pyspark 使用udf 进行预测,发现只起了一个计算节点

PySpark UDF 只使用一个计算节点的问题

原因分析
  1. 默认的并行度设置

    PySpark在执行UDF(用户定义函数)时,默认可能不会利用所有可用的计算节点。这是因为UDF通常在单个节点上执行,并且如果没有正确设置分区,可能会导致数据倾斜或不平衡的分布。

  2. 数据分区不足

    如果你的数据没有被平均分配到多个分区中,那么处理这些数据的任务就可能只在一个节点上执行,导致其他节点闲置。

  3. 资源限制

    集群配置或资源管理器(如YARN、Mesos或Kubernetes)的资源限制可能导致只有一个节点被分配用于任务。

解决方法
  1. 增加分区

    通过repartition()方法增加数据的分区数,可以更好地利用集群的多个节点。

    df = df.repartition("your_partition_column") # 或者指定分区数量 df = df.repartition(10)
  2. 调整并行度

    在Spark中,你可以通过设置spark.sql.shuffle.partitionsspark.default.parallelism来调整任务的并行度。

    spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "200") spark.conf.set("spark.default.parallelism", "200")
  3. 优化UDF

    如果可能,尝试使用Spark的内置函数代替UDF,因为内置函数通常会更好地利用Spark的并行处理功能。

  4. 检查资源配置

    确保你的集群资源管理器配置允许使用多个节点。如果你使用的是YARN,检查yarn-site.xml文件中的资源分配设置。

  5. 监控和调试

    使用Spark UI来监控任务执行情况,检查是否有数据倾斜或其他性能瓶颈。

通过以上方法,你可以尝试解决PySpark UDF只使用一个计算节点的问题,从而更有效地利用集群资源进行分布式计算。

Spark中设置任务并行度的两种方式

Spark中设置任务并行度的两个配置参数spark.sql.shuffle.partitionsspark.default.parallelism都可以用来调整并行处理任务的数量,但它们在应用的范围和作用上存在差异。

1. spark.sql.shuffle.partitions
  • 作用范围: 这个参数专门用于调整Spark SQL操作中的shuffle操作的并行度。Shuffle操作发生在宽依赖的阶段,例如在groupBy或者repartition操作之后。

  • 默认值: 默认情况下,spark.sql.shuffle.partitions的值为200。

  • 影响: 当执行有shuffle操作的Spark SQL查询时,这个参数决定了shuffle过程中输出的分区数量。设置得过高会导致许多小分区,可能会增加调度开销;设置得过低可能会导致单个分区过大,影响并行处理的效率。

2. spark.default.parallelism
  • 作用范围: 这个参数是Spark核心的全局默认并行度设置,影响所有RDD操作的默认分区数,包括没有指定分区数的transformations和actions。

  • 默认值: 对于分布式shuffle操作,如reduceByKeyjoinspark.default.parallelism的默认值取决于集群的配置。如果是运行在本地模式,它默认等于机器的CPU核心数;如果是运行在集群模式,它通常等于Spark应用的所有executor的核心总数。

  • 影响: 这个参数通常用于控制RDD的默认分区数和并行任务数。它会影响到RDD的repartition操作和默认的shuffle操作。

区别总结
  1. 应用范围: spark.sql.shuffle.partitions专门针对Spark SQL中的shuffle操作;而spark.default.parallelism适用于所有RDD的默认分区数。

  2. 默认值: 两者的默认值不同,且取决于不同的条件。

  3. 调整时机: 对spark.sql.shuffle.partitions的调整通常是为了优化特定的Spark SQL查询性能;而调整spark.default.parallelism则是为了影响整个Spark应用中的并行度。

  4. 影响范围: spark.sql.shuffle.partitions只影响SQL查询中的shuffle阶段;spark.default.parallelism则影响所有RDD的默认分区和并行任务。

在实际应用中,这两个参数可以根据需要分别调整,以达到最佳的资源利用率和性能。通常,对于Spark SQL任务,优先考虑调整spark.sql.shuffle.partitions;而对于基于RDD的操作,则关注spark.default.parallelism

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