Spark面试题（五）——数据倾斜调优
1、数据倾斜数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分（如Spark或Kafka的一个Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。数据倾斜俩大直接致命后果。1、数据倾斜直接会导致一种情况：Out Of Memory。2、运行速度慢。主要是发生在Sh...
Spark面试题（六）——Spark资源调优
1、资源运行情况2、资源运行中的集中情况（1）实践中跑的Spark job，有的特别慢，查看CPU利用率很低，可以尝试减少每个executor占用CPU core的数量，增加并行的executor数量，同时配合增加分片，整体上增加了CPU的利用率，加快数据处理速度。&#x...
Spark面试题（七）——Spark程序开发调优
1、程序开发调优 ：避免创建重复的RDD需要对名为“hello.txt”的HDFS文件进行一次map操作，再进行一次reduce操作。也就是说，需要对一份数据执行两次算子操作。错误的做法：对于同一份数据执行多次算子操作时，创建多个RDD。//这里执行了两次textFile方法，针对同一个HDFS文件...
Spark面试题（八）——Spark的Shuffle配置调优
1、Shuffle优化配置 -spark.shuffle.file.buffer默认值：32k参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁...
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