spark 调优（官方文档）

1.序列化

对象在进行网络传输或进行持久化时需要进行序列化，如果采用序列化慢或者消耗大量字节的序列化格式，则会拖慢计算。

spark 提供了两种序列化类库

1）. Java serialization

灵活，但是很慢

2） Kryo serialization

比java 快10倍，紧凑，不支持所有 Serializable类型，使用方法

a.在saprkconf 中设置序列化的类

conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer").

b.可选

设置spark.kryo.registrationRequired 为true， 则必须显示声明需要序列化的类，否则会报错

sconf.set("spark.kryo.registrationRequired","true")

sconf.registerKryoClasses(Array(

classOf[NullWritable],

classOf[Array[String]])

)

 

如果序列化的对象较大，可以调整  spark.kryoserializer.buffer （默认6k）。如果不注册需要序列化的类，则序列化时会保存类的全称，比惨耗内存

 

2.内存优化

Java对象访问速度很快，但与其字段中的“原始”数据相比，可以轻松占用2-5倍的空间。缩小内存的方法

1）尽量使用array[object] 和基本类型，避免使用 hashmap 等标准集合

2）尽量避免使用包含大量小对象和指针的嵌套结构

3）rdd 缓存时尽量使用序列化格式，比如 MEMORY_ONLY_SER，

4）gc 调优？

 

3.资源允许的情况下增加任务的并行度，充分利用集群资源

4..提高reduceByKey,groupByKey 等shuffle 操作的并行度，以降低每个task 处理的数据量，减少oom

5.大的变量 进行broadcast

6.