Spark應用效能診斷功能可以協助您快速定位和分析效能瓶頸問題，提高問題解決效率。本文主要介紹如何進行Spark應用效能診斷以及效能診斷的樣本。
前提條件
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已建立AnalyticDB for MySQL企業版、基礎版及湖倉版叢集。具體操作，請參見建立叢集。
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已建立Job型資源群組，且計算預留資源需大於等於8 ACU。具體操作，請參見建立和管理資源群組-【此文檔已下線 新文檔已合并重構 無需評審】。
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已為RAM使用者授予AliyunADBDeveloperAccess許可權。具體操作，請參見RAM使用者與許可權 。
已建立企業版、基礎版或湖倉版叢集的資料庫帳號。
已授權AnalyticDB for MySQL扮演AliyunADBSparkProcessingDataRole角色來訪問其他雲資源。
應用情境
Spark應用效能診斷主要適用於以下情境：
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資料集效能分析：使用Spark處理大規模資料時，需要對資料集進行效能分析。使用效能診斷工具可以快速定位效能瓶頸（例如：記憶體峰值、Spill等），提高資料處理效率。
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大規模應用負載平衡：Spark應用在高並發負載運行時，可能會出現效能問題，例如：資料扭曲、長尾任務、負載不均衡。對Spark應用進行效能診斷，可以快速定位問題，便於您最佳化Spark應用。
使用限制
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僅支援診斷14天以內且執行成功的Spark應用。
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僅支援診斷Batch和Streaming類型的應用。
操作步驟
登入雲原生資料倉儲AnalyticDB MySQL控制台，在左上方選擇叢集所在地區。在左側導覽列，單擊集群清單，然後單擊目的地組群ID。
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在左側導覽列，單擊作業開發>Spark Jar 開發。
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在應用列表地區，單擊目標任務所在操作列的更多>歷史。
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在執行歷史地區，單擊目標任務操作列的診斷。
說明診斷完成後，會自動彈出診斷優化詳情面板，若您提交的Spark應用存在效能問題，可以根據診斷資訊最佳化Spark應用。