本文将详细解释Spark调优的硬件要求。边肖觉得挺实用的，就分享给大家参考。希望你看完这篇文章能有所收获。
一，存储系统
因为大多数Spark作业可能需要从外部存储系统(如Hadoop文件系统或HBase)读取输入数据，所以尽可能靠近系统非常重要。因此，有以下建议：
1、如果可能，在与HDFS相同的节点上运行Spark。最简单的方法就是在同一个节点上安装spark的Standalone集群和hadoop集群，配置Spark和hadoop的内存使用，避免相互干扰(对于hadoop，每个任务的内存配置参数为mapred . child . Java . opts；MapReduce . task tracker . map . task . max和MapReduce . task tracker . reduce . tasks . max决定任务数)。Hadoop和spark也可以在一个通用的集群管理器上运行，比如mesos和yarn。
2.如果不可能，请在与HDFS相同的局域网中的不同节点上运行Spark。
3.对于低延迟的数据存储(如HBase)，可以优先在不同于存储系统的节点上运行计算任务，以避免干扰。
二，本地磁盘
虽然Spark可以在内存中执行大量计算，但它仍然使用本地磁盘来存储不适合RAM的数据，以及阶段之间的中间结果，即shuffle。我们建议每个节点至少有4-8个磁盘，不需要RAID，只需要独立的磁盘挂在节点上即可。在Linux中，安装带有noatime选项的磁盘，以减少不必要的写入。在spark任务中，spark.local.dir可以配置十多个磁盘目录，用逗号分隔。如果你在hdfs上运行，最好与hdfs保持一致。
安装带有noatime选项的磁盘需要在装载文件系统时指定标准Linux安装选项(noatime)，这将禁用文件系统上的atime更新。磁盘挂起命令：
装载点-无时间
BlockDevice指定GFS文件系统所在的数据块设备。
Mount指定应该安装GFS文件系统的目录。
示例：
mount-t GFS/dev/vg01/lvol0/GFS 1-o noa time
三，内存
单机内存从8GB到几百GB不等，spark可以很好的运行。在所有情况下，我们建议最多只为Spark分配75%的内存；保留操作系统和缓冲区缓存的其余部分。
你需要多少内存取决于你的应用。为了确定应用程序的特定数据集需要多少内存，请将一些数据集加载到内存中，然后在火花用户界面的存储界面中检查其内存使用情况。
请注意，内存使用受存储级别和序列化格式的影响很大-有关如何减少内存使用的提示，请参见另一篇调优文章。
最后，请注意，对于内存超过200GB的机器，JAVA虚拟机的运行状态并不总是表现良好。如果您购买的机器的内存超过200GB，您可以在一个节点上运行多个worker。在Spark Standalone模式下，可以在配置文件conf/spark-env.sh中设置SPARK_WORKER_INSTANCES的值，以设置单节点工作人员的数量。您也可以设置SPARK_WORKER_CORES参数来设置每个工作者的CPU数量。
四，网络
根据以往的经验，如果数据在内存中，spark应用的瓶颈往往在于网络。使用10gb或更高的网络是让spark应用程序运行得越来越快的最佳方式。尤其是对于“分布式归约”应用程序，如group-by、reduce-by和sql联接，这一点更为明显。在任何给定的应用程序中，您都可以通过spark ui检查spark shuffle进程通过网络传输了多少数据。
五，cpu
即使每台机器有几十个CPU，spark也可以很好地扩展，因为它执行线程中最小的共享CPU。您应该为每台机器配置至少8-16个内核。取决于cpu负载，可能需要更多的cpu:一旦数据在内存中，大多数应用程序的瓶颈就在于CPU和内存。
我希望这篇关于“Spark调优的硬件要求是什么”的文章能在这里分享。
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