Spark在平台中的角色平台架构包含日志接入、查询与计算离线计算由Spark on Yarn承担存储层使用内部COS替代HDFS。快速掌握Spark的四个步骤理解关键术语掌握Shuffle、Partitions、Driver、Container等运行术语以及RDD、DataFrame等编程术语即可理解原理与编码。熟悉核心配置如内存spark.executor.memory、超时spark.network.timeout等。需注意配置的副作用如推测执行spark.speculation在写入MySQL时可能引发数据重复。善用并行度RDD任务通过num-executors、executor-cores和spark.default.parallelism调整推荐并行度为核心数的2~3倍Spark SQL则用spark.sql.shuffle.partitions控制。学会修改源码Spark模块化清晰根据目录找到对应jar包源码修改后编译替换即可便于功能定制与优化。平台实践要点快速部署支持物理机一键部署和Docker弹性扩展。动态资源分配配置YARN Shuffle Service并启用dynamicAllocation自动调整Executor数量。合理分配资源根据数据量级千万级vs百亿级配置不同计算资源。贴合业务支持高并发实时查询如通过MongoDB出库。场景适配对千亿级日志中UTF-8解析异常在计算层增加异常处理避免影响采集效率。问题定位通过yarn logs查看失败日志常见问题包括代码语法、Spark版本兼容、数据倾斜和内存溢出。集群运维定期监控异常节点、清理日志、预检资源保障稳定性。当前平台每日计算分析数据量已达千亿至万亿级别。