通过Spark作业将数据写入Hudi时，Spark应用的调优技巧也适用于此。如果要提高性能或可靠性，请牢记以下几点。输入并行性：Hudi对输入进行分区默认并发度为1500，以确保每个Spark分区都在2GB的限制内（在Spark2.4.0版本之后去除了该限制），如果有更大的输入，则相应地进行调整。我们建议设置shuffle的并发度，配置项为 hoodie.[insert|upsert|bulkinsert].shuffle.parallelism，以使其至少达到inputdatasize/500MB。Off-heap（堆外）内存：Hudi写入parquet文件，需要使用一定的堆外内存，如果遇到此类故障，请考虑设置类似 spark.yarn.executor.memoryOverhead或 spark.yarn.driver.memoryOverhead的值。Spark 内存：通常Hudi需要能够将单个文件读入内存以执行合并或压缩操作，因此执行程序的内存应足以容纳此文件。另外，Hudi会缓存输入数据以便能够智能地放置数据，因此预留一些 spark.memory.storageFraction通常有助于提高性能。调整文件大小：设置 limitFileSize以平衡接收/写入延迟与文件数量，并平衡与文件数据相关的元数据开销。时间序列/日志数据：对于单条记录较大的数据库/ nosql变更日志，可调整默认配置。另一类非常流行的数据是时间序列/事件/日志数据，它往往更加庞大，每个分区的记录更多。在这种情况下，请考虑通过 .bloomFilterFPP()/bloomFilterNumEntries()来调整Bloom过滤器的精度，以加速目标索引查找时间，另外可考虑一个以事件时间为前缀的键，这将使用范围修剪并显着加快索引查找的速度。GC调优：请确保遵循Spark调优指南中的垃圾收集调优技巧，以避免OutOfMemory错误。[必须]使用G1 / CMS收集器，其中添加到spark.executor.extraJavaOptions的示例如下：-XX:NewSize=1g -XX:SurvivorRatio=2 -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/hoodie-heapdump.hprofOutOfMemory错误：如果出现OOM错误，则可尝试通过如下配置处理：spark.memory.fraction=0.2，spark.memory.storageFraction=0.2允许其溢出而不是OOM（速度变慢与间歇性崩溃相比）。以下是完整的生产配置spark.driver.extraClassPath /etc/hive/confspark.driver.extraJavaOptions -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -XX:+PrintGCApplicationConcurrentTime -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/hoodie-heapdump.hprofspark.driver.maxResultSize 2gspark.driver.memory 4gspark.executor.cores 1spark.executor.extraJavaOptions -XX:+PrintFlagsFinal -XX:+PrintReferenceGC -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintAdaptiveSizePolicy -XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/tmp/hoodie-heapdump.hprofspark.executor.id driverspark.executor.instances 300spark.executor.memory 6gspark.rdd.compress truespark.kryoserializer.buffer.max 512mspark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializerspark.shuffle.service.enabled truespark.sql.hive.convertMetastoreParquet falsespark.submit.deployMode clusterspark.task.cpus 1spark.task.maxFailures 4spark.yarn.driver.memoryOverhead 1024spark.yarn.executor.memoryOverhead 3072spark.yarn.max.executor.failures 100猜你喜欢1、面试必知的 Spark SQL 几种 Join 实现2、如何使用 Spark 3.0 中新加的 Structured Streaming UI 来进行异常分析3、Spark on K8S 的最佳实践和需要注意的坑4、基于Apache Iceberg打造T+0实时数仓过往记忆大数据微信群，请添加微信：fangzhen0219,备注【进群】