spark onmesos 怎样优化性能

在Apache Spark中，通过Mesos进行资源管理可以显著提高性能。以下是一些关键的优化策略：

资源管理优化

• 合理设置资源参数：包括num-executors、executor-memory和executor-cores，以确保资源充分利用。
• 调整并行度：根据集群资源情况调整并行度，以获得最佳性能。可以通过监控任务运行情况和调整并行度来优化Spark作业的性能。
• 使用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Kryo序列化。
• 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。

数据倾斜调优

• 预处理数据：使用Hive ETL预处理数据，过滤少数导致倾斜的key。
• 提高shuffle操作并行度：通过增加shuffle read task的数量来优化。

Shuffle调优

• 优化Shuffle操作：使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition和sort操作来优化Shuffle性能。

其他优化项

• 避免不必要的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：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。
• 优化数据结构：使用更高效的数据结构，比如使用Array而不是List，可以减少内存占用和提高性能。

通过上述策略，可以显著提高Spark作业的性能和资源利用率。性能优化是一个持续的过程，需要根据具体的应用场景和工作负载进行调整和优化。