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  • spark性能调优 | 默认并行度


    Spark Sql默认并行度

    看官网,默认并行度200
    https://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-performance-tuning.html#other-configuration-options
    在这里插入图片描述
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    优化

    在数仓中 task最好是cpu的两倍或者3倍(最好是倍数,不要使基数)
    拓展

    在本地 task需要自己设置,cpu就是local[x]   x就代表cpu数
    在yarn --num-executors 2 --executor-cores 2相乘就代表你的cpu个数
    
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    根据提交命令

    spark-submit \
    --master yarn \
    --deploy-mode client \
    --driver-memory 1g \
    --num-executors 2 \
    --executor-cores 2 \
    --executor-memory 2g \
    --queue spark \
    --class com.donglin.sparksqltuning.PartitionTuning spark-sql-tuning-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 
    
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    去向yarn申请的executor vcore资源个数为4个(num-executors*executor-cores),如果不修改spark sql分区个数,那么就会像上图所展示存在cpu空转的情况。这个时候需要合理控制shuffle分区个数。如果想要让任务运行的最快当然是一个task对应一个vcore,但是数仓一般不会这样设置,为了合理利用资源,一般会将分区(也就是task)设置成vcore的2倍到3倍。
    在这里插入图片描述
    可以看出,时间快了不少!(这个需要多次调试,找出最优)
    在这里插入图片描述

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_46548855/article/details/112547341
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