# 如何进行Spark应用程序的演示分析
## 1. 演示环境准备
- **本地模式**：通过`local[*]`快速验证小规模数据
- **集群模式**：使用YARN/Mesos/K8s模拟生产环境
- **工具准备**：
- Spark Web UI（默认4040端口）
- Jupyter Notebook + Spark Magic
- Zeppelin交互式笔记本
## 2. 关键分析维度
| 分析维度 | 工具/方法 | 输出形式 |
|----------------|---------------------------|----------------|
| 执行计划 | `df.explain()` | 文本/可视化DAG |
| 性能指标 | Spark History Server | 时间线图表 |
| 数据倾斜 | Stage任务耗时分布 | 柱状图 |
| 资源利用率 | Ganglia/Prometheus | 折线图 |
## 3. 典型分析流程
1. **代码解析**：
```scala
val rdd = sc.textFile("hdfs://data.log")
val counts = rdd.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
执行计划分析：
counts.toDebugString查看RDD血缘性能瓶颈定位：
display(counts.limit(10))输出表格spark.sql.shuffle.partitionscache()collect()操作引起OOM提示：演示时建议准备1-2个预设问题（如故意制造数据倾斜），通过对比优化前后效果增强演示说服力。 “`
（全文约400字，采用Markdown表格、代码块等元素增强可读性）
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