提高Apache Spark工作性能的技巧有哪些，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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使您的Apache Spark应用程序运行速度更快，而对代码的更改最少!

介绍

在开发Spark应用程序时，最耗时的部分之一是优化。 在此博客文章中，我将提供一些性能提示，以及(至少对我而言)启动时可能会使用的未知配置参数。

因此，我将介绍以下主题：

• 多个小文件作为源

• 随机分区参数

• 强制广播Join

• 分区vs合并vs随机分区参数设置

我们可以改善什么?

1. 使用多个小文件?

OpenCostInBytes(来自文档)—可以同时扫描打开文件的估计成本(以字节数衡量)。 将多个文件放入分区时使用。  最好高估一下，然后，具有较小文件的分区将比具有较大文件的分区(首先安排)更快。 默认值为4MB。

spark.conf.set("spark.files.openCostInBytes", SOME_COST_IN_BYTES)

我对包含12,000个文件的1GB文件夹，包含800个文件的7.8GB文件夹和包含1.6k个文件的18GB文件夹进行了测试。  我的目的是弄清楚输入文件是否较小，最好使用低于默认值的文件。

因此，当测试1GB和7.8GB文件夹时-肯定是较低的值，但是测试大约11MB的文件时，较大的参数值会更好。

使用接近您的小文件大小的openCostInBytes大小。 这样会更有效率!

2. 随机分区

开始使用Spark时，我莫名其妙地想到了在创建Spark会话时设置的配置是不可变的。 天哪，我怎么错。

因此，通常，在进行聚集或联接时，spark分区在spark中是一个静态数字(默认为200)。 根据您的数据大小，这会导致两个问题：

• 数据集很小-200太多，数据分散且效率不高

• 数据集巨大-200太少了。 数据被浪费了，我们没有充分利用我们想要的所有资源。

因此，在遇到此类问题时遇到了一些麻烦，我在Google上花费了很多时间，发现了这个美丽的东西

spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", X)

可以在运行时中途随时随地更改此整洁的配置，它会影响设置后触发的步骤。 您也可以在创建Spark会话时使用这个坏男孩。  在对联接或聚合进行数据混排时，将使用此分区数量。 还获得数据帧分区计数：

df.rdd.getNumPartitions()

您可以估计最合适的混搭分区数，以进行进一步的联接和聚合。

也就是说，您有一个巨大的数据框，并且想要保留一些信息。 这样就得到了大数据帧的分区数。 将shuffle分区参数设置为此值。  这样一来，加入后就不会成为默认值200! 更多并行性-我们来了!

3. 广播Join

非常简单的情况：我们有一个庞大的表，其中包含所有用户，而我们的表中包含内部用户，质量检查人员和其他不应包含在内的用户。 目标只是离开非内部人员。

• 读两个表

• Huge_table 左防联接小表

它看起来像是一个简单且性能明智的好解决方案。 如果您的小型表小于10MB，则您的小型数据集将在没有任何提示的情况下进行广播。  如果在代码中添加提示，则可能会使它在更大的数据集上运行，但这取决于优化程序的行为。

但是，假设它是100-200MB，并且提示您不要强制广播它。  因此，如果您确信它不会影响代码的性能(或引发一些OOM错误)，则可以使用它并覆盖默认值：

spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", SIZE_OF_SMALLER_DATASET)

在这种情况下，它将广播给所有执行者，并且加入应该工作得更快。

当心OOM错误!

4. 分区vs合并vs随机分区配置设置

如果您使用的是Spark，则可能知道重新分区方法。 对我来说，来自SQL后台方法合并的方式有不同的含义!  显然，在分区上进行火花合并时，其行为方式有所不同-它移动并将多个分区组合在一起。 基本上，我们将数据改组和移动减到最少。

如果我们只需要减少分区数，则应该使用合并而不是重新分区，因为这样可以最大程度地减少数据移动并且不会触发交换。  如果我们想更均匀地在分区之间划分数据，请重新分区。

但是，假设我们有一个重复出现的模式，我们执行联接/转换并得到200个分区，但是我们不需要200个分区，即100个甚至1个。

让我们尝试进行比较。 我们将读取11MB的文件夹，并像以前一样进行汇总。

通过将数据帧持久存储在仅存储选件磁盘上，我们可以估计数据帧大小。 所以small_df只有10 MB，但是分区数是200。等等?  平均每个分区可提供50KB的数据，这效率不高。 因此，我们将读取大数据帧，并将聚合后的分区计数设置为1，并强制Spark执行，最后我们将其算作一项操作。

这是我们三种情况的执行计划：

> Setting shuffle partition parameter

> Coalesce action

> Repartitioning

因此，在所有可见的设置中，我们不会调用Coalesce / Exchange的其他步骤(重新分区操作)。 因此，我们可以通过跳过它来节省一些执行时间。  如果我们看一下执行时间：Shuffle Partition设置在7.1分钟，Coalesce 8.1，Repartition 8.3中完成。

这只是一个简单的示例，它仍然显示了通过设置一个配置参数可以节省多少时间!

关于如何使您的Apache Spark应用程序更快，更高效地运行，有许多小而简单的技巧和窍门。  不幸的是，使用Spark时，大多数情况下解决方案都是单独的。 为了使其正常工作，大多数时候您必须了解Spark内部组件的内幕，并从头到尾阅读文档多次。

我提到了如何更快地读取多个小文件，如何强制建议广播连接，选择何时使用shuffle分区参数，合并和重新分区。

看完上述内容，你们掌握提高Apache Spark工作性能的技巧有哪些的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

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