spark并行度（spark并行度作用）

简介

Apache Spark 并行度是指在 Spark 作业中并行执行任务的程度。它对于优化 Spark 作业的性能至关重要，因为它可以最大限度地利用可用的计算资源。

并行度级别

transformation 并行度：

由每个 transformation 操作（例如 map() 和 reduceByKey()）决定。它指定该操作并行执行的分区数。

shuffle 并行度：

由 shuffle 操作（例如 groupByKey() 和 join()）决定。它指定用于对数据进行重新分区和传输的分区数。

作业并行度：

由 Spark 作业的 driver 程序决定。它指定作业将同时执行的任务数。

优化并行度

优化 Spark 并行度涉及调整上述级别以实现最佳性能。以下是需要注意的几个因素：

数据大小：

较大的数据集需要更高的并行度以避免数据倾斜。

计算强度：

计算密集型操作需要较低的并行度，因为它们会产生更大的开销。

可用资源：

可用的 CPU 核数和内存量会限制并行度。

配置并行度

可以在以下级别配置 Spark 并行度：

transformation 并行度：

使用 `setParallelism()` 方法。

shuffle 并行度：

使用 `setPartitioner()` 方法。

作业并行度：

使用 `set("spark.default.parallelism", value)` 配置属性。

最佳实践

对于大型数据集，使用较高的并行度（例如，每个 CPU 核 1-2 个分区）。

对于计算密集型操作，使用较低的并行度（例如，每个 CPU 核 2-4 个分区）。

监视作业指标以确定是否需要调整并行度。

使用 `getNumPartitions()` 方法检查每个 transformation 的并行度。

使用 `explain()` 方法可视化作业执行计划，包括并行度信息。

**简介**Apache Spark 并行度是指在 Spark 作业中并行执行任务的程度。它对于优化 Spark 作业的性能至关重要，因为它可以最大限度地利用可用的计算资源。**并行度级别*** **transformation 并行度：**由每个 transformation 操作（例如 map() 和 reduceByKey()）决定。它指定该操作并行执行的分区数。 * **shuffle 并行度：**由 shuffle 操作（例如 groupByKey() 和 join()）决定。它指定用于对数据进行重新分区和传输的分区数。 * **作业并行度：**由 Spark 作业的 driver 程序决定。它指定作业将同时执行的任务数。**优化并行度**优化 Spark 并行度涉及调整上述级别以实现最佳性能。以下是需要注意的几个因素：* **数据大小：**较大的数据集需要更高的并行度以避免数据倾斜。 * **计算强度：**计算密集型操作需要较低的并行度，因为它们会产生更大的开销。 * **可用资源：**可用的 CPU 核数和内存量会限制并行度。**配置并行度**可以在以下级别配置 Spark 并行度：* **transformation 并行度：**使用 `setParallelism()` 方法。 * **shuffle 并行度：**使用 `setPartitioner()` 方法。 * **作业并行度：**使用 `set("spark.default.parallelism", value)` 配置属性。**最佳实践*** 对于大型数据集，使用较高的并行度（例如，每个 CPU 核 1-2 个分区）。 * 对于计算密集型操作，使用较低的并行度（例如，每个 CPU 核 2-4 个分区）。 * 监视作业指标以确定是否需要调整并行度。 * 使用 `getNumPartitions()` 方法检查每个 transformation 的并行度。 * 使用 `explain()` 方法可视化作业执行计划，包括并行度信息。