spark 性能优化简要总结
1.从同一个数据源尽量只创建一个rdd,后续业务逻辑复用该rdd
2.如果要对某个rdd进行多次的transformation或action操作,应当持久化该rdd
3.从数据源读取到rdd后,要尽早的进行filter操作以过滤掉无用的数据
4.尽量避免使用shffle算子,使用shuffle时,应尽量减少shuffle的数据量,可以用reducebykey 取代 groupbykey
5.熟悉算子机制,尽量使用高性能算子
6.对于打的变量,尽可能的使用广播机制
7.尽可能使用kryo优化序列化性能
8.提高程序的并行度,增加运算资源,将task少的任务repartition
9.进行序列化和压缩
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