spark性能优化要注意哪几点，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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一.优化方向，序列化

1.官网位置

2.解释：

默认用的是java序列化，但是会很慢，第二种很快，但是不一定能实现所有序列化
第二种，有些自定义类你需要在代码中注册（Kryo）

3.StorageLevel.MEMORY_ONLY) 方式存储代码

  def main(args: Array[String]) {
    val sparkConf = new SparkConf()
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val names = Array[String]("G304","G305","G306")
    val genders = Array[String]("male","female")
    val addresses = Array[String]("beijing","shenzhen","wenzhou","hangzhou")
    val infos = new ArrayBuffer[Info]()
    for (i<-1 to 1000000){
      val name = names(Random.nextInt(3))
      val gender = genders(Random.nextInt(2))
      val address = addresses((Random.nextInt(4)))
      infos += Info(name, gender, address)
    }
    val rdd = sc.parallelize(infos)
    rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)
    rdd.count()
    // rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
    sc.stop()
  }
  case class Info(name:String, gender:String, address:String)
}

4.结果34.3 java序列化默认

二.Kyro序列化

1.配置文件位置及配置（spark.serialize）在spark-default.conf

2.代码

 def main(args: Array[String]) {
    val sparkConf = new SparkConf()
    sparkConf.registerKryoClasses(Array(classOf[Info]))
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val names = Array[String]("G304","G305","G306")
    val genders = Array[String]("male","female")
    val addresses = Array[String]("beijing","shenzhen","wenzhou","hangzhou")
    val infos = new ArrayBuffer[Info]()
    for (i<-1 to 1000000){
      val name = names(Random.nextInt(3))
      val gender = genders(Random.nextInt(2))
      val address = addresses((Random.nextInt(4)))
      infos += Info(name, gender, address)
    }
    val rdd = sc.parallelize(infos)
    rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)
    rdd.count()
    // rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)
    sc.stop()

3.没注册情况下截图

4.官网没注册结果

5.加上一句话，否则所有的东西都要加入变大

sparkConf.registerKryoClasses(Array(classOf[Info]))

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标题名称：spark性能优化要注意哪几点
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