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如何进行Spark性能调优实战，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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Spark特别适用于多次操作特定的数据，分mem-only和mem & disk。其中mem-only:效率高，但占用大量的内存，成本很高;mem & disk:内存用完后，会自动向磁盘迁移，解决了内存不足的问题，却带来了数据的置换的消费。Spark常见的调优工具有nman、Jmeter和Jprofile,以下是Spark调优的一个实例分析：
1、场景：精确客户群
对一个容量为300g的客户信息表在spark上进行查询优化，该大宽表有1800多列，有效使用的有20列。
2、优化达到的效果：查询由原来的40.232s降低为2.7s
3、优化过程分析
第一步：首先发现磁盘存在大量的iowait，通过查看相关日志文件，发现一个block的大小进而推算出整个数据文件大小为300G整个内存无法容纳，采用压缩的方法实现优化，结合本数据文件的特点，存在大量的0和1，选 Gzip算法进行压缩，压缩后的大小为1.9G，该步使得查询从40.232降为了20.12s。
第二步：大宽表存在1800多列，而有效使用的只有20多列，故通过RCFILE只将有效的列加载，该步使得查询从20s降为12s。
第三步：通过Jprofile分析出CPU的负载过高，到底是什么原因造成的，仔细发现序列化机制有问题。Spark的serialization框架有两种：java自身的和kryo的。其中kryo 是一个快速高效的Java对象图形序列化框架,主要特点是性能、高效和易用，换成kryo后，查询从12s降到7s。
第四步：进一步分析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，计算task并行度，内存分配情况，调优参数：
SPARK_WORKER_INSTANCES=4
SPARK_WORKER_CORES = 3
SPARK_WORKER_MEMORY = 6G
Cpu(12core) mem(24G)，通过这几个参数的优化，查询由7s降到5s。
第五步：进一步发现Sharkserver端出现明显的fullGC,通过调优参数
Export SHARK_MASTER_MEM=2g,该步由6s降到3sl;
第六步：又发现当两表关联时，cpu 出现瓶颈，分析原因是日表做了gzip压缩，优化方法：日表不使用gzip压缩，将日表做成内存表。查询从3s降到2s。
关于如何进行Spark性能调优实战问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。