Spark算法优化资源主要涉及以下几个方面:
num-executors
、executor-memory
和executor-cores
参数,以确保资源充分利用。spark.default.parallelism
和spark.storage.memoryFraction
参数来优化任务的并行度和内存使用。repartitionAndSortWithinPartitions
替代repartition
和sort
操作来优化。spark.serializer
为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
来启用。reduceByKey
、join
等,以减少性能开销。persist
或cache
)可以避免重复计算。通过上述方法,可以显著提高Spark作业的性能和资源利用率。
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