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常规性能调优一：最优资源配置
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Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。
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资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如下所示：
bin/spark-submit \
--class com.atguigu.spark.Analysis \
--master yarn
--deploy-mode cluster
--num-executors 80 \
--driver-memory 6g \
--executor-memory 6g \
--executor-cores 3 \
/usr/opt/modules/spark/jar/spark.jar \
复制代码可以进行分配的资源如表所示：
| 名称 | 说明 |
|---|---|
| --num-executors | 配置Executor的数量 |
| --driver-memory | 配置Driver内存（影响不大） |
| --executor-memory | 配置每个Executor的内存大小 |
| --executor-cores | 配置每个Executor的CPU core数量 |
调节原则：尽量将任务分配的资源调节到可以使用的资源的最大限度。
- 对于具体资源的分配，我们分别讨论Spark的两种Cluster运行模式：
- 第一种是Spark Standalone模式，你在提交任务前，一定知道或者可以从运维部门获取到你可以使用的资源情况，在编写submit脚本的时候，就根据可用的资源情况进行资源的分配，比如说集群有15台机器，每台机器为8G内存，2个CPU core，那么就指定15个Executor，每个Executor分配8G内存，2个CPU core。
- 第二种是Spark Yarn模式，由于Yarn使用资源队列进行资源的分配和调度，在编写submit脚本的时候，就根据Spark作业要提交到的资源队列，进行资源的分配，比如资源队列有400G内存，100个CPU core，那么指定50个Executor，每个Executor分配8G内存，2个CPU core。
对各项资源进行了调节后，得到的性能提升会有如下表现：
| 名称 | 解析 |
|---|---|
| 增加Executor·个数 | 在资源允许的情况下，增加Executor的个数可以提高执行task的并行度。比如有4个Executor，每个Executor有2个CPU core，那么可以并行执行8个task，如果将Executor的个数增加到8个（资源允许的情况下），那么可以并行执行16个task，此时的并行能力提升了一倍。 |
| 增加每个Executor的CPU core个数 | 在资源允许的情况下，增加每个Executor的Cpu core个数，可以提高执行task的并行度。比如有4个Executor，每个Executor有2个CPU core，那么可以并行执行8个task，如果将每个Executor的CPU core个数增加到4个（资源允许的情况下），那么可以并行执行16个task，此时的并行能力提升了一倍。 |
| 增加每个Executor的内存量 | 在资源允许的情况下，增加每个Executor的内存量以后，对性能的提升有三点： 1.可以缓存更多的数据（即对RDD进行cache），写入磁盘的数据相应减少，甚至可以不写入磁盘，减少了可能的磁盘IO； 2.可以为shuffle操作提供更多内存，即有更多空间来存放reduce端拉取的数据，写入磁盘的数据相应减少，甚至可以不写入磁盘，减少了可能的磁盘IO； 3.可以为task的执行提供更多内存，在task的执行过程中可能创建很多对象，内存较小时会引发频繁的GC，增加内存后，可以避免频繁的GC，提升整体性能。 |
补充：生产环境Spark submit脚本配置
bin/spark-submit \
--class com.atguigu.spark.WordCount \
--master yarn\
--deploy-mode cluster\
--num-executors 80 \
--driver-memory 6g \
--executor-memory 6g \
--executor-cores 3 \
--queue root.default \
--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048 \
--conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300 \
/usr/local/spark/spark.jar
复制代码参数配置参考值：
--num-executors：50~100
--driver-memory：1G~5G
--executor-memory：6G~10G
--executor-cores：3
--master：实际生产环境一定使用yarn
复制代码
