Spark任务调度机制在工厂环境下，Spark集群的部署方式一般为YARN-Cluster模式，之后的内核分析内容中我们默认集群的部署方式为YARN-Cluster模式。4.1Spark任务提交流程在上一章中我们讲解了SparkYARN-Cluster模式下的任务提交流程，如下图所示：下面的时序图清晰地说明了一个Spark应用程序从提交到运行的完整流程：提交一个Spark应用程序，首先通过Client向ResourceManager请求启动一个Application，同时检查是否有足够的资源满足Application的需求，如果资源条件满足，则准备ApplicationMaster的启动上下文

Spark任务调度机制在工厂环境下，Spark集群的部署方式一般为YARN-Cluster模式，之后的内核分析内容中我们默认集群的部署方式为YARN-Cluster模式。4.1Spark任务提交流程在上一章中我们讲解了SparkYARN-Cluster模式下的任务提交流程，如下图所示：下面的时序图清晰地说明了一个Spark应用程序从提交到运行的完整流程：提交一个Spark应用程序，首先通过Client向ResourceManager请求启动一个Application，同时检查是否有足够的资源满足Application的需求，如果资源条件满足，则准备ApplicationMaster的启动上下文

1、常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的 ，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单所示/usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit\--classcom.atguigu.spark.Analysis\--num-executors80\--driver-memory6g\--executor-memory6g\--executor-cores3\/u

1、常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的 ，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单所示/usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit\--classcom.atguigu.spark.Analysis\--num-executors80\--driver-memory6g\--executor-memory6g\--executor-cores3\/u