合理设置资源：包括
num-executors、executor-memory和executor-cores参数，以确保资源充分利用。
- 调整并行度：通过调整
spark.default.parallelism和spark.storage.memoryFraction参数来优化任务的并行度和内存使用。
数据倾斜调优
- 数据倾斜是Spark性能优化中最常见的问题之一。可以通过使用Hive ETL预处理数据、过滤少数导致倾斜的key、提高shuffle操作的并行度等方法来解决。
Shuffle调优
- Shuffle优化：Shuffle是Spark中的性能瓶颈之一。可以通过增加shuffle read task的数量、使用
repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition和sort操作来优化。
使用Kryo序列化
- Kryo序列化：Spark默认使用Java序列化，但Kryo序列化通常更快、更紧凑。可以通过设置
spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer来启用。
广播大变量优化
- 广播大变量：当算子函数中使用到外部变量，尤其是大变量时，使用Spark的广播功能可以显著提升性能。
避免不必要的Shuffle
- 减少Shuffle：尽量避免使用会引发shuffle的算子，如
reduceByKey、join等，以减少性能开销。
合理使用持久化策略
- 持久化策略：对于需要多次使用的RDD，使用持久化(如
persist或cache)可以避免重复计算。
通过上述方法，可以显著提高Spark作业的性能和资源利用率。