Spark性能调优
1.系统资源使用
核心调优参数如下：
(1)num-executors ：该参数一定会被设置， Yarn 会按照Driver 的申请最终为当前的Application 生产指定个数的Executors。实际生产环境下分配80 个左右的Executors比较合适。
(2)executor-memory： 与JVM OOM 紧密相关，很多时候甚至决定了Spark 运行的性能。实际生产环境下建议8GB 左右，很多时候Spark 是运行在Yarn 的，内存占用量不超过Yarn 的内存资源的50% 。
(3)executor-cores ： 决定了在Executor 中能够并行执行的Task 的个数。实际生产环境建议4 个左右， 一般情况下不要超过Yarn队列中Cores 总数的50% 。
(4)driver-memory ：作为驱动， 默认是1GB ， 在生产环境下可设置为4G B 。
(5)spark.default.parallelism ： 建议至少设置为100 个， 最好是700 个左右。
(6)spark.storage.memoryFraction(已过时)： 默认占用60% ，用于RDD 的持久化（例如， Cache 数据到内存）。如果计算比较依赖于历史数据，则可以适当调高该参数， 但是如果计算严重依赖于Shuffle ，则需要降低该比例。
(7)spark.shuffle.memoryFraction(已过时) ： 默认占用20% ，Shuffle 拉取数据和进行聚合操作。如果计算严重依赖于Shuffle ， 则需要提高该比例。
(8)supervise ：配置这个参数， 当Driver 运行在Cluster 集群，如果出问题了，可自动重新启动。仅在standalone或Mesos集群部署模式下有效。
注：是否启用Spark 1.5及之前的版本中使用的旧式内存管理模式，传统模式将堆空间严格划分为固定大小的区域，如果未调整应用程序，可能会导致过多的溢出。在1.5之后的版本中加入了一个参数spark.memory.useLegacyMode，默认为false，只有在设置为true的时候，上面的spark.storage.memoryFraction和spark.shuffle.memoryFraction才会生效。
2.Shuffle调优
Shuffle 的性能消耗包括：磁盘消耗、内存消耗、网络消耗，以及分发数据过程中产生的数据倾斜。围绕Shuffle 和数据倾斜有很多调优点：
(1)spark.shuffle.file.buffer：默认是32KB。Mapper 端的Buffer设置为多大？ Buffer 设置得大，可提升性能，减少磁盘I/O ，但是对内存有要求，对GC有压力； Buffer 设置得小，可能不占用那么多内存， 但是可能频繁的磁盘I/O 、频繁的网络I/O 。
(2)spark.reducer.maxSizeInFlight：默认情况是48MB。Reducer 端的Buffer 设置为多大？ Buffer 设置得小，限制了每次拉取多少数据过来，默认一次最大可以拉取48MB 数据，如把数据变成1GB ，那拉取数据的次数变少了，拉取的效率变高了。假如变成48KB，原来10 次就够了，现在需要1 万次。
(3)在数据传输的过程中是否有压缩，以及使用什么方式压缩，默认使用snappy的压缩方式。使用snappy方式的好处是压缩速度快，但占用空间，可以根据业务需求使用配置其他的压缩方式。
(4)spark.shuffle.io.maxRetries：网络传输失败重试的次数，默认为3次。网络传输有很大的风险，可能出故障。一般需要重试，那重试多少次，每次重试之间间隔多少时间也是非常重要的调优参数。例如，默认是重试3 次，如果抓取3 次还没有弄好，
就宣告失败。在数据本来有，但重试3 次抓不到数据的情况下， 是上游可能在进行GC ，不响应请求。我们一般考虑将3 次变成3 0 次、50 次，或者变成100 次。至少应将参数spark.shuffle.io.maxRetries =30 次。
(5)spark.shuffle.io.retryWait：每次重试之间的时间间隔默认是5S，为了减少重试次数，可以调大等待的时间。建议将时间间隔设置为60s 。
(6)spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold：默认为200。现在Spark 是SortShuffle ，那作为业务，是否需要排序呢？不一定。SortShuffle的弊端是浪费时间， SortShuffle 排序用的是全量的数据。因此有一个参数开关spark. shuffle. sort. bypassMerge Threshold 可以使用bypass机制，即不排序， 当 shuffle reduce task的数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold的参数值时，会触发。
参考：
(1) http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html
(2)Spark大数据商业实战三部曲_内核解密_商业案例_性能调优
