举例说明 如何判断Spark作业的瓶颈

本文主要是介绍举例说明 如何判断Spark作业的瓶颈，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

• 首先看哪个Job执行时间长：
  例如下图中明显Job 2时间执行最长，这个对rdd作业是直观有效的。
  对于sql作业可能不准确，sql需要关注stage的详情耗时。
  
• 然后看执行时间长的Job中哪个stage执行时间长：
  明显stage 7和stage 13执行时间长（这个不一定百分百准确，这个包含等待调度的时间，可以点击stage链接查看详情耗时）
  
  所以stage7的REPARTITION和stage13的join是瓶颈。
  stage7是不必要的，因为join是会根据key再分区，REPARTITION没有意义。

• 怎么确定stage 13到底是什么代码导致的慢呢？
  
  途中有四个算子，reduceByKey、Join都有可能导致数据倾斜，flatMap和map可能导致数据膨胀或者自定义逻辑慢，当前上图中的map是 HDFSIO的逻辑，比较简单。
  • 数据倾斜：
    
    没有明显倾斜，但是：
    第一：执行时间有长有短：通过分析数据，基本与gc时间有关；
    第二：gc时间差异明显：可能与自定义代码逻辑有关系；
    第三：内存溢出有大有小：可能与聚合逻辑有关系；
    第四：内存使用峰值有明显区别。
    综上，怀疑的范围主要是：reduceByKey的处理逻辑、join个别key可能比较集中一点点、flatmap逻辑存在问题导致内存紧张
    还有一种情况是代码逻辑中有慢操作，例如请求外部接口、迭代计算、复杂低效的逻辑都可以通过运行时的threaddump或者结束后的pmap.log来判断。具体可以看：https://blog.csdn.net/weixin_38643743/article/details/139721055

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