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Spark性能优化 Spark性能优化是提升大数据处理效率的关键，尤其在企业级应用中。资源调优是优化的重要一环，涉及到对Spark作业的资源配置，如Executor数量、内存大小、CPU核心数及Driver内存设置等。以下是对这些关键参数的详细解析与调优建议。 1. num-executors 此参数设定Spark作业所需Executor数量，默认值可能难以充分利用资源，导致运行缓慢。建议设定在50至100之间，视数据规模和计算需求而定，避免过多或过少导致资源分配不平衡。 2. executor-memory 每个Executor的内存大小直接影响作业性能和避免OOM异常。通常建议为4GB至8GB，但需视队列内存限制及负载情况调整。总内存申请量不应超过队列总内存的1/3至1/2，以便保障其他作业正常运行。 3. executor-cores 此参数定义了Executor的CPU核心数，影响并发task能力。推荐设置为2至4个核心，视队列CPU核心限制及资源共享需求调整，避免资源独占。 4. driver-memory 设置Driver内存大小，Driver负责任务调度和结果收集。通常1GB内存已足够，但若需要将大量数据拉到Driver端，需确保内存足够，避免内存溢出。 5. spark.default.parallelism 设定每个stage的默认task数量，直接影响并行度。建议task数量在500至1000之间，以充分利用并行计算能力，同时避免task碎片化，影响效率。 其他参数还包括**spark.shuffle.memoryFraction**（用于shuffle操作的内存比例）。

SIMCA（Soft Independent Modeling of Class Averages）是一种用于多变量数据分析的统计方法，广泛应用于化学计量学、质量控制和模式识别等领域。压缩包“SIMCA-p10资料.rar”中包含了一系列与SIMCA相关的资源，特别是针对SIMCA-p10版本的教程和软件。此外，还包括了“SIMCA-P 12最新说明书.pdf”和“Handbook of Partial Least Squares.pdf”，这些文档详细介绍了SIMCA软件的最新功能、操作界面以及偏最小二乘法的理论基础和应用方法。另外，“偏最小二乘回归的线性与非线性方法.pdf”进一步探讨了PLS的扩展应用。同时，“SIMCA-P_Version11.pdf”和“SIMCA-P软件中文使用说明.pdf”为用户提供了关于SIMCA历史版本和中文操作的重要信息。这些资源为学习和应用SIMCA提供了全面支持。

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