spark

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spark性能调优

一.开发调优

1.避免创建重复的RDD

2.尽量复用RDD

3.多次使用的RDD要持久化:

因为RDD执行一个算子操作时，都会重新从源头处计算一遍;持久化的结果会保存到内存或磁盘中;

持久化级别
MEMORY_ONLY	非序列化,全部保存在内存,如果内存不够则放弃;和cache()功能相同
MEMORY_ONLY_SER	同上; 区别: RDD数据会被序列化
MEMORY_AND_DISK	非序列化,优先内存,不够的再写入磁盘
MEMORY_AND_DISK_SER	同上; 区别: RDD数据会被序列化
DISK_ONLY	非序列化,磁盘(不建议)
上面五中后面都可加后缀_2	加后缀_2表示持久化的数据都复制一个副本,用于容错(不建议)

4.少使用shuffle类算子

5.使用map-side预聚合的shuffle操作

reduceByKey和aggregateByKey算子都会使用用户自定义的函数对每个节点本地的相同key进行预聚合;而groupByKey算子是不会进行预聚合的，全量的数据会在集群的各个节点之间分发和传输，性能相对来说比较差。

6.使用高性能算子

reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey

mapPartitions替代普通map

foreachPartition替代foreach

特别是写表时,foreach一条一条数据写入,每次创建一个数据库连接;而foreachPartition会一个partition的数据创建一个数据库连接,批量写入,更高效

7.广播大变量

比如100M以上的大变量

import org.apache.spark.broadcast.Broadcast

val rdd=sc.parallelize(List("a","b","c","d"))
val blackListSet=Set("a","d")
val blackBroadcast=sc.broadcast(blackListSet)//广播一下
rdd.filter(x=> !blackBroadcast.value.contains(x))// .value来表示

8.使用Kryo优化序列化性能

9.优化数据结构

二.资源调优

Driver向集群管理器申请运行Spark作业需要使用的资源,资源就是指Executor进程

num-executors

设置spark作业要用多少个Executor来执行.driver按这个值在向yarn集群管理器申请资源

少了任务跑的太慢,多了给不了或者影响其他任务

executor-memory

设置每个Executor进程的内存

num-executors*executor-memory,最好不要超过资源队列最大总内存1/3.

executor-cores

设置每个Executor进程的cpu core数

num-executors * executor-cores,最好不要超过队列总CPU core的1/3

driver-memory

设置Driver进程的内存

collect算子将RDD的数据全部拉取到Driver上进行处理，那么必须确保Driver的内存足够大，否则会出现OOM内存溢出的问题

spark.default.parallelism

设置每个stage的默认task数量

Spark官网建议的设置原则是，设置该参数为num-executors * executor-cores的2~3倍较为合适，比如Executor的总CPU core数量为300个，那么设置1000个task是可以的，此时可以充分地利用Spark集群的资源

spark.storage.memoryFraction

设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例, 默认值在/conf/spark-defaults.conf中为0.6

实际项目中如果RDD持久化操作多的话可以适当提高;持久化少可以适当降低;

如果发现频繁的gc导致运行任务缓慢,意味着task执行用户代码内存不够,也可以降低该数值

spark.shuffle.memoryFraction

设置shuffle过程中一个task拉取到上个stage的task的输出后,进行聚合操作是能够使用的Executor内存比例

默认值在/conf/spark-defaults.conf中为0.2

实际项目中如果RDD持久化操作多的话可以适当提高;持久化少可以适当降低;

如果发现频繁的gc导致运行任务缓慢,意味着task执行用户代码内存不够,也可以降低该数值

三.数据倾斜调优

数据倾斜发生原理:

在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉去到某个节点上的一个task来进行处理,如果某个key对应数据量特别大就会发生数据倾斜

stage划分判断:

Spark代码中出现了一个shuffle类算子或者是Spark SQL的SQL语句中出现了会导致shuffle的语句（比如group by语句），那么就可以判定，以那个地方为界限划分出了前后两个stage

shuffle操作算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等

定位发生倾斜的代码位置:

在spark web ui或者本地log中查看哪个stage耗时多,再定位到可能的shuffle类算子

1605767909905

查看数据倾斜key分布:

sql语句查表来看key分布

RDD.countByKey()查看RDD中key的分布

数据倾斜解决方案:

1.使用Hive ETL预处理数据

导致数据倾斜原因是Hive表

2.导致倾斜的key不重要的话直接过滤掉

3.提高shuffle操作的并行度

增加shuffle read task的数量

4.对于聚合类的shuffle操作,先局部聚合(key加前缀,分开),再全局聚合

5.将reduce join 转为map join

6.采样倾斜key并分拆join操作

7.使用随机前缀和扩容RDD进行join

8.多种方案组合

四.shuffle调优

影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已

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Spark性能优化指南-基础篇

https://blog.csdn.net/lukabruce/article/details/81504283

Spark性能优化指南-高级篇

https://blog.csdn.net/lukabruce/article/details/81504220

spark-submit参数

spark-submit \
--name myTest \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 4g \
--num-executors 8 \
--executor-cores 16 \
--executor-memory 4g \
--conf spark.default.parallelism=1500 \
--conf spark.sql.shuffle.partition=1500 \
--conf spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition=2200 \
--conf spark.hbase.obtainToken.enabled=true \
--class com.myspark.userhobby.userAction
--jars $localroot/lib/hanlp-1.7.2.jar,\
$localroot/lib/jedis-2.9.0.jar,\
$SPARK_HOME/jars/kafka-clients_2.10.jar \
--files $localroot/config/test01.keystore,\
$localroot/config/test02.txt,\
$localroot/config/hanlp.properties \

name

应用程序的名称

在hadoop的yarn页面上可以看到Name

master

master地址,提交任务到哪里执行,有spark://host:port, yarn,local

公司一般用yarn

deploy-mode

cluster(集群) 或者client(本地)

默认client

yarn-client:

Client和Driver运行在一起，ApplicationMaster只用来获取资源；结果实时输出在客户端控制台上，可以方便的看到日志信息，推荐使用该模式；

提交到yarn后，yarn先启动ApplicationMaster和Executor，两者都是运行在Container中。注意：一个container中只运行一个executorbackend；

yarn-cluser:

Driver和ApplicationMaster运行在一起，所以运行结果不能在客户端控制台显示，需要将结果需要存放在HDFS或者写到数据库中；

driver在集群上运行，可通过ui界面访问driver的状态。

num-executors

设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行

默认为2,在yarn下使用

executor-memory

设置每个Executor进程的内存

默认1G

num-executors乘以executor-memory，是不能超过队列的最大内存量的

executor-cores

设置每个Executor进程的CPU core数量

driver-memory

设置Driver进程的内存

默认1G

--class

应用程序的主类,java或scala

--jars

逗号分隔的本地jar包，包含在driver和executor的classpath下

--files

逗号分隔的文件，这些文件放在每个executor的工作目录下面

--conf

修改spark配置属性

没有则取默认是conf/spark-defaults.conf

spark运行流程:

1.构建Spark Application的运行环境（启动Driver），Driver(SparkContext)向资源管理器（可以是Standalone、Mesos或YARN）注册并申请运行Executor资源；

2.资源管理器分配Executor资源并启动StandaloneExecutorBackend，Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上；

3.Driver(SparkContext)构建成DAG图，将DAG图分解成Stage，并把Taskset发送给Task Scheduler。Executor向SparkContext申请Task

4.Task Scheduler将Task发放给Executor运行同时Driver将应用程序代码发放给Executor。

5.Task在Executor上运行，运行完毕释放所有资源。

常用术语:

https://www.cnblogs.com/cxxjohnson/p/8909578.html

Application

用户编写Spark应用程序,

Driver

表示main()函数,创建SparkContext,有SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等. [自己理解: 是executor的特例]

Executor

某个Application运行在worker节点上的一个进程

Worker

集群中任何可以运行Application代码的节点

Task

executor上的工作单元,是运行application的基本单位,多个task组成一个stage

Job

由task组成,action操作触发

stage

每个Job会被拆分很多组Task，作为一个TaskSet，其名称为Stage

DAGScheduler

根据Job构建基于Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图)，并提交Stage给TASkScheduler。其划分Stage的依据是RDD之间的依赖的关系找出开销最小的调度方法

TASKScheduler

TaskSET提交给worker运行，每个Executor运行什么Task就是在此处分配的. TaskScheduler维护所有TaskSet，当Executor向Driver发生心跳时，TaskScheduler会根据资源剩余情况分配相应的Task。另外TaskScheduler还维护着所有Task的运行标签，重试失败的Task。

spark streaming

#######################################

ETL(Extract-Transform-Load,抽取-交互转换-加载)

Hive本质上是基于SQL的查询引擎

##################################

https://stackoverflow.com/questions/4066424/java-lang-outofmemoryerror-java-heap-space-in-maven

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1.熟悉Hadoop生态技术,包括Spark,Hive,Hbase,zookeeper等组件的原理,使用,和调优,阅读过相关源码优先

2.熟悉redis分布式缓存,kafka消息组件.

3.大规模分布式系统开发,维护经验,有故障处理能力

###########

spark,flink相关大数据处理技术,分析和挖掘用户画像和行为特征,采用协同过滤,ALS,UCB,DeepFM等先关推荐算法进行个性化推荐;

基于文本,语意相关性特征(vpcg,rocchio),结合场景化规则和LR,XGBoost,GBDT,DNN等相关算法预测用户点击率,提升搜索准确性;

基于NLP关键字,摘要提取相关算法和技术(TextRank,word2vec),优化SEO,优化文章关键字和主题提取的准确性;

基于NLP的情感分析和文本分类相关技术(TexxtCNN,CNN),提升舆情监控系统中用户负面声音和声音分类预测的准确性,及时采集用户负面舆情并进行可视化;未来还会基于NLP意图识别和知识...

熟悉常用的机器学习分类,聚类的算法原理和特点;

熟悉深度学习相关模型CNN,RNN,LSTM等相关原理,使用场景,能够针对场景进行建模和优化;

具有特征工程优化,embedding,模型参数和性能调优化,智能推荐,用户画像分析,NLP相关经验;

面试问题######

宽窄依赖

redis 排序底层原理

跳表

spark和spark sql 中 orderby的区别

reducebykey,groupbykey区别

哪些场景用到redis

mysql的索引

##########

IDEA设置tabs多行显示:

idea => Settings => Editor => Editor Tabs => Show tabs in single row

##########

解决IDEA cannot resolve symbol flink暗灰色显示

https://blog.csdn.net/u012369535/article/details/96317565

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[ERROR] Failed to execute goal org.scala-tools:maven-scala-plugin:2.15.2:compile (default) on project NewsFeed: wrap: org.apache.commons.exec.Execute
Exception: Process exited with an error: -10000(Exit value: -10000) -> [Help 1]

解决方法:https://stackoverflow.com/questions/50252787/scala-maven-plugin-failed-to-execute

That is a very old version of the plugin (dating to around 2010), and may not be compatible with recent Java & Scala releases. Incidentally, it has been renamed to the scala-maven-plugin and the latest release is 3.3.2:

<plugin>
  <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
  <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
  <version>3.3.2</version>
  <!-- etc. -->
</plugin>

Give that a try...

Also, I strongly recommend using SBT over Maven if you're primarily working with Scala (SBT handles combined Java and Scala builds too). It has a steeper learning curve than Maven, but is well worth the effort...

关于Failed to execute goal net.alchim31.maven:scala-maven-plugin:3.2.1:compile

https://blog.csdn.net/qq_40746964/article/details/89402248?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-5.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-5.channel_param

https://stackoverflow.com/questions/28004552/problems-while-compiling-spark-with-maven

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Spark Streaming流式处理

https://www.cnblogs.com/jifengblog/p/9372266.html

KafkaUtils.createDirectStream

基于Direct的方式,spark1.3引入,这个方法会创建一个直接从Kafka代理获取消息的输入流，不使用任何接受器,简化并行读取,高性能,一次且仅一次的事务机制

KafkaUtils.createDstream

基于receiver的方式,是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的

对比:

基于receiver的方式，是使用Kafka的高阶API来在ZooKeeper中保存消费过的offset的。这是消费Kafka数据的传统方式。这种方式配合着WAL机制可以保证数据零丢失的高可靠性，但是却无法保证数据被处理一次且仅一次，可能会处理两次。因为Spark和ZooKeeper之间可能是不同步的。

基于direct的方式，使用kafka的简单api，Spark Streaming自己就负责追踪消费的offset，并保存在checkpoint中。Spark自己一定是同步的，因此可以保证数据是消费一次且仅消费一次。

在实际生产环境中大都用Direct方式

框架结构

日志通过kafka 用户实时画像存入 redis

日志→用户长期画像存入redis

新闻→通过kafka 内容去重(分词,simhash)→文本分类(主题,关键词,标签) 存入redis/模型训练

redis → 推荐(热点推荐,长短时推荐列表,召回,排序)

模块功能

1.内容去重模块: kafka内容的去重,包括基于docid完全匹配的去重和基于标题,摘要等文本内容相似去重,并完成内容强校验

2.数据模型(批和流):将内容去重后的内容,存入onedata批模型,供推荐使用;将用户行为打点日志存入批模型,供长时画像使用; 将kafka中的用户行为日志经过流模型处理,再存入kafka,供短时画像使用

3.内容下架模块: 下架功能

4.用户长时画像: 用户行为历史,用户自然属性画像,来构建用户长期画像

5.用户实时画像:基于kafka中的用户行为日志数据通过加工转换为用户实时画像标签,存入redis,供推荐使用

6.内容分析模块: 对内容元数据进行文本分析,转换成内容标签,以倒排索引的方式存入倒排索引,以正排的方式存入标签正排redis,供推荐使用

7.推荐引擎:基于内容标签和用户长期以及实时画像进行推荐,完成召回,过滤,排序和人为干预,并做内容补全后,生成推荐列表

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DMQ(Distributed Message Queue,分布式消息队列):

消息中间件,传递消息

DMQ主要由消息提供商Producer，消息消费者Consumer，注册中心Zookeeper以及Kafka集群组成

hive同时复制表和数据

hive> create table test_iot_deviceenergytype as select * from cserver.iot_deviceenergytype;

scala

import scala.collection.mutable   

val fruitMap=mutable.Map.empty[String,String]

val fruitStr="apple:001##orange:002"

fruitStr.split("##").foreach(e =>{
    val param=e.split(":")
    val key=param(0)
    val value=param(1)
    fruitMap += key ->value
})

println(fruitMap)

val set1=Set.empty[String]
val map1=Map("a" ->"1","b"->"2")

def stringNulltoEmpty(xx: String): String = if (xx != null) xx else ""

    def isNotIntType(str: String): Boolean = {
        val pattern = "^(\\d+)$".r
        str match {
            case pattern(_*) => false
            case _ => true
        }
    }

import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path} 
import scala.collection.mutable
//加载文件
  //文件内容格式:
//  #channel=1
//  科技=生物科技,互联网
//  #channel=2
//  娱乐=明星,演唱会
//  #channel=3
//  时政=美国,联合国,国际
  def loadFileToMap(hdfs:FileSystem,sc:SparkContext,FilePath:String): mutable.Map[String, mutable.Map[String, Array[String]]] ={
    val resultMap=mutable.Map[String, mutable.Map[String, Array[String]]]
    if(hdfs.exists(new Path(FilePath))){
      val contentArr=sc.textFile(FilePath).collect
      contentArr.foreach(line =>{
        //...
      })
    }
    resultMap
  }

报错总结

https://blog.csdn.net/u012940753/article/details/82699200

posted @ 2021-02-05 15:21 等木鱼的猫阅读(126) 评论(0) 编辑收藏举报

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等木鱼的猫

spark

一.开发调优

1.避免创建重复的RDD

2.尽量复用RDD

3.多次使用的RDD要持久化:

4.少使用shuffle类算子

5.使用map-side预聚合的shuffle操作

6.使用高性能算子

7.广播大变量

8.使用Kryo优化序列化性能

9.优化数据结构

二.资源调优

num-executors

executor-memory

executor-cores

driver-memory

spark.default.parallelism

spark.storage.memoryFraction

spark.shuffle.memoryFraction

三.数据倾斜调优

数据倾斜发生原理:

stage划分判断:

定位发生倾斜的代码位置:

查看数据倾斜key分布:

数据倾斜解决方案:

1.使用Hive ETL预处理数据

2.导致倾斜的key不重要的话直接过滤掉

3.提高shuffle操作的并行度

4.对于聚合类的shuffle操作,先局部聚合(key加前缀,分开),再全局聚合

5.将reduce join 转为map join

6.采样倾斜key并分拆join操作

7.使用随机前缀和扩容RDD进行join

8.多种方案组合

四.shuffle调优

spark-submit参数

name

master

deploy-mode

num-executors

executor-memory

executor-cores

driver-memory

--class

--jars

--files

--conf

spark运行流程:

常用术语:

Application

Driver

Executor

Worker

Task

Job

stage

DAGScheduler

TASKScheduler

面试问题######

框架结构

scala

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