高性能Spark作业基础:调优准则及建议

作者 : 开心源码 本文共351个字,预计阅读时间需要1分钟 发布时间: 2022-05-12 共157人阅读

在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批解决、SQL类解决、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应使用范围与前景非常广泛。

然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的。假如没有对Spark作业进行正当的调优,Spark作业的执行速度可能会很慢,这样就完全表现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来。因而,想要使用好Spark,就必需对其进行正当的性能优化。

Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的,不是调节几个参数即可以立竿见影提升作业性能的。我们需要根据不同的业务场景以及数据情况,对Spark作业进行综合性的分析,而后进行多个方面的调节和优化,才能取得最佳性能。

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