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如何在Spark 1.6.2下控制不断增长的调度程序延迟?

在Spark 1.6.2下控制不断增长的调度程序延迟,可以采取以下几个方法:

  1. 调整资源配置:通过调整Spark集群的资源配置,可以有效控制调度程序延迟。可以增加Executor的数量,提高Executor的内存分配,以及调整任务的并行度等。这样可以提高集群的处理能力,减少调度程序的等待时间。
  2. 数据分区优化:对于数据量较大的任务,可以考虑对数据进行分区,将数据分散到不同的Executor上进行处理。这样可以减少单个Executor的负载,提高任务的并行度,从而减少调度程序的延迟。
  3. 缓存机制:对于频繁使用的数据,可以考虑使用Spark的缓存机制,将数据缓存在内存中,避免重复计算和IO操作。这样可以提高任务的执行效率,减少调度程序的等待时间。
  4. 调整调度算法:Spark提供了多种调度算法,可以根据实际情况选择合适的调度算法。例如,可以使用FIFO调度算法,按照任务的提交顺序进行调度;也可以使用FAIR调度算法,根据任务的优先级进行调度。选择合适的调度算法可以提高任务的响应速度,减少调度程序的延迟。
  5. 监控和调优:定期监控Spark集群的运行情况,包括任务的执行时间、资源的使用情况等。根据监控结果进行调优,及时发现和解决调度程序延迟的问题。

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