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PySpark UDF 只使用一个计算节点的问题
原因分析
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默认的并行度设置
PySpark在执行UDF（用户定义函数）时，默认可能不会利用所有可用的计算节点。这是因为UDF通常在单个节点上执行，并且如果没有正确设置分区，可能会导致数据倾斜或不平衡的分布。
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数据分区不足
如果你的数据没有被平均分配到多个分区中，那么处理这些数据的任务就可能只在一个节点上执行，导致其他节点闲置。
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资源限制
集群配置或资源管理器（如YARN、Mesos或Kubernetes）的资源限制可能导致只有一个节点被分配用于任务。
解决方法
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增加分区
通过
repartition()方法增加数据的分区数，可以更好地利用集群的多个节点。df = df.repartition("your_partition_column") # 或者指定分区数量 df = df.repartition(10) -
调整并行度
在Spark中，你可以通过设置
spark.sql.shuffle.partitions或spark.default.parallelism来调整任务的并行度。spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "200") spark.conf.set("spark.default.parallelism", "200") -
优化UDF
如果可能，尝试使用Spark的内置函数代替UDF，因为内置函数通常会更好地利用Spark的并行处理功能。
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检查资源配置
确保你的集群资源管理器配置允许使用多个节点。如果你使用的是YARN，检查
yarn-site.xml文件中的资源分配设置。 -
监控和调试
使用Spark UI来监控任务执行情况，检查是否有数据倾斜或其他性能瓶颈。
通过以上方法，你可以尝试解决PySpark UDF只使用一个计算节点的问题，从而更有效地利用集群资源进行分布式计算。
Spark中设置任务并行度的两种方式
Spark中设置任务并行度的两个配置参数spark.sql.shuffle.partitions和spark.default.parallelism都可以用来调整并行处理任务的数量，但它们在应用的范围和作用上存在差异。
1. spark.sql.shuffle.partitions
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作用范围: 这个参数专门用于调整Spark SQL操作中的shuffle操作的并行度。Shuffle操作发生在宽依赖的阶段，例如在groupBy或者repartition操作之后。
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默认值: 默认情况下，
spark.sql.shuffle.partitions的值为200。 -
影响: 当执行有shuffle操作的Spark SQL查询时，这个参数决定了shuffle过程中输出的分区数量。设置得过高会导致许多小分区，可能会增加调度开销；设置得过低可能会导致单个分区过大，影响并行处理的效率。
2. spark.default.parallelism
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作用范围: 这个参数是Spark核心的全局默认并行度设置，影响所有RDD操作的默认分区数，包括没有指定分区数的transformations和actions。
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默认值: 对于分布式shuffle操作，如
reduceByKey和join，spark.default.parallelism的默认值取决于集群的配置。如果是运行在本地模式，它默认等于机器的CPU核心数；如果是运行在集群模式，它通常等于Spark应用的所有executor的核心总数。 -
影响: 这个参数通常用于控制RDD的默认分区数和并行任务数。它会影响到RDD的repartition操作和默认的shuffle操作。
区别总结
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应用范围:
spark.sql.shuffle.partitions专门针对Spark SQL中的shuffle操作；而spark.default.parallelism适用于所有RDD的默认分区数。 -
默认值: 两者的默认值不同，且取决于不同的条件。
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调整时机: 对
spark.sql.shuffle.partitions的调整通常是为了优化特定的Spark SQL查询性能；而调整spark.default.parallelism则是为了影响整个Spark应用中的并行度。 -
影响范围:
spark.sql.shuffle.partitions只影响SQL查询中的shuffle阶段；spark.default.parallelism则影响所有RDD的默认分区和并行任务。
在实际应用中，这两个参数可以根据需要分别调整，以达到最佳的资源利用率和性能。通常，对于Spark SQL任务，优先考虑调整spark.sql.shuffle.partitions；而对于基于RDD的操作，则关注spark.default.parallelism。