标签：原则 tor 生产 拉取 jvm 十倍 作业 shell脚本 reduce
性能调优的根本，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，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
/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 \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）
SparkContext，DAGScheduler，TaskScheduler，会将我们的算子，切割成大量的task，提交到Application的executor上面去执行。
如果executor数量比较少，那么，能够并行执行的task数量就比较少，就意味着，我们的Application的并行执行的能力就很弱。
比如有3个executor，每个executor有2个cpu core，那么同时能够并行执行的task，就是6个。6个执行完以后，再换下一批6个task。
增加了executor数量以后，那么，就意味着，能够并行执行的task数量，也就变多了。比如原先是6个，现在可能可以并行执行10个，甚至20个，100个。那么并行能力就比之前提升了数倍，数十倍。
相应的，性能（执行的速度），也能提升数倍~数十倍。
增加每个executor的内存量。增加了内存量以后，对性能的提升，有三点：
如果需要对RDD进行cache，那么更多的内存，就可以缓存更多的数据，将更少的数据写入磁盘，甚至不写入磁盘。减少了磁盘IO。
对于shuffle操作，reduce端，会需要内存来存放拉取的数据并进行聚合。如果内存不够，也会写入磁盘。如果给executor分配更多内存以后，就有更少的数据，需要写入磁盘，甚至不需要写入磁盘。减少了磁盘IO，提升了性能。
对于task的执行，可能会创建很多对象。如果内存比较小，可能会频繁导致JVM堆内存满了，然后频繁GC，垃圾回收，minor GC和full GC。（速度很慢）。内存加大以后，带来更少的GC，垃圾回收，避免了速度变慢，速度变快了。
增加每个executor的cpu core，也是增加了执行的并行能力。
原本20个executor，每个才2个cpu core。能够并行执行的task数量，就是40个task。
现在每个executor的cpu core，增加到了5个。能够并行执行的task数量，就是100个task。
执行的速度，提升了2.5倍。
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