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Spark算子选择策略

时间:2016-11-04 01:28:16      阅读:306      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:foreach   传输   spark   广播   com   集合   官方   gre   reduce   

摘要

   1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey

  2.使用mapPartitions替代普通map

  3.使用foreachPartitions替代foreach

  4.使用filter之后进行coalesce操作

  5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作

  6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合

内容

1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey

 reduceByKey/aggregateByKey底层使用combinerByKey实现,会在map端进行局部聚合;groupByKey不会

2.使用mapPartitions替代普通map

mapPartitions类的算子,一次函数调用会处理一个partition所有的数据,而不是一次函数调用处理一条,性能相对来说会高一些。但是有的时候,使用mapPartitions会出现OOM(内存溢出)的问题。因为单次函数调用就要处理掉一个partition所有的数据,如果内存不够,垃圾回收时是无法回收掉太多对象的,很可能出现OOM异常。所以使用这类操作时要慎重!

3.使用foreachPartitions替代foreach

原理类似于“使用mapPartitions替代map”,也是一次函数调用处理一个partition的所有数据,而不是一次函数调用处理一条数据。在实践中发现,foreachPartitions类的算子,对性能的提升还是很有帮助的。比如在foreach函数中,将RDD中所有数据写MySQL,那么如果是普通的foreach算子,就会一条数据一条数据地写,每次函数调用可能就会创建一个数据库连接,此时就势必会频繁地创建和销毁数据库连接,性能是非常低下;但是如果用foreachPartitions算子一次性处理一个partition的数据,那么对于每个partition,只要创建一个数据库连接即可,然后执行批量插入操作,此时性能是比较高的。实践中发现,对于1万条左右的数据量写MySQL,性能可以提升30%以上。

4.使用filter之后进行coalesce操作

通常对一个RDD执行filter算子过滤掉RDD中较多数据后(比如30%以上的数据),建议使用coalesce算子,手动减少RDD的partition数量,将RDD中的数据压缩到更少的partition中去。因为filter之后,RDD的每个partition中都会有很多数据被过滤掉,此时如果照常进行后续的计算,其实每个task处理的partition中的数据量并不是很多,有一点资源浪费,而且此时处理的task越多,可能速度反而越慢。因此用coalesce减少partition数量,将RDD中的数据压缩到更少的partition之后,只要使用更少的task即可处理完所有的partition。在某些场景下,对于性能的提升会有一定的帮助。

5.使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作

repartitionAndSortWithinPartitions是Spark官网推荐的一个算子,官方建议,如果需要在repartition重分区之后,还要进行排序,建议直接使用repartitionAndSortWithinPartitions算子。因为该算子可以一边进行重分区的shuffle操作,一边进行排序。shuffle与sort两个操作同时进行,比先shuffle再sort来说,性能可能是要高的。

6.使用broadcast使各task共享同一Executor的集合替代算子函数中各task传送一份集合

在算子函数中使用到外部变量时,默认情况下,Spark会将该变量复制多个副本,通过网络传输到task中,此时每个task都有一个变量副本。如果变量本身比较大的话(比如100M,甚至1G),那么大量的变量副本在网络中传输的性能开销,以及在各个节点的Executor中占用过多内存导致的频繁GC,都会极大地影响性能。

因此对于上述情况,如果使用的外部变量比较大,建议使用Spark的广播功能,对该变量进行广播。广播后的变量,会保证每个Executor的内存中,只驻留一份变量副本,而Executor中的task执行时共享该Executor中的那份变量副本。这样的话,可以大大减少变量副本的数量,从而减少网络传输的性能开销,并减少对Executor内存的占用开销,降低GC的频率。

Spark算子选择策略

标签:foreach   传输   spark   广播   com   集合   官方   gre   reduce   

原文地址:http://www.cnblogs.com/arachis/p/Spark_API.html

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