在Ubuntu上使用Spark时，性能瓶颈可能出现在多个环节。以下是一些建议的性能瓶颈排查方法：
top或htop命令查看CPU和内存使用情况，找出资源消耗较高的进程。iostat命令查看磁盘读写速度。iftop或nethogs命令查看网络流量。spark.executor.instances（执行器数量）、spark.executor.memory（执行器内存）、spark.executor.cores（执行器核心数）等，以适应数据量和处理需求。spark.sql.shuffle.partitions（Shuffle分区数），以减少数据倾斜带来的性能问题。spark.default.parallelism（默认并行度）和spark.sql.shuffle.service.enabled（是否启用Shuffle服务），以提高并行处理能力。DataFrame而非RDD进行高效数据处理。在进行性能瓶颈排查时，建议从系统资源使用、Spark配置、代码和数据结构、依赖库版本以及硬件升级等多个方面进行综合分析，找出瓶颈所在并进行针对性优化。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
