完成了性能优化的代码
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col# 创建SparkSession spark = SparkSession.builder \.appName("Spark Performance Optimization Example") \.config("spark.executor.memory", "4g") \ # 调整Executor内存.config("spark.executor.cores", "4") \ # 调整Executor核心数.config("spark.driver.memory", "2g") \ # 调整Driver内存.config("spark.sql.shuffle.partitions", "200") \ # 调整Shuffle分区数.config("spark.locality.wait", "3s") \ # 调整数据本地性等待时间 .getOrCreate()# 读取数据 df = spark.read.csv("hdfs://path/to/input.csv", header=True, inferSchema=True)# 内存管理优化：缓存中间结果 df.cache()# 数据本地性优化：尽量保证数据和计算在同一节点 # 确保数据在节点上均匀分布 df.repartition(200).write.mode("overwrite").parquet("hdfs://path/to/repartitioned_data.parquet")# 任务调度优化：调整并行度 # 使用广播变量优化小表连接 from pyspark.sql.functions import broadcast small_df = spark.read.csv("hdfs://path/to/small_table.csv", header=True, inferSchema=True) optimized_df = df.join(broadcast(small_df), df.id == small_df.id, "inner")# 优化计算逻辑：减少Shuffle操作 # 通过过滤和转换减少数据量 filtered_df = optimized_df.filter(col("value") > 100) transformed_df = filtered_df.withColumn("new_value", col("value") * 2)# 写入优化后的结果 transformed_df.write.mode("overwrite").parquet("hdfs://path/to/output.parquet")# 停止SparkSession spark.stop()
