Spark Streaming 2.2.0 性能调优

Posted 2022-10-13 @SmartSi

传送门：Spark 系统性学习笔记

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Spark 版本：2.2.0

Spark Streaming 应用程序要获得最佳性能需要做一些调整优化。这篇文章我们介绍可以提高你应用程序性能的参数以及配置。从高层次来看，你需要关心两件事情:

• 通过充分利用集群资源，减少每批次数据的处理时间。
• 设置合理的批次大小，从而尽可能快的处理每批次的数据，即数据处理速度与数据接收速度保持一致。

1. 减少每批次的处理时间

在 Spark 中可以进行许多优化来减少每批次的处理时间。这些已在 Tuning Guide 中详细讨论。在这重点介绍了一些最重要的优化点。

1.1 提升数据接收的并行度

通过网络接收数据（如Kafka，Flume，Socket等）需要将数据反序列化并存储在 Spark 中。如果数据接收成为系统的瓶颈，则需要考虑并行化接收数据。

1.1.1 提升 Receiver 的并发度

每一个输入 DStream 都会创建一个 Receiver（运行在 Worker 节点上&