《一》多分配资源是调优的王道

分配更多资源：性能调优的王道，就是增加和分配更多的资源，性能和速度上的提升，是显而易见的；基本上，在一定范围之内，增加资源与性能的提升，是成正比的；写完了一个复杂的spark作业之后，进行性能调优的时候，首先第一步，我觉得，就是要来调节最优的资源配置；在这个基础之上，如果说你的spark作业，能够分配的资源达到了你的能力范围的顶端之后，无法再分配更多的资源了，公司资源有限；那么才是考虑去做后面的这些性能调优的点。

问题：

1、分配哪些资源？

2、在哪里分配这些资源？

3、为什么多分配了这些资源以后，性能会得到提升？

答案：

1、分配哪些资源？executor、cpu per executor、memory per executor、driver memory

 

2、在哪里分配这些资源？在我们在生产环境中，提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数

 

/usr/local/spark/bin/spark-submit \

--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \

--num-executors 3 \  配置executor的数量

--driver-memory 100m \  配置driver的内存（影响不大）

--executor-memory 100m \  配置每个executor的内存大小

--executor-cores 3 \  配置每个executor的cpu core数量

/usr/local/SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \

3、调节到多大，算是最大呢？

第一种，Spark Standalone，公司集群上，搭建了一套Spark集群，你心里应该清楚每台机器还能够给你使用的，大概有多少内存，多少cpu core；那么，设置的时候，就根据这个实际的情况，去调节每个spark作业的资源分配。比如说你的每台机器能够给你使用4G内存，2个cpu core；20台机器；executor，20；4G内存，2个cpu core，平均每个executor。

 

第二种，Yarn。资源队列。资源调度。应该去查看，你的spark作业，要提交到的资源队列，大概有多少资源？500G内存，100个cpu core；executor，50；10G内存，2个cpu core，平均每个executor。

一个原则，你能使用的资源有多大，就尽量去调节到最大的大小（executor的数量，几十个到上百个不等；executor内存；executor cpu core）

4、为什么调节了资源以后，性能可以提升？