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大数据处理框架：Spark：Spark 性能调优与故障排查

1 大数据处理框架：Spark 性能调优与故障排查

1.1 Spark 基础性能调优

1.1.1 理解 Spark 执行模型

在 Spark 中，数据处理任务被划分为多个阶段，每个阶段由一系列任务组

成。Spark 的执行模型基于 RDD（弹性分布式数据集）和 DAG（有向无环图）

调度。当一个 Spark 作业提交时，DAGScheduler 首先将作业分解为多个 Stage，

然后 TaskScheduler 负责调度每个 Stage 中的 Task 在集群中的 Executor 上运行。

1.1.1.1 示例：理解 Stage 和 Task 的划分

假设我们有以下的 Spark 作业，它从一个数据集开始，进行一系列的转换

操作：

#

导入

Spark

相关库

from pyspark import SparkConf, SparkContext

#

初始化

SparkContext

conf = SparkConf().setAppName("StageAndTaskExample")

sc = SparkContext(conf=conf)

#

读取数据

data = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/data/input.txt")

#

进行转换操作

result = data.map(lambda x: (x, 1)) \

.reduceByKey(lambda a, b: a + b) \

.map(lambda x: (x[1], x[0])) \

.sortByKey()

在这个例子中，map 和 reduceByKey 操作会触发 Stage 的划分。map 操作

是窄依赖，不会导致数据的重新分布，而 reduceByKey 操作是宽依赖，会触发

数据的 Shuffle，从而形成一个新的 Stage。sortByKey 操作也会触发数据的重新

分布，形成另一个 Stage。

1.1.2 调整 Executor 和 Task 参数

Executor 和 Task 的配置对 Spark 的性能至关重要。Executor 是 Spark 集群中

运行 Task 的进程，而 Task 是执行在 Executor 上的具体计算单元。调整这些参

数可以优化资源使用，提高处理速度。

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