Spark调优：Spark框架数据处理调优的思路

企业大数据平台的搭建，往往需要根据实际的企业数据处理需求来做，这是毋庸置疑的。但是随着企业数据源的持续更新，大数据平台框架也需要与时俱进，不断进行优化。以Spark计算框架为例，Spark调优应该怎么做呢？下面为大家分享一些Spark框架数据处理调优的思路。


Spark作为大数据处理框架，典型的优势就是实时计算，包括流式处理Spark Streaming等，在面对不同阶段的数据处理时，确实需要去不断调整和优化。

Spark调优思路一：合理的批处理时间（batchDuration）

Spark Streaming的批处理时间设置是非常关键的，Spark Streaming在不断接收数据的同时，也需要更多的时间来处理数据，所以如果设置过段的批处理时间，会造成数据堆积，即未完成的batch数据越来越多，从而发生阻塞。

Spark调优思路二：合理的Kafka拉取量（maxRatePerPartition参数设置）

对于数据源是Kafka的Spark Streaming应用，在Kafka数据频率过高的情况下，调整这个参数是非常必要的。可以通过改变spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition参数的值来进行上限调整，默认是无上限的，但如果持续数据频率过高，同样会造成数据堆积、阻塞的现象。

Spark调优思路三：缓存反复使用的Dstream（RDD）

Spark中的RDD和SparkStreaming中的Dstream如果被反复使用，最好利用cache()函数将该数据流缓存起来，防止过度地调度资源造成的网络开销。

Spark调优思路四：设置合理的parallelism

在SparkStreaming+kafka的使用中，如果采用的是Direct连接方式，则Spark中的partition和Kafka中的Partition是一一对应的，一般默认设置为Kafka中Partition的数量。

以上就是关于Spark调优的几点思路分享了，总的来说，Spark调优，遵循保证系统稳定以及减少积压的原则，根据实时的数据状况进行调整，才能达到更优化的运行。成都加米谷大数据，大数据技术知识分享，开设专业大数据培训班，更多详情可联系客服了解！