为什么我的简单Spark应用程序工作得这么慢？

Question

我试图count使用Spark API对mllib的FP growth生成的频繁项集。我的火花是1.5.1版。以下是我的代码：

#!/usr/bin/python 
from pyspark.mllib.fpm import FPGrowth
from pyspark import SparkContext,SparkConf
from pyspark import HiveContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON']='/usr/bin/python'
appName = "FP_growth"
sc = SparkContext()
sql_context = HiveContext(sc)

def read_spu(prod):#prod_code):
    sql = """
        select 
        t.orderno_nosplit, 
        t.prod_code, 
        t.item_code, 
        sum(t.item_qty) as item_qty
        from ioc_fdm.fdm_dwr_ioc_fcs_pk_spu_item_f_chain t
        where t.prod_code='%s'
        group by t.prod_code, t.orderno_nosplit, t.item_code  """%prod
    spu_result = sql_context.sql(sql)
    return spu_result.cache()

if __name__ == '__main__':
    spu=read_spu('6727780')  
    conf=0.7             
    trans=spu.rdd.repartition(100).map(lambda x: (x[0],x[2])).groupByKey().mapValues(list).values().cache()
    model = FPGrowth.train(trans, 0.01, 100) 
    freq_count = model.freqItemsets().count()
    print 'freq_count:',freq_count  
    sc.stop()

输入数据是从Hadoop读取的，数据不是很大，只有大约20000行。但是，脚本在.count阶段的工作非常缓慢。我不知道为什么。从性能上看，似乎是因为数据倾斜。但是输出的数据不是很大（每个任务只有大约100KB）。在

集群有8个节点，320个核心，总内存为1.56t（不仅仅是一个用户）。我的spark提交脚本是spark-submit --master yarn-cluster --executor-memory 30g --num-executors 20 --executor-cores 5 FP_growth.py

附件是运行时性能的屏幕图像：

Resource used

Active Stages

Tasks

Answer 1

repartition(100)看起来不是个好主意，您可以检查哪些阶段占用的时间最多。因为只有两万条记录。遣返应在每个分区将其分成200个记录。在

如果数据量不是很大，你根本不需要返回。或者尝试使用40-60个分区（2或3）*执行器数量。在