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在Ubuntu上使用Spark時，性能瓶頸可能出現在多個環節。以下是一些建議的性能瓶頸排查方法：
top或htop命令查看CPU和內存使用情況，找出資源消耗較高的進程。iostat命令查看磁盤讀寫速度。iftop或nethogs命令查看網絡流量。spark.executor.instances（執行器數量）、spark.executor.memory（執行器內存）、spark.executor.cores（執行器核心數）等，以適應數據量和處理需求。spark.sql.shuffle.partitions（Shuffle分區數），以減少數據傾斜帶來的性能問題。spark.default.parallelism（默認并行度）和spark.sql.shuffle.service.enabled（是否啟用Shuffle服務），以提高并行處理能力。DataFrame而非RDD進行高效數據處理。在進行性能瓶頸排查時，建議從系統資源使用、Spark配置、代碼和數據結構、依賴庫版本以及硬件升級等多個方面進行綜合分析，找出瓶頸所在并進行針對性優化。
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