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企业咨询管理有限公司干嘛的_网站设计公司哪家好如何选择呀_新浪微博指数查询_崇左网站建设

时间:2025/7/10 21:24:03来源:https://blog.csdn.net/u010492647/article/details/146225236 浏览次数: 1次
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1. 引言

在大数据计算中,优化作业执行效率至关重要。资源调度、并行度控制和数据倾斜处理是影响作业性能的三大关键因素。本文将围绕 YARN、Kubernetes(K8s)和 Flink 的资源管理机制,探讨如何优化大数据作业,提高计算效率。

2. 资源调度优化

2.1 YARN 资源调度优化

YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Hadoop 生态的资源管理框架,主要调度计算资源给 Spark、Flink 等应用。优化 YARN 资源调度需要关注以下几点:

  1. 合理配置 Executor 资源

    --executor-cores 4 --executor-memory 8G --num-executors 10
    • executor-cores 决定了并行度,过大可能导致任务等待资源。

    • executor-memory 需要足够大以存储中间数据,但过大会浪费资源。

    • num-executors 需要根据集群容量合理调整。

  2. 使用动态资源分配(Dynamic Allocation)

    --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true
    --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=2
    --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=20
    • 在任务负载

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