Apache Spark 为大数据行业的企业提供了许多好处。然而，与任何技术解决方案一样，它也伴随着挑战和障碍。通过优先考虑强调可观察性的工具，您可以优化 Spark 作业的性能，并开始深入了解性能问题的原因，而不仅仅是问题的本质。

Apache Spark 架构为大数据行业提供非常有用的工具有几个原因：

无论 Spark 多么强大，它仍然面临着一系列挑战。因此：根据我们的 2020 年大数据性能报告，观察到 Spark 作业的失败频率是其他作业的四到七倍。

此外，该报告进一步揭示了在没有 Spark 性能调整和优化的情况下：

这就是为什么公司需要优化 Spark 的性能。如果不应用 Spark 优化技术，集群将继续过度配置和利用资源。据一位分析师称，在全球范围内，仅闲置资源一项就产生了约 88 亿美元的年增长率。

在优化 Spark 工作负载和作业时，关键是可观察性。

以内存利用率为例。也许用户需要分配更多内存以避免垃圾回收。或者，在多租户环境中，用户可能分配了过多的内存，导致租户之间出现排队等问题。如果没有正确的优化解决方案，Spark 用户对如何为他们的集群正确分配内存一无所知。

Spark 性能调优的另一个机会是减少（如果不能避免的话）数据倾斜。 Spark 对数据倾斜很敏感，对于高度分布式和瘫痪的应用程序来说，它可能是非常具有破坏性的。数据倾斜导致某些应用程序元素的工作时间超过它们应有的时间，而其他计算资源则闲置，未得到充分利用。有助于优化 Spark 性能的工具应该跟踪数据倾斜并提出有效的建议来纠正它。

那么如何优化 Spark 的性能并衡量成功呢？再次，通过可观察性。

Spark 用户最终需要说，“嘿，我的应用程序现在运行无故障，而且我始终如一地满足我的 SLA。”为此，他们需要合适的可观察性工具来帮助他们确定内存利用率、数据倾斜以及大多数公司工作的多租户环境中可能出现的其他问题。

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