“Spark legirls”可能是一個誤解或特定上下文中的術語，因為在我所知的范圍內，并沒有直接與Spark性能調優相關的“Legirls”項目或特定應用。不過，我可以為你提供一些通用的Spark性能調優建議，這些建議可以應用于大多數Spark應用程序。具體如下：
資源參數調優
- num-executors：設置合適的executor數量，以充分利用集群資源。通常建議每個executor進程的內存設置在4g~8g之間，具體數值根據集群配置和任務需求調整。
- executor-memory：每個executor的內存大小，影響任務執行效率和內存溢出風險。
- executor-cores：每個executor的CPU核心數量，決定了并發處理能力。
- driver-memory：driver進程的內存大小，雖然影響相對較小，但合理設置有助于提升整體性能。
- spark.default.parallelism：控制Spark作業中默認的并行度，影響任務分配和調度。
- spark.storage.memoryFraction：控制Spark在內存中存儲數據的百分比，影響數據緩存和Shuffle操作。
代碼重構調優
- 避免創建重復的RDD：確保對同一數據的處理只創建一次RDD。
- 復用RDD：通過緩存或持久化策略復用頻繁使用的RDD，減少計算開銷。
- 優化算子使用：避免使用導致大量數據移動的算子，如
reduceByKey、join等，盡量使用mapPartitions等更高效的算子。
- 廣播大變量：對于算子函數中頻繁使用的外部變量，使用Spark的廣播功能可以顯著提升性能。
- 使用Kryo序列化：相比Java默認序列化，Kryo序列化更快、更緊湊。
數據傾斜調優
- 使用Hive ETL預處理數據：通過預處理解決數據分布不均的問題。
- 過濾少數導致傾斜的key：減少數據傾斜的影響范圍。
- 提高shuffle操作的并行度：通過增加shuffle task的數量來分散負載。
Shuffle調優
- 增加shuffle read task的數量：提高并行處理能力。
- 使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition和sort操作：優化數據重分和排序過程。
監控和分析
- 使用Spark UI和其他監控工具分析作業執行情況，識別性能瓶頸。
通過上述方法，可以有效地對Spark作業進行性能調優，提高資源利用率和任務執行效率。需要注意的是，性能調優是一個持續的過程，需要根據具體的應用場景和工作負載進行調整和優化。
