Spark性能优化 (1) | 常规性能调优

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本片博文为大家带来的是常规性能调优。

目录

一. 最优资源配置

二. RDD 优化

三. 并行度调节

四. 常规性能调优四：广播大变量

五. Kryo 序列化

六. 调节本地化等待时间

一. 最优资源配置

Spark 性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。

资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单:

opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.buwenbuhuo.spark.Analysis \ --num-executors 80 \ --driver-memory 6g \ --executor-memory 6g \ --executor-cores 3 \ opt/modules/spark/jar/spark.jar \

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调节原则：尽量将任务分配的资源调节到可以使用的资源的最大限度。

对于具体资源的分配，我们分别讨论 Spark 的两种 Cluste 运行模式：

第一种是SparkStandalone模式，你在提交任务前，一定知道或者可以从运维部门获取到你可以使用的资源情况，在编写submit脚本的时候，就根据可用的资源情况进行资源的分配，比如说集群有15台机器，每台机器为8G内存，2个CPU core，那么就指定15个Executor，每个Executor分配8G内存，2个CPU core。

第二种是Spark Yarn模式，由于Yarn使用资源队列进行资源的分配和调度，在表写 submit脚本的时候，就根据Spark作业要提交到的资源队列，进行资源的分配，比如资源队列有400G内存，100个CPU

core，那么指定50个Executor，每个Executor分配8G内存，2个CPU core。

资源调节后的性能提升

生产环境Spark submit脚本配置

/usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class com.buwenbuhuo.spark.WordCount \ --num-executors 80 \ --driver-memory 6g \ --executor-memory 6g \ --executor-cores 3 \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --queue root.default \ --conf spark.executor.memoryOverhead=2048 \ --conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300 \ /usr/local/spark/spark.jar

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–num-executors：50~100

–driver-memory：1G~5G

–executor-memory：6G~10G

–executor-cores：3

–master: yarn

–deploy-mode: cluster

如果想看官网的具体配置，博主再此给出官方网址，可自行查看：

http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html

二. RDD 优化

1. RDD 复用

在对RDD进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑之下对 RDD 进行重复的计算:

对上图中的RDD计算架构进行修改:

2. RDD 持久化

在Spark中，当多次对同一个 RDD 执行算子操作时，每一次都会对这个 RDD 的祖先 RDD 重新计算一次，这种情况是必须要避免的，对同一个RDD的重复计算是对资源的极大浪费，因此，必须对多次使用的RDD进行持久化，通过持久化将公共RDD的数据缓存到内存/磁盘中，之后对于公共RDD的计算都会从内存/磁盘中直接获取RDD数据。 对于RDD的持久化，有两点需要说明：

RDD的持久化是可以进行序列化的，当内存无法将RDD的数据完整的进行存放的时候，可以考虑使用序列化的方式减小数据体积，将数据完整存储在内存中。

如果对于数据的可靠性要求很高，并且内存充足，可以使用副本机制，对RDD数据进行持久化。当持久化启用了复本机制时，对于持久化的每个数据单元都存储一个副本，放在其他节点上面，由此实现数据的容错，一旦一个副本数据丢失，不需要重新计算，还可以使用另外一个副本。

3. RDD 尽可能早的 filter 操作

获取到初始RDD后，应该考虑尽早地过滤掉不需要的数据，进而减少对内存的占用，从而提升Spark作业的运行效率。

三. 并行度调节

Spark作业中的并行度指各个stage 的 task 的数量。

如果并行度设置不合理而导致并行度过低，会导致资源的极大浪费，例如，20个 Executor，每个 Executor 分配 3 个CPU core，而Spark作业有 40 个task，这样每个Executor分配到的task个数是2个，这就使得每个Executor有一个CPU core空闲，导致资源的浪费。

理想的并行度设置，应该是让并行度与资源相匹配，简单来说就是在资源允许的前提下，并行度要设置的尽可能大，达到可以充分利用集群资源。合理的设置并行度，可以提升整个 Spark 作业的性能和运行速度。

Spark官方推荐，task数量应该设置为Spark作业总CPU core数量的2~3倍。之所以没有推荐task数量与CPU core总数相等，是因为task的执行时间不同，有的task执行速度快而有的task执行速度慢，如果task数量与CPU core总数相等，那么执行快的task执行完成后，会出现CPU core空闲的情况。如果task数量设置为CPU core总数的2~3倍，那么一个task执行完毕后，CPU core会立刻执行下一个task，降低了资源的浪费，同时提升了Spark作业运行的效率。

Spark作业并行度的设置如代码:

val conf = new SparkConf() .set("spark.default.parallelism", "500")

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四. 常规性能调优四：广播大变量

默认情况下，task 中的算子中如果使用了外部的变量，每个 task 都会获取一份变量的复本，这就造成了内存的极大消耗。

一方面，如果后续对 RDD 进行持久化，可能就无法将 RDD 数据存入内存，只能写入磁盘，磁盘IO将会严重消耗性能；

另一方面，task在创建对象的时候，也许会发现堆内存无法存放新创建的对象，这就会导致频繁的GC，GC会导致工作线程停止，进而导致Spark暂停工作一段时间，严重影响Spark性能。

假设当前任务配置了20个Executor，指定500个task，有一个20M的变量被所有task共用，此时会在500个task中产生500个副本，耗费集群10G的内存，如果使用了广播变量， 那么每个Executor保存一个副本，一共消耗400M内存，内存消耗减少了5倍。

广播变量在每个Executor保存一个副本，此Executor的所有task共用此广播变量，这让变量产生的副本数量大大减少。

在初始阶段，广播变量只在Driver中有一份副本。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，如果本地没有，BlockManager就会从Driver或者其他节点的BlockManager上远程拉取变量的复本，并由本地的BlockManager进行管理；之后此Executor的所有task都会直接从本地的BlockManager中获取变量。

五. Kryo 序列化

默认情况下，Spark 使用 Java 的序列化机制。Java的序列化机制使用方便，不需要额外的配置，在算子中使用的变量实现Serializable接口即可，但是，Java 序列化机制的效率不高，序列化速度慢并且序列化后的数据所占用的空间依然较大。

Kryo序列化机制比Java序列化机制性能提高10倍左右，Spark之所以没有默认使用Kryo作为序列化类库，是因为它不支持所有对象的序列化，同时Kryo需要用户在使用前注册需要序列化的类型，不够方便，但从Spark 2.0.0版本开始，简单类型、简单类型数组、字符串类型的Shuffling RDDs 已经默认使用Kryo序列化方式了。

public class MyKryoRegistrator implements KryoRegistrator{ @Override public void registerClasses(Kryo kryo){ kryo.register(StartupReportLogs.class); } } //创建SparkConf对象 val conf = new SparkConf().setMaster(…).setAppName(…) //使用Kryo序列化库，如果要使用Java序列化库，需要把该行屏蔽掉 conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer"); //在Kryo序列化库中注册自定义的类集合，如果要使用Java序列化库，需要把该行屏蔽掉 conf.set("spark.kryo.registrator", "buwenbuhuo.com.MyKryoRegistrator");

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六. 调节本地化等待时间

Spark 作业运行过程中，Driver 会对每一个 stage 的 task 进行分配。根据 Spark 的 task 分配算法，Spark希望task能够运行在它要计算的数据所在的节点（数据本地化思想），这样就可以避免数据的网络传输。

通常来说，task可能不会被分配到它处理的数据所在的节点，因为这些节点可用的资源可能已经用尽，此时，Spark会等待一段时间，默认3s，如果等待指定时间后仍然无法在指定节点运行，那么会自动降级，尝试将task分配到比较差的本地化级别所对应的节点上，比如将task分配到离它要计算的数据比较近的一个节点，然后进行计算，如果当前级别仍然不行，那么继续降级。

当task要处理的数据不在task所在节点上时，会发生数据的传输。task会通过所在节点的BlockManager获取数据，BlockManager发现数据不在本地时，会通过网络传输组件从数据所在节点的BlockManager处获取数据。

网络传输数据的情况是我们不愿意看到的，大量的网络传输会严重影响性能，因此，我们希望通过调节本地化等待时长，如果在等待时长这段时间内，目标节点处理完成了一部分task，那么当前的task将有机会得到执行，这样就能够改善Spark作业的整体性能。

Spark本地化等级

在Spark项目开发阶段，可以使用client模式对程序进行测试，此时，可以在本地看到比较全的日志信息，日志信息中有明确的task数据本地化的级别，如果大部分都是PROCESS_LOCAL，那么就无需进行调节，但是如果发现很多的级别都是NODE_LOCAL、ANY，那么需要对本地化的等待时长进行调节，通过延长本地化等待时长，看看task的本地化级别有没有提升，并观察Spark作业的运行时间有没有缩短。 注意，过犹不及，不要将本地化等待时长延长地过长，导致因为大量的等待时长，使得Spark作业的运行时间反而增加了。

val conf = new SparkConf() .set("spark.locality.wait", "6")

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本次的分享就到这里了,

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