【摘 要】
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随着大数据时代的到来,Spark因其基于内存的计算方式,已经成为当前最流行的分布式计算框架之一。为了提升易用性,Spark为用户提供了约200个可配置参数,这些参数控制着任务的
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随着大数据时代的到来,Spark因其基于内存的计算方式,已经成为当前最流行的分布式计算框架之一。为了提升易用性,Spark为用户提供了约200个可配置参数,这些参数控制着任务的运行。然而,Spark参数空间巨大,用户经常无法合理选择哪些参数进行配置。针对此问题,本文通过实验对不同Spark参数与任务运行时间之间的关系进行了详细分析,对Spark参数重要性进行研究。实验表明,不同参数对任务影响程度差异巨大,这对开发者如何选择参数进行配置具有指导意义。
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