Spark的调优是面试或者笔试考察的重点:总结下
1.开发调优:
原则一:避免创建重复的RDD。
原则二:尽可能复用同一个RDD。
原则三:对多次使用的RDD进行持久化。
原则四:尽量避免使用shuffle类算子 。
原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作。
原则六:使用高性能的算子
原则七:广播大变量。
原则八:使用Kryo优化序列化性能。
原则九:优化数据结构。
原则十:对数据进行压缩。
原则十一:合并小文件。
Spark的调优是面试或者笔试考察的重点:总结下
1.开发调优:
原则一:避免创建重复的RDD。
原则二:尽可能复用同一个RDD。
原则三:对多次使用的RDD进行持久化。
原则四:尽量避免使用shuffle类算子 。
原则五:使用map-side预聚合的shuffle操作。
原则六:使用高性能的算子
原则七:广播大变量。
原则八:使用Kryo优化序列化性能。
原则九:优化数据结构。
原则十:对数据进行压缩。
原则十一:合并小文件。