【Spark精讲】性能优化:并行度

Reduce端并行度

  • RDD:
    • 参数:spark.default.parallelism
    • 手动:groupByKey(10),10即为并行度
  • Spark SQL:
    • 参数:spark.sql.shuffle.partitions
  • Hive on Spark:

1.控制reduce个数的方式与参数

1.1.首先可以通过参数直接控制最终reduce的个数,使用参数mapred.reduce.tasks

hive> set mapred.reduce.tasks ;

mapred.reduce.tasks=-1 --官方默认值-1,表示不人为设置reduce的个数,实际这种方式用的也少。

1.2.在hive中如果不指定reduce个数的情况下,Hive会猜测确定一个reduce个数,基于以下两个设定

1.set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=300000000 --我们公司默认值 300MB

注意:在hive 0.14.0之前默认hive.exec.reducers.bytes.per.reducer默认值是1GB,每个reduce最多处理1GB。

但是在之后版本默认值都是256Mb。这里我们公司用的是300Mb。为什么300Mb写的是300*1000*1000?因为网络传输中用的1000,而不是1024机制。

2.set hive.exec.reducers.max=1009 --我们公司默认值,这个值一般不会修改。

注意,在hive 0.14.0之前默认是999,之后是1009,所以我们公司的也是官方默认值。

3.reduce计算方式:计算reducer数的公式很简单

Num=min(hive.exec.reducers.max,map输出数据量/hive.exec.reducers.bytes.per.reducer)

参考:真正让你明白Hive参数调优系列2:如何控制reduce个数与参数调优_hive.exec.reducers.bytes.per.reducer-CSDN博客

Map端加载数据的并行度

  • textFile等算子加载数据源,如果指定了minPartitions,如果最终切分的split数据大小小于blockSize,则会使用该大小进行最终切分,也就是切出来比blockSize更小的split,相当于增加了并行度。
  • hive on spark:开启合并小文件后,并行度降低。

-- 每个Map最大输入大小,

hive> set mapred.max.split.size;

mapred.max.split.size=256000000 这也是官方默认值

-- 每个Map最小输入大小

hive> set mapred.min.split.size;

mapred.min.split.size=10000000 这也是官方默认值

hive> set dfs.block.size;

dfs.block.size=134217728 我们集群默认hdfs的block块大小是128Mb,但注意这个参数通过hive设置更改实际没有用的,只能hdfs设置。

参考:真正让你明白Hive参数调优系列1:控制map个数与性能调优参数_mapred.min.split.size.per.node-CSDN博客

主动调整分区数量

使用重分区算子:repartition()或者coalesce()

官方推荐,根据应用分配的CPU的情况,分区数量可以为CPU核数的2~3倍。

需要注意的重要一点是,Spark repartition()coalesce() 是效率低下的操作,因为它们会在许多分区中打乱数据,因此尽量减少重新分区。

Spark RDD coalesce() 仅用于减少分区数量。 这是 repartition() 的优化或改进版本,其中使用合并的数据在分区之间的移动较低。

Scala 复制代码
/** repartition */
val rdd2: RDD[Int] = rdd1.repartition(4)
println("Repartition size:" + rdd2.partitions.size)
//保存
rdd2.saveAsTextFile("data/output/re-partition")


/** coalesce分区算子*/
val rdd3: RDD[Int] = rdd1.coalesce(4)
println("Repartition size:" + rdd3.partitions.size)
//保存
rdd3.saveAsTextFile("data/output/coalesce")
相关推荐
liupenglove6 小时前
自动驾驶数据仓库:时间片合并算法。
大数据·数据仓库·算法·elasticsearch·自动驾驶
全能搬运大师9 小时前
win10安装Elasticsearch
大数据·elasticsearch·搜索引擎
Guheyunyi9 小时前
电气安全监测系统:筑牢电气安全防线
大数据·运维·网络·人工智能·安全·架构
BigData共享10 小时前
StarRocks fragment的执行流程
大数据
阿里云大数据AI技术10 小时前
阿里云 EMR Serverless Spark: 面向 Data+AI 的高性能 Lakehouse 产品
大数据·人工智能·数据分析
杨小扩11 小时前
AI驱动的软件工程(中):文档驱动的编码与执行
大数据·人工智能·软件工程
技术+ywxs578711 小时前
如何提高微信小店推客系统的推广效果?
大数据·微信开放平台·微信小店·推客系统·系统搭建
杨超越luckly13 小时前
HTML应用指南:利用GET请求获取全国永辉超市门店位置信息
大数据·信息可视化·数据分析·html·argis·门店
拓端研究室15 小时前
专题:2025机器人产业深度洞察报告|附136份报告PDF与数据下载
大数据·人工智能·物联网
阿里云大数据AI技术16 小时前
NL2SQL 再创佳绩!阿里云论文中选 SIGMOD 2025
大数据·人工智能·云计算