前言

Spark的性能优化案例分析（上），介绍了软件性能优化必须经过进行性能测试，并在了解软件架构和技术的基础上进行。今天，我们通过几个 Spark 性能优化的案例，看一看所讲的性能优化原则如何落地。如果你忘记了性能优化的原则，可以返回上一期复习一下。

参考spark submit参数及调优https://www.cnblogs.com/haoyy/p/6893943.html

Spark 性能优化

基于软件性能优化原则和 Spark 的特点，Spark 性能优化可以分解为下面几步。

1. 性能测试，观察 Spark 性能特性和资源（CPU、Memory、Disk、Net）利用情况。
2. 分析、寻找资源瓶颈。
3. 分析系统架构、代码，发现资源利用关键所在，思考优化策略。
4. 代码、架构、基础设施调优，优化、平衡资源利用。
5. 性能测试，观察系统性能特性，是否达到优化目的，以及寻找下一个瓶颈点。

详细的案例分析

下面我们一起进入详细的案例分析，希望通过这几个案例，可以帮助你更好地理解 Spark 的原理，以及性能优化如何实践落地，希望能对你有所启发。

案例 1：Spark 任务文件初始化调优

首先进行性能测试，发现这个视频图谱 N 度级联关系

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