Spark之提高并行度

2024-07-01 05:32:09

目录

一：并行度指什么？

二：设置并行度方法

（1）自动设置

（2）手动设置

三：意义

一：并行度指什么？

在一个算子计算过程中，其RDD同时被几个cpu core（Executor中）运行，数量及是其并行度数量

二：设置并行度方法

（1）自动设置

1>以文件作为输入源的RDD的并行度
例子：
HDFS，就会给每一个block创建一个partition，多少个partition就同时让同等数量的CPU core去进行计算

2>存在Shuffle操作的算子（reduceByKey等）
在操作过程中，会产生多个RDD，以并行度最大的父RDD为基准即可

（2）手动设置

1>textFile()、parallelize()等方法的第二个参数来设置并行度
2>spark.default.parallelism参数
例子：
Spark官方的推荐:给集群中的每个cpu core设置2~3个task
spark-submit设置了executor数量是10个，每个executor要求分配2个core，那么application总共会有20个core

new SparkConf().set("spark.default.parallelism","60")即可

三：意义

因为每个Task任务运行的时间不同，需要对单位CPU core上面多分配Task，理想情况是让CPU core 一直处在计算当中

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