Spark性能优化（7）——提高并行度

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1 提高并行度

• spark-submit 配置了 2 个executor,每个 executor ,有5个 CPU core
• new SparkConf().set("spark.default.parallelism","5"),表示 所有 RDD 的 partition 都被设置为 5 个，也就是每个 RDD 的数据，都会被分成 5 份。那么针对 RDD 的 partition,一个 partition 会启动 一个 task 来进行计算，所以对于所有的算子操作，都只创建 5 个 task 在集群运行
• 这个时候，集群中有 10 个 CPU core ，仅设置了 5 个 task ,相当于在集群中有 5个 cpu core 是空闲的。
• 最好的情况是每个 cpu core 都不空闲；
• 不一定设置 10 个 task,让每个 cpu core 一个 task, 可以设置 20 ~ 30 个 task。 因为每个 task 执行的顺序和完成的时间可能是不一样的。如果正好就是 10 个 task，可能某个 task 很快完成了，那么那个 cpu 就又空闲了
• Spark 官方推荐，设置集群总 cpu 数量的 2~3 倍的并行度，这样，每个 cpu core 可能分配到并发运行 2~3 个 task 线程