spark性能调优

第一：提高并行度

并行度就是Spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业的在各个阶段（stage）的并行度。

如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？

假设，现在已经在spark-submit脚本里面，给我们的spark作业分配了足够多的资源，比如50个executor，每个executor有10G内存，每个executor有3个cpu core。基本已经达到了集群或者yarn队列的资源上限。

task没有设置，或者设置的很少，比如就设置了，100个task。50个executor，每个executor有3个cpu core，也就是说，你的Application任何一个stage运行的时候，都有总数在150个cpu core，可以并行运行。但是你现在，只有100个task，平均分配一下，每个executor分配到2个task，ok，那么同时在运行的task，只有100个，每个executor只会并行运行2个task。每个executor剩下的一个cpu core，就浪费掉了。

合理的并行度的设置，应该是要设置的足够大，大到可以完全合理的利用你的集群资源；比如上面的例子，总共集群有150个cpu core，可以并行运行150个task。那么就应该将你的Application的并行度，至少设置成150，才能完全有效的利用你的集群资源，让150个task，并行执行；而且task增加到150个以后，即可以同时并行运行，还可以让每个task要处理的数据量变少；比如总共150G的数据要处理，如果是100个task，每个task计算1.5G的数据；现在增加到150个task，可以并行运行，而且每个task主要处理1G的数据就可以。

1、task数量，至少设置成与Spark application的总cpu core数量相同（最理想情况，比如总共150个cpu core，分配了150个task，一起运行，差不多同一时间运行完毕）。

2、官方是推荐，task数量，设置成spark application总cpu core数量的2~3倍，比如150个cpu core，基本要设置task数量为300~500。

因为实际情况，与理想情况不同的，有些task会运行的快一点，比如50s就完了，有些task，可能会慢一点，要1分半才运行完，所以如果你的task数量，刚好设置的跟cpu core数量相同，可能还是会导致资源的浪费，因为，比如150个task，10个先运行完了，剩余140个还在运行，但是这个时候，有10个cpu core就空闲出来了，就导致了浪费。那如果task数量设置成cpu core总数的2~3倍，那么一个task运行完了以后，另一个task马上可以补上来，就尽量让cpu core不要空闲，同时也是尽量提升spark作业运行的效率和速度，提升性能。

3、如何设置一个Spark Application的并行度？

spark.default.parallelism

SparkConf conf = new SparkConf()

conf.set("spark.default.parallelism", "500")

 

第二，资源分配优化

Spark的分配资源主要就是 executor、cpu per executor、memory per executor、driver memory 等的调节，在我们在生产环境中，提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数：

/usr/local/spark/bin/spark-submit \

--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \

--num-executors 3 \ 配置executor的数量

--driver-memory 100m \ 配置driver的内存（影响不大）

--executor-memory 100m \ 配置每个executor的内存大小

--executor-cores 3 \ 配置每个executor的cpu core数量

/usr/local/SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \

首先要了解你的机子的资源，多大的内存，多少个cpu core，就根据这个实际情况去设置，能使用多少资源，就尽量去调节到最大的大小（executor的数量，几十个到上百个不等；executor内存；executor cpu core）。

Spark Standalone 模式下，如果每台机器可用内存是4G，2个cpu core，20台机器，那可以设置：

20个executor；每个executor4G内存2个cpu core。

yarn 模式下，根据spark要提交的资源队列资源来考虑，如果所在队列资源为500G内存，100个cpu core，那可以设置：

50个executor；每个executor10G内存2个cpu core。

 

调节资源后，SparkContext，DAGScheduler，TaskScheduler，会将我们的算子，切割成大量的task，提交到Application的executor上面去执行。

增加每个executor的cpu core，也是增加了执行的并行能力。原本20个executor，每个才2个cpu core。能够并行执行的task数量，就是40个task。

现在每个executor的cpu core，增加到了5个。能够并行执行的task数量，就是100个task。执行的速度，提升了2.5倍。

如果executor数量比较少，那么，能够并行执行的task数量就比较少，就意味着，我们的Application的并行执行的能力就很弱。

比如有3个executor，每个executor有2个cpu core，那么同时能够并行执行的task，就是6个。6个执行完以后，再换下一批6个task。

增加了executor数量以后，那么，就意味着，能够并行执行的task数量，也就变多了。比如原先是6个，现在可能可以并行执行10个，甚至20个，100个。那么并行能力就比之前提升了数倍，数十倍。相应的，性能（执行的速度），也能提升数倍~数十倍。

增加每个executor的内存量。增加了内存量以后，对性能的提升，有两点：

1、如果需要对RDD进行cache，那么更多的内存，就可以缓存更多的数据，将更少的数据写入磁盘，甚至不写入磁盘。减少了磁盘IO。

2、对于shuffle操作，reduce端，会需要内存来存放拉取的数据并进行聚合。如果内存不够，也会写入磁盘。如果给executor分配更多内存以后，就有更少的数据，需要写入磁盘，甚至不需要写入磁盘。减少了磁盘IO，提升了性能。

3、对于task的执行，可能会创建很多对象。如果内存比较小，可能会频繁导致JVM堆内存满了，然后频繁GC，垃圾回收，minor GC和full GC。（速度很慢）。内存加大以后，带来更少的GC，垃圾回收，避免了速度变慢，速度变快了。

 

第三，RDD持久化或缓存

当第一次对RDD2执行算子，获取RDD3的时候，就会从RDD1开始计算，就是读取HDFS文件，然后对RDD1执行算子，获取到RDD2，然后再计算，得到RDD3

默认情况下，多次对一个RDD执行算子，去获取不同的RDD；都会对这个RDD以及之前的父RDD，全部重新计算一次；读取HDFS->RDD1->RDD2-RDD4
这种情况，是绝对绝对，一定要避免的，一旦出现一个RDD重复计算的情况，就会导致性能急剧降低。

比如，HDFS->RDD1-RDD2的时间是15分钟，那么此时就要走两遍，变成30分钟

 另外一种情况，从一个RDD到几个不同的RDD，算子和计算逻辑其实是完全一样的，结果因为人为的疏忽，计算了多次，获取到了多个RDD。

所以，建议采用以下方法可以优化：

 

第一，RDD架构重构与优化
尽量去复用RDD，差不多的RDD，可以抽取称为一个共同的RDD，供后面的RDD计算时，反复使用。

 

第二，公共RDD一定要实现持久化

持久化，也就是说，将RDD的数据缓存到内存中/磁盘中，（BlockManager），以后无论对这个RDD做多少次计算，那么都是直接取这个RDD的持久化的数据，比如从内存中或者磁盘中，直接提取一份数据。

 

第三，持久化，是可以进行序列化的

如果正常将数据持久化在内存中，那么可能会导致内存的占用过大，这样的话，也许，会导致OOM内存溢出。

当纯内存无法支撑公共RDD数据完全存放的时候，就优先考虑，使用序列化的方式在纯内存中存储。将RDD的每个partition的数据，序列化成一个大的字节数组，就一个对象；序列化后，大大减少内存的空间占用。

序列化的方式，唯一的缺点就是，在获取数据的时候，需要反序列化。

如果序列化纯内存方式，还是导致OOM，内存溢出；就只能考虑磁盘的方式，内存+磁盘的普通方式（无序列化）。内存+磁盘，序列化。

 

第四，为了数据的高可靠性，而且内存充足，可以使用双副本机制，进行持久化

持久化的双副本机制，持久化后的一个副本，因为机器宕机了，副本丢了，就还是得重新计算一次；持久化的每个数据单元，存储一份副本，放在其他节点上面；从而进行容错；一个副本丢了，不用重新计算，还可以使用另外一份副本。这种方式，仅仅针对你的内存资源极度充足。

  

sessionid2actionRDD = sessionid2actionRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY());

/**

* 持久化，很简单，就是对RDD调用persist()方法，并传入一个持久化级别

*

* 如果是persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY())，纯内存，无序列化，那么就可以用cache()方法来替代

* StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER()，第二选择

* StorageLevel.MEMORY_AND_DISK()，第三选择

* StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER()，第四选择

* StorageLevel.DISK_ONLY()，第五选择

*

* 如果内存充足，要使用双副本高可靠机制

* 选择后缀带_2的策略

* StorageLevel.MEMORY_ONLY_2()

*

*/

sessionid2actionRDD = sessionid2actionRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY());

 

第四：使用广播变量

广播变量，其实就是SparkContext的broadcast()方法，传入你要广播的变量，即可

final Broadcast<Map<String, Map<String, IntList>>> broadcast = sc.broadcast(fastutilDateHourExtractMap);

使用广播变量的时候，直接调用广播变量（Broadcast类型）的value() / getValue() ，可以获取到之前封装的广播变量

Map<String, Map<String, IntList>> dateHourExtractMap = broadcast .value();

像随机抽取的map，1M，举例。还算小的。如果你是从哪个表里面读取了一些维度数据，比方说，所有商品品类的信息，在某个算子函数中要使用到。100M。1000个task。100G的数据，网络传输。集群瞬间因为这个原因消耗掉100G的内存。

这种默认的，task执行的算子中，使用了外部的变量，每个task都会获取一份变量的副本，有什么缺点呢？在什么情况下，会出现性能上的恶劣的影响呢？map，本身是不小，存放数据的一个单位是Entry，还有可能会用链表的格式的来存放Entry链条。所以map是比较消耗内存的数据格式。
比如，map是1M。总共，你前面调优都调的特好，资源给的到位，配合着资源，并行度调节的绝对到位，1000个task。大量task的确都在并行运行。这些task里面都用到了占用1M内存的map，那么首先，map会拷贝1000份副本，通过网络传输到各个task中去，给task使用。总计有1G的数据，会通过网络传输。网络传输的开销，不容乐观啊！！！网络传输，也许就会消耗掉你的spark作业运行的总时间的一小部分。
map副本，传输到了各个task上之后，是要占用内存的。1个map的确不大，1M；1000个map分布在你的集群中，一下子就耗费掉1G的内存。对性能会有什么影响呢？不必要的内存的消耗和占用，就导致了，你在进行RDD持久化到内存，也许就没法完全在内存中放下；就只能写入磁盘，最后导致后续的操作在磁盘IO上消耗性能；
你的task在创建对象的时候，也许会发现堆内存放不下所有对象，也许就会导致频繁的垃圾回收器的回收，GC。GC的时候，一定是会导致工作线程停止，也就是导致Spark暂停工作那么一点时间。频繁GC的话，对Spark作业的运行的速度会有相当可观的影响。

如果说，task使用大变量（1m~100m），明知道会导致性能出现恶劣的影响。那么我们怎么来解决呢？

广播，Broadcast，将大变量广播出去。而不是直接使用。

 

广播变量的好处，不是每个task一份变量副本，而是变成每个节点的executor才一份副本。这样的话，就可以让变量产生的副本大大减少。

广播变量，初始的时候，就在Drvier上有一份副本。task在运行的时候，想要使用广播变量中的数据，此时首先会在自己本地的Executor对应的

BlockManager中，尝试获取变量副本；如果本地没有，BlockManager，也许会从远程的Driver上面去获取变量副本；也有可能从距离比较近的其他

节点的Executor的BlockManager上去获取，并保存在本地的BlockManager中；BlockManager负责管理某个Executor对应的内存和磁盘上的数据，

此后这个executor上的task，都会直接使用本地的BlockManager中的副本。

比如，50个executor，1000个task。一个map，10M：

默认情况下，1000个task，1000份副本。10G的数据，网络传输，在集群中，耗费10G的内存资源。

如果使用了广播变量。50个execurtor，50个副本。500M的数据，网络传输，而且不一定都是从Driver传输到每个节点，还可能是就近从最近的

节点的executor的bockmanager上拉取变量副本，网络传输速度大大增加；500M的内存消耗。

 

第五：使用Kryo序列化

在SparkConf中设置一个属性，spark.serializer，org.apache.spark.serializer.KryoSerializer类；注册你使用到的，需要通过Kryo序列化的，

一些自定义类，SparkConf.registerKryoClasses()

SparkConf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")

.registerKryoClasses(new Class[]{CategorySortKey.class})

Kryo之所以没有被作为默认的序列化类库的原因，就要出现了：主要是因为Kryo要求，如果要达到它的最佳性能的话，那么就一定要注册你自定义的类（比如，你的算子函数中使用到了外部自定义类型的对象变量，这时，就要求必须注册你的类，否则Kryo达不到最佳性能）。

当使用了序列化的持久化级别时，在将每个RDD partition序列化成一个大的字节数组时，就会使用Kryo进一步优化序列化的效率和性能。默认情况下，Spark内部是使用Java的序列化机制，ObjectOutputStream / ObjectInputStream，对象输入输出流机制，来进行序列化。

这种默认序列化机制的好处在于，处理起来比较方便；也不需要我们手动去做什么事情，只是，你在算子里面使用的变量，必须是实现Serializable接口的，可序列化即可。但是缺点在于，默认的序列化机制的效率不高，序列化的速度比较慢；序列化以后的数据，占用的内存空间相对还是比较大。

Spark支持使用Kryo序列化机制。Kryo序列化机制，比默认的Java序列化机制，速度要快，序列化后的数据要更小，大概是Java序列化机制的1/10

 

 

。所以Kryo序列化优化以后，可以让网络传输的数据变少；在集群中耗费的内存资源大大减少。在进行stage间的task的shuffle操作时，节点与节点之

间的task会互相大量通过网络拉取和传输文件，此时，这些数据既然通过网络传输，也是可能要序列化的，就会使用Kryo。

 

Kryo序列化机制，一旦启用以后，会生效的几个地方：

1、算子函数中使用到的外部变量，使用Kryo以后：优化网络传输的性能，可以优化集群中内存的占用和消耗
2、持久化RDD，StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER优化内存的占用和消耗；持久化RDD占用的内存越少，task执行的时候，创建的对象，就
不至于频繁的占满内存，频繁发生GC。

3、shuffle：可以优化网络传输的性能。

 

第六：数据本地化

本地化级别

PROCESS_LOCAL：进程本地化，代码和数据在同一个进程中，也就是在同一个executor中；计算数据的task由executor执行，数据在executor的BlockManager中；性能最好

NODE_LOCAL：节点本地化，代码和数据在同一个节点中；比如说，数据作为一个HDFS block块，就在节点上，而task在节点上某个executor中运行；或者是，数据和task在一个节点上的不同executor中；数据需要在进程间进行传输
NO_PREF：对于task来说，数据从哪里获取都一样，没有好坏之分
RACK_LOCAL：机架本地化，数据和task在一个机架的两个节点上；数据需要通过网络在节点之间进行传输
ANY：数据和task可能在集群中的任何地方，而且不在一个机架中，性能最差

Spark.locality.wait，默认是3s

 

Spark在Driver上，对Application的每一个stage的task，进行分配之前，都会计算出每个task要计算的是哪个分片数据，RDD的某个partition；Spark的task分配算法，优先，会希望每个task正好分配到它要计算的数据所在的节点，这样的话，就不用在网络间传输数据；

但是可能task没有机会分配到它的数据所在的节点，因为可能那个节点的计算资源和计算能力都满了；所以呢，这种时候，通常来说，Spark会等待一段时间，默认情况下是3s钟（不是绝对的，还有很多种情况，对不同的本地化级别，都会去等待），到最后，实在是等待不了了，就会选择一个比较差的本地化级别，比如说，将task分配到靠它要计算的数据所在节点，比较近的一个节点，然后进行计算。

但是对于第二种情况，通常来说，肯定是要发生数据传输，task会通过其所在节点的BlockManager来获取数据，BlockManager发现自己本地没有数据，会通过一个getRemote()方法，通过TransferService（网络数据传输组件）从数据所在节点的BlockManager中，获取数据，通过网络传输回task所在节点。

对于我们来说，当然不希望是类似于第二种情况的了。最好的，当然是task和数据在一个节点上，直接从本地executor的BlockManager中获取数据，纯内存，或者带一点磁盘IO；如果要通过网络传输数据的话，那么实在是，性能肯定会下降的，大量网络传输，以及磁盘IO，都是性能的杀手。

 

时候要调节这个参数？

观察日志，spark作业的运行日志，推荐大家在测试的时候，先用client模式，在本地就直接可以看到比较全的日志。
日志里面会显示，starting task。。。，PROCESS LOCAL、NODE LOCAL，观察大部分task的数据本地化级别。

如果大多都是PROCESS_LOCAL，那就不用调节了
如果是发现，好多的级别都是NODE_LOCAL、ANY，那么最好就去调节一下数据本地化的等待时长
调节完，应该是要反复调节，每次调节完以后，再来运行，观察日志
看看大部分的task的本地化级别有没有提升；看看，整个spark作业的运行时间有没有缩短

 

但是注意别本末倒置，本地化级别倒是提升了，但是因为大量的等待时长，spark作业的运行时间反而增加了，那就还是不要调节了。

spark.locality.wait，默认是3s；可以改成6s，10s

默认情况下，下面3个的等待时长，都是跟上面那个是一样的，都是3s
spark.locality.wait.process
spark.locality.wait.node
spark.locality.wait.rack


new SparkConf()
  .set("spark.locality.wait", "10")