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为不同的并行度运行Spark作业

是指根据作业的需求和数据规模，调整Spark作业的并行度，以提高作业的执行效率和性能。

Spark作业的并行度是指作业中任务的并发执行程度。并行度越高，任务可以同时执行的数量就越多，从而加快作业的执行速度。而并行度过低，则可能导致资源浪费和作业执行时间过长。

为了实现不同的并行度运行Spark作业，可以采取以下几种方式：

  1. 调整分区数：Spark作业的并行度与RDD的分区数相关。可以通过调整RDD的分区数来改变作业的并行度。一般情况下，可以根据数据量和集群资源来确定合适的分区数。
  2. 调整并行操作：Spark提供了多种并行操作，如map、reduce、filter等。可以根据作业的需求选择合适的并行操作，以提高作业的并行度。
  3. 调整资源配置：通过调整Spark作业的资源配置，如executor内存、executor数量等，可以影响作业的并行度。合理配置资源可以充分利用集群资源，提高作业的并行度和执行效率。
  4. 使用动态分区：对于一些需要动态调整并行度的场景，可以使用动态分区技术。动态分区可以根据数据的分布情况和作业的执行情况，动态调整作业的并行度，以提高作业的执行效率。

总结起来，为不同的并行度运行Spark作业需要根据作业的需求和数据规模，调整分区数、并行操作、资源配置等参数，以提高作业的并行度和执行效率。

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【万字长文】Spark最全知识点整理（内含脑图）

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Spark性能调优指北：性能优化和故障处理

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读书 | Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

3.对于多用户同事运行交互式shell时，可以选择Mesos（选择细粒度模式），这种模式可以将Spark-shell这样的交互式应用中的不同命令分配到不同的CPU上。...Action操作把有向无环图强制转译为执行计划：Spark调度器提交一个作业来计算所必要的RD，这个作业包含一个或多个步骤，每个步骤就是一些并行执行的计算任务。...有以下四个方面： 并行度 影响性能的两个方面 a.并行度过低时，会出现资源限制的情况。此时可以提高并行度来充分利用更多的计算core。 b.并行度过高时，每个分区产生的间接开销累计起来会更大。...评价并行度是否过高可以看你的任务是不是在瞬间(毫秒级)完成的，或者任务是不是没有读写任何数据。...调优方法 在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度 对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。

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【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

3.对于多用户同事运行交互式shell时，可以选择Mesos（选择细粒度模式），这种模式可以将Spark-shell这样的交互式应用中的不同命令分配到不同的CPU上。...Action操作把有向无环图强制转译为执行计划：Spark调度器提交一个作业来计算所必要的RD，这个作业包含一个或多个步骤，每个步骤就是一些并行执行的计算任务。...有以下四个方面： 　并行度 影响性能的两个方面 a.并行度过低时，会出现资源限制的情况。此时可以提高并行度来充分利用更多的计算core。...b.并行度过高时，每个分区产生的间接开销累计起来会更大。评价并行度是否过高可以看你的任务是不是在瞬间(毫秒级)完成的，或者任务是不是没有读写任何数据。...调优方法 在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度 对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。

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全网最详细4W字Flink全面解析与实践(上)

通过设置不同算子的并行度，比如 Source并行度设置为2 ，map也是2。...整个流处理程序的并行度，理论上是所有算子并行度中最大的那个，这代表了运行程序需要的 slot 数量 如果我们将上面WordCount程序的并行度设置为3 env.setParallelism(3);...并行度设置 在 Flink 中，可以用不同的方法来设置并行度，它们的有效范围和优先级别也是不同的。...如果我们没有任何并行度设置，而配置文件中默认parallelism.default：1，那么默认并行度为1，总共有3个任务。由于不同算子的任务可以共享任务槽，所以最终占用的slot只有1个。...例如，如果我们考虑到输出可能是写入文件，那会希望不要并行写入多个文件，就需要设置 sink 算子的并行度为 1。这时其他的算子并行度依然为 9，所以总共会有 19 个子任务。

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