117笔记问答Spark ThriftServer的调优是一个复杂的过程，涉及到资源管理、数据倾斜处理、Shuffle优化等多个方面。以下是一些关键的调优策略和配置参数设置：
调优策略
- 资源参数调优：合理设置
num-executors、executor-memory和executor-cores参数以确保资源充分利用。调整spark.default.parallelism和spark.storage.memoryFraction参数来优化任务的并行度和内存使用。 - 数据倾斜调优：通过使用Hive ETL预处理数据、过滤少数导致倾斜的key、提高shuffle操作的并行度等方法来解决数据倾斜问题。
- Shuffle调优：增加shuffle read task的数量、使用
repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition和sort操作来优化。 - 使用Kryo序列化：Spark默认使用Java序列化，但Kryo序列化通常更快、更紧凑。可以通过设置
spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer来启用Kryo序列化。 - 广播大变量优化：当算子函数中使用到外部变量，尤其是大变量时，使用Spark的广播功能可以显著提升性能。
- 避免不必要的shuffle：尽量避免使用会引发shuffle的算子，如
reduceByKey、join等，以减少性能开销。 - 合理使用持久化策略：对于需要多次使用的RDD，使用持久化(如
persist或cache)可以避免重复计算。 - 优化数据结构：使用更高效的数据结构，比如使用Array而不是List，可以减少内存占用和提高性能。
- 使用动态分区：对于动态分区的RDD，合理设置分区数可以避免数据倾斜和提高任务执行效率。
- 代码优化：优化用户代码，比如减少不必要的数据转换和操作，使用更高效的算法和逻辑。
- 资源调度优化：通过调整资源调度参数，如
spark.scheduler.minRegisteredResourcesRatio和spark.scheduler.maxRegisteredResourcesWaitingTime，可以优化任务调度和资源利用。 - 监控和分析：使用Spark UI和其他监控工具来分析作业的执行情况，识别性能瓶颈。
- 网络优化：优化网络配置，比如增加网络带宽或使用高速网络设备，可以减少数据传输时间。
- 存储优化：使用SSD替代传统硬盘，或者优化HDFS配置，可以提高数据读写速度。
- 应用逻辑优化：优化业务逻辑，减少不必要的计算和数据移动，比如通过预处理减少数据量。
配置参数设置
- 启动命令调优：例如，通过设置
--num-executors、--executor-memory、--executor-cores等参数来调整资源分配。 - Hive Metastore配置：设置
hive.metastore.uris参数来指定Hive Metastore的URI，以及相关的认证和权限管理配置。 - 连接参数优化：例如，设置
spark.sql.hive.thriftServer.singleSession=true来优化会话管理。
通过上述策略和配置，可以显著提高Spark ThriftServer的性能和资源利用率。需要注意的是，具体的调优参数和策略需要根据实际的应用场景和负载进行调整。