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北風(fēng)網(wǎng)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)Spark性能優(yōu)化：提高并行度講師：中華石杉Spark從入門到精通（案例實(shí)戰(zhàn)、高級(jí)特性、內(nèi)核源碼、性能調(diào)優(yōu)）實(shí)際上Spark集群的資源并不一定會(huì)被充分利用到，所以要盡量設(shè)置合理的并行度，來(lái)充分地利用集群的資源。才能充分提高Spark應(yīng)用程序的性能。Spark會(huì)自動(dòng)設(shè)置以文件作為輸入源的RDD的并行度，依據(jù)其大小，比如HDFS，就會(huì)給每一個(gè)block創(chuàng)建一個(gè)partition，也依據(jù)這個(gè)設(shè)置并行度。對(duì)于reduceByKey等會(huì)發(fā)生shuffle的操作，就使用并行度最大的父RDD的并行度即可?？梢允謩?dòng)使用textFile()、parallelize()等方法的第二個(gè)參數(shù)來(lái)設(shè)置并行度；也可以使用spark.default.parallelism參數(shù)，來(lái)設(shè)置統(tǒng)一的并行度。Spark官方的推薦是，給集群中的每個(gè)cpu core設(shè)置23個(gè)task。比如說(shuō)，spark-submit設(shè)置了executor數(shù)量是10個(gè)，每個(gè)executor要求分配2個(gè)core，那么application總共會(huì)有20個(gè)core。此時(shí)可以設(shè)置new SparkConf().set(spark.default.parallelism, 60)來(lái)設(shè)置合理的并行度

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