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二、Spark算子調優最佳實踐

2021-08-12 07:02:44 其他

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1、使用mapPartitions或者mapPartitionWithIndex取代map操作

mapPartitions與map函式類似，只不過映射函式的引數由RDD的每個元素變成了RDD的每個磁區的迭代器，如果在映射程序中需要頻繁創建額外的物件，使用mapPartitions要比map函式高效，

mapPartitionWithIndex與mapPartitions基本相同，只是處理函式的引數是兩個，第一個是當前處理的磁區的index，第二個是當前處理的磁區元素組成的iterator，

2、使用foreachPartition把spark資料持久化到外部存盤介質

3、使用coalesce取代rePartition操作

repartition方法就是coalesce方法shuffle為True的情況，如果只是要減少父RDD的磁區數量，并且要設定的磁區數量變化不是很激烈的，則可以考慮直接使用coalesce方法來避免執行shuffle操作，以提高效率，

4、使用treeReduce取代reduce

treeReduce與treeAggregate類似，利用在Executor端進行多次Aggregate來縮小Driver的計算開銷，

5、使用treeAggregate取代aggregate

6、使用reduceByKey取代groupByKey

7、RDD的復用

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/293124.html

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