即使有 0 条消息，火花流中的转换也需要更多时间答案

【问题标题】：Transformations in spark streaming taking more time even though there are 0 messages即使有 0 条消息，火花流中的转换也需要更多时间
【发布时间】：2019-02-13 10:22:43
【问题描述】：

我在使用火花流时遇到严重的性能问题。对于 10 秒的批处理间隔，程序大约需要 2 分钟。我尝试在没有来自 kafka 主题的 0 条消息的情况下进行调试。即使没有要使用/处理的消息，大多数转换也需要超过 30 秒的时间。即使 decodeMessagesDF 中没有消息，以下命令也需要大约 40 秒。

val enrichedDF: DataFrame = decodeMessagesDF.join(broadcast(customer), (decodeMessagesDF( "rowkey") === customer("rowkey")) && (customer("mkt_opto_flag") === "N") && (customer("ads_opto_flag") === "N"))

此外，以下发布代码也需要大约 30 秒才能发布 0 条消息

  message.foreachPartition{ part =>
  val producer = new KafkaProducer[String, String](props)
  part.foreach{ msg =>
    val message = new ProducerRecord[String, String](topic, msg._1, msg._2)
    producer.send(message)
  }
  producer.close()

}

如果代码中有任何错误，请告诉我。谢谢

【问题讨论】：

您在日志中找到任何线索吗？ AFAIK，代码看起来不错。
不，我在日志中找不到任何内容。谢谢

标签： apache-spark apache-kafka apache-spark-sql spark-streaming

【解决方案1】：

如果“客户”有大量数据，广播是昂贵的。也许你应该像这样将广播（客户）从加入操作中退出：

    val consumerBroadcast = sc.broadcast(customer)
    val enrichedDF: DataFrame = decodeMessagesDF.join(broadcast(consumerBroadcast), (decodeMessagesDF( "rowkey") === customer("rowkey")) && (customer("mkt_opto_flag") === "N") && (customer("ads_opto_flag") === "N"))

此代码将只广播一次客户。但您的代码将每批次广播消费者。

【讨论】：