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在Ubuntu上優化Spark作業的性能涉及多個方面，包括硬件配置、資源分配、代碼優化等。以下是一些建議的調優策略：
--num-executors、--executor-memory和--executor-cores等參數來控制Spark作業的并發度和資源分配。--conf spark.default.parallelism參數來控制并行度。cache()或persist()方法將其緩存到內存中，從而提高性能。serializer代替Java序列化可以減小數據傳輸開銷。spark.sql.shuffle.partitions、spark.locality.wait等，以優化性能。--conf spark.dynamicAllocation.enabled參數，可以讓Spark根據作業的運行情況自動調整資源分配。請注意，每個Spark作業都有其獨特性，因此在進行調優時，建議結合具體任務和硬件環境進行測試和調整。
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