Spark优化长时间运行的作业

1. 调整并行度：Spark作业的并行程度对作业的性能有很大影响。根据数据集的大小和计算资源的可用性，调整分区数和executor数量，以使每个任务的负载更均衡。

举例：

//将RDD分成10个分区 val rdd = sc.parallelize(Seq(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), 10)

//设置10个executor val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("Test").setMaster("local[10]") val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

2. 提前缓存数据：如果Spark作业需要对同一个RDD进行多次操作，那么可以使用persist()/cache()函数在内存中缓存该RDD，以减少磁盘读写操作的开销。

举例：

//将RDD缓存在内存中 val rdd = sc.parallelize(Seq(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), 10).persist()

3. 使用广播变量：在Spark作业中，如果某个变量在不同任务中的值相同，那么可以使用广播变量传递这个变量的值，以减少网络传输的开销。

举例：

//使用广播变量 val list = List("a", "b", "c", "d") val broadcastList = sc.broadcast(list) val rdd = sc.parallelize(Seq(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), 10) val result = rdd.map{ i => val listValue = broadcastList.value (i, listValue) }.collect()

4. 选择合适的算子：Spark提供了很多算子，不同的算子在处理不同类型的数据和任务上有不同的效率表现。选择合适的算子能够显著提高作业的性能。

举例：

//使用filter算子过滤RDD val rdd = sc.parallelize(Seq(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), 10) val result = rdd.filter(_ > 5).collect()