在Spark集群资源利用率优化方面，我们经常遇到计算节点空闲但任务排队等待的问题。本文将通过实际案例分享几种有效的资源利用率提升技巧。
1. 调整Executor内存配置
首先需要理解Spark的内存模型。默认情况下，Executor的堆外内存设置可能不合理。可以通过以下参数调整：
spark.executor.memory 4g
spark.executor.memoryFraction 0.8
spark.executor.memoryStorageFraction 0.3
2. 动态资源分配优化
启用动态资源分配可以有效提升资源利用率：
spark.dynamicAllocation.enabled true
spark.dynamicAllocation.minExecutors 2
spark.dynamicAllocation.maxExecutors 20
spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout 60s
3. 并行度调优实践
通过调整分区数来匹配集群资源：
# 在SparkSQL中
spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true")
# 或者在RDD操作中
rdd.coalesce(100, shuffle=True)
4. 内存管理策略
针对不同数据处理场景，建议采用不同的内存分配策略：
- 对于内存密集型任务：增加spark.executor.memoryFraction
- 对于IO密集型任务：增加spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled
通过以上配置，我们集群的资源利用率从65%提升至85%，任务平均等待时间减少40%。
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