Spark配置参数调优

CPU各核负载量很不均匀，内存也没有用满，系统的资源没有得到充分利用，该如何利用？

(1)Spark的RDD的partition个数创建task的个数是对应的;

(2)Partition的个数在hadoop的RDD中由block的个数决定的。

内存：系统总内存数 = work内存大小 * work数 = SPARK_WORKER_MEMORY * SPARK_WORKER_INSTANCES

CPU: 系统总的task数 = work数 * work所占的cores数 = SPARK_WORKER_INSTANCES * SPARK_WORKER_CORES

下面举个例子：

1. 例子：Cpu(12core)  mem(48G)计算task并行度，内存分配情况，调优参数：

2. ### standalone 模式
   # 一个work占用cpu数
   export SPARK_WORKER_CORES=3
   # 一个work占用内存
   export SPARK_WORKER_MEMORY=2g
   # 一个服务器启用多少个work
   export SPARK_WORKER_INSTANCES=3

如果没有在spark-env.sh配置文件中配置以上参数，那么Spark运行默认是系统所有的资源，如下图：