Spark Streaming高吞吐、高可靠的一些优化

分享一些Spark Streaming在使用中关于高吞吐和高可靠的优化。

目录

• 1. 高吞吐的优化方式
  • 1.1 更改序列化的方式
  • 1.2 修改Receiver接受到的数据的存储级别
  • 1.3 广播配置变量
  • 1.4 调大接收器的个数
  • 1.5 设置合理的批处理间隔
  • 1.6 多给点资源
  • 1.7 内存比例管理
  • 1.8 垃圾回收机制
  • 1.9 使用合适的算子
  • 1.10 反压机制
• 2. 高可靠的保障
  • 2.1 可重放的上游
  • 2.2 checkpoint
  • 2.3 wal
  • 2.4 对运行状况做监控
• 3. 参考

作为Spark的流式处理框架，Spark Streaming基于微批RDDs实现，需要7*24小时运行。在实践中，我们需要通过不断的优化来保证它的高可靠，高吞吐。
本文从高吞吐和高可靠两个角度来简单介绍一下Spark Streaming中常用的一些优化方式。

1. 高吞吐的优化方式

1.1 更改序列化的方式

Spark在变量落盘或者序列化的时候会涉及到序列化。
Spark提供了Java自带的序列化和Kryo序列化。Kyro序列化比Java序列化更快，推荐使用Kyro序列化。
在Spark2.0后将Kyro序列化作为简单类型的默认序列化方式。对于我们自己的类，可以通过registerKyroClasses来注册。

1.2 修改Receiver接受到的数据的存储级别

Spark Streaming通过Receiver来接收数据，接收后会以StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2的存储级别来存储数据。
将接收到的数据存储两份是为了有更好的容错性，如果你的Streaming程序做了其他的容错，就可以修改为其他的存储级别。

1.3 广播配置变量

对于要在多个Executor中都会用到的变量，可以将变量广播到每个节点上，减少数据传输的开销。

1.4 调大接收器的个数

对数据有序性要求不是很高的场景下，可以多起几个接收器来接收数据。

1.5 设置合理的批处理间隔

对于Streaming系统来说，只有系统的处理速度能赶上接受速度，整个系统才能稳定的运行，不然可能会出现OOM等问题。
批处理间隔的设置可以根据自己的数据量、处理速度、业务峰值等指标来合理估算一个适合自己的。

1.6 多给点资源

这是最基本的了，多分点CPU、内存，吞吐量蹭蹭的就上来了。

1.7 内存比例管理

内存主要用来存储和计算，可以根据自己的场景调整内存的占比。

1.8 垃圾回收机制

基于JVM运行的程序都能通过垃圾回收调优来获得一定的优化。
根据自己的场景选择使用CMS、G1....

1.9 使用合适的算子

对于要读写数据库的场景，肯定是在每个foreachPartition中维护一个连接，而不是每个foreach维护一个。
map和mapPartition同理了。

1.10 反压机制

上游太快，压力太大怎么办。
Spark Streaming中也提供了反压机制，可以设置参数来开启反压机制。

2. 高可靠的保障

2.1 可重放的上游

有个可重放的上游，就不是很怕丢数据了，起码可以保证至少一次。

2.2 checkpoint

通过开启checkpoint将元数据写到文件中，在程序失败重启后可以直接读取checkpoint

2.3 wal

预写日志。
上面也提到了Recevier会将接收到的数据存两份，但是那个可能会丢数据。
如果对可靠性要求较高，还是老老实实的开启wal，缺点就是会损失吞吐量。

2.4 对运行状况做监控

这个的话方法就多了：

• 记得Spark Streaming提供了一个接口，在每个批次处理前后可以做处理。感兴趣的可以研究。
• 写脚本对streaming程序进行监控报警
• .....

3. 参考

• 《Spark Streaming实时流式大数据处理实践》