标签：tput info 容错 write 内存配置 范围 模拟 数据 磁盘空间
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。 --driver-memory 配置Driver内存（影响不大） 内存大小影响不大
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2-1所示：
/usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit --class com.atguigu.spark.Analysis --num-executors 80 --driver-memory 6g --executor-memory 6g --executor-cores 3 /usr/opt/modules/spark/jar/spark.jar \
生产环境Spark submit脚本配置
/usr/local/spark/bin/spark-submit --class com.atguigu.spark.WordCount --num-executors 80 --driver-memory 6g --executor-memory 6g --executor-cores 3 --master yarn-cluster --queue root.default --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048 --conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300 /usr/local/spark/spark.jar 参数配置参考值： --num-executors：50~100 --driver-memory：1G~5G --executor-memory：6G~10G --executor-cores：3 --master：实际生产环境一定使用yarn-cluster
二：RDD优化
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，如图：
对图中的RDD计算架构进行修改，得到如图2-2所示的优化结果：
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以之前的父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：
第一，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。
第二，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。
1.2.3 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。
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清单2-2所示：
代码清单2-2 Spark作业并行度设置
val conf = new SparkConf() .set("spark.default.parallelism", "500")
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。
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。
Kryo序列化注册方式的实例代码如代码清单2-3所示：
代码清单2-3 Kryo序列化机制配置代码
public class MyKryoRegistrator implements KryoRegistrator
{
@Override
public void registerClasses(Kryo kryo)
{
kryo.register(StartupReportLogs.class);
}
}
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算在的节点（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，户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。
普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作，而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进行操作。如果是普通的map算子，假设一个partition有1万条数据，那么map算子中的function要执行1万次，也就是对每个元素进行操作。
如果是mapPartition算子，由于一个task处理一个RDD的partition，那么一个task只会执行一次function，function一次接收所有的partition数据，效率比较高；
比如，当要把RDD中的所有数据通过JDBC写入数据，如果使用map算子，那么需要对RDD中的每一个元素都创建一个数据库连接，这样对资源的消耗很大，如果使用mapPartitions算子，那么针对一个分区的数据，只需要建立一个数据库连接。
mapPartitions算子也存在一些缺点：对于普通的map操作，一次处理一条数据，如果在处理了2000条数据后内存不足，那么可以将已经处理完的2000条数据从内存中垃圾回收掉；但是如果使用mapPartitions算子，但数据量非常大时，function一次处理一个分区的数据，如果一旦内存不足，此时无法回收内存，就可能会OOM，即内存溢出。
因此，mapPartitions算子适用于数据量不是特别大的时候，此时使用mapPartitions算子对性能的提升效果还是不错的。（当数据量很大的时候，一旦使用mapPartitions算子，就会直接OOM）
在项目中，应该首先估算一下RDD的数据量、每个partition的数据量，以及分配给每个Executor的内存资源，如果资源允许，可以考虑使用mapPartitions算子代替map。
在生产环境中，通常使用foreachPartition算子来完成数据库的写入，通过foreachPartition算子的特性，可以优化写数据库的性能。
如果使用foreach算子完成数据库的操作，由于foreach算子是遍历RDD的每条数据，因此，每条数据都会建立一个数据库连接，这是对资源的极大浪费，因此，对于写数据库操作，我们应当使用foreachPartition算子。
与mapPartitions算子非常相似，foreachPartition是将RDD的每个分区作为遍历对象，一次处理一个分区的数据，也就是说，如果涉及数据库的相关操作，一个分区的数据只需要创建一次数据库连接，如图
使用了foreachPartition算子后，可以获得以下的性能提升：
1. 对于我们写的function函数，一次处理一整个分区的数据；
2. 对于一个分区内的数据，创建唯一的数据库连接；
3. 只需要向数据库发送一次SQL语句和多组参数；
在生产环境中，全部都会使用foreachPartition算子完成数据库操作。foreachPartition算子存在一个问题，与mapPartitions算子类似，如果一个分区的数据量特别大，可能会造成OOM，即内存溢出。
在Spark任务中我们经常会使用filter算子完成RDD中数据的过滤，在任务初始阶段，从各个分区中加载到的数据量是相近的，但是一旦进过filter过滤后，每个分区的数据量有可能会存在较大差异，如图
根据图2-6我们可以发现两个问题：
1. 每个partition的数据量变小了，如果还按照之前与partition相等的task个数去处理当前数据，有点浪费task的计算资源；
2. 每个partition的数据量不一样，会导致后面的每个task处理每个partition数据的时候，每个task要处理的数据量不同，这很有可能导致数据倾斜问题。
如图2-6所示，第二个分区的数据过滤后只剩100条，而第三个分区的数据过滤后剩下800条，在相同的处理逻辑下，第二个分区对应的task处理的数据量与第三个分区对应的task处理的数据量差距达到了8倍，这也会导致运行速度可能存在数倍的差距，这也就是数据倾斜问题。
针对上述的两个问题，我们分别进行分析：
1. 针对第一个问题，既然分区的数据量变小了，我们希望可以对分区数据进行重新分配，比如将原来4个分区的数据转化到2个分区中，这样只需要用后面的两个task进行处理即可，避免了资源的浪费。
2. 针对第二个问题，解决方法和第一个问题的解决方法非常相似，对分区数据重新分配，让每个partition中的数据量差不多，这就避免了数据倾斜问题。
那么具体应该如何实现上面的解决思路？我们需要coalesce算子。
repartition与coalesce都可以用来进行重分区，其中repartition只是coalesce接口中shuffle为true的简易实现，coalesce默认情况下不进行shuffle，但是可以通过参数进行设置。
假设我们希望将原本的分区个数A通过重新分区变为B，那么有以下几种情况：
① A与B相差值不大
此时使用coalesce即可，无需shuffle过程。
② A与B相差值很大
此时可以使用coalesce并且不启用shuffle过程，但是会导致合并过程性能低下，所以推荐设置coalesce的第二个参数为true，即启动shuffle过程。
此时使用repartition即可，如果使用coalesce需要将shuffle设置为true，否则coalesce无效。
我们可以在filter操作之后，使用coalesce算子针对每个partition的数据量各不相同的情况，压缩partition的数量，而且让每个partition的数据量尽量均匀紧凑，以便于后面的task进行计算操作，在某种程度上能够在一定程度上提升性能。
注意：local模式是进程内模拟集群运行，已经对并行度和分区数量有了一定的内部优化，因此不用去设置并行度和分区数量。
在第一节的常规性能调优中我们讲解了并行度的调节策略，但是，并行度的设置对于Spark SQL是不生效的，用户设置的并行度只对于Spark SQL以外的所有Spark的stage生效。
Spark SQL的并行度不允许用户自己指定，Spark SQL自己会默认根据hive表对应的HDFS文件的split个数自动设置Spark SQL所在的那个stage的并行度，用户自己通spark.default.parallelism参数指定的并行度，只会在没Spark SQL的stage中生效。
由于Spark SQL所在stage的并行度无法手动设置，如果数据量较大，并且此stage中后续的transformation操作有着复杂的业务逻辑，而Spark SQL自动设置的task数量很少，这就意味着每个task要处理为数不少的数据量，然后还要执行非常复杂的处理逻辑，这就可能表现为第一个有Spark SQL的stage速度很慢，而后续的没有Spark SQL的stage运行速度非常快。
为了解决Spark SQL无法设置并行度和task数量的问题，我们可以使用repartition算子。
Spark SQL这一步的并行度和task数量肯定是没有办法去改变了，但是，对于Spark SQL查询出来的RDD，立即使用repartition算子，去重新进行分区，这样可以重新分区为多个partition，从repartition之后的RDD操作，由于不再设计Spark SQL，因此stage的并行度就会等于你手动设置的值，这样就避免了Spark SQL所在的stage只能用少量的task去处理大量数据并执行复杂的算法逻辑。
reduceByKey相较于普通的shuffle操作一个显著的特点就是会进行map端的本地聚合，map端会先对本地的数据进行combine操作，然后将数据写入给下个stage的每个task创建的文件中，也就是在map端，对每一个key对应的value，执行reduceByKey算子函数。reduceByKey算子的执行过程如图2-8所示：
使用reduceByKey对性能的提升如下：
基于reduceByKey的本地聚合特征，我们应该考虑使用reduceByKey代替其他的shuffle算子，例如groupByKey。reduceByKey与groupByKey的运行原理如图2-9和图2-10所示：
根据上图可知，groupByKey不会进行map端的聚合，而是将所有map端的数据shuffle到reduce端，然后在reduce端进行数据的聚合操作。由于reduceByKey有map端聚合的特性，使得网络传输的数据量减小，因此效率要明显高于groupByKey。
在Spark任务运行过程中，如果shuffle的map端处理的数据量比较大，但是map端缓冲的大小是固定的，可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况，使得性能非常低下，通过调节map端缓冲的大小，可以避免频繁的磁盘IO操作，进而提升Spark任务的整体性能。
map端缓冲的默认配置是32KB，如果每个task处理640KB的数据，那么会发生640/32 = 20次溢写，如果每个task处理64000KB的数据，机会发生64000/32=2000此溢写，这对于性能的影响是非常严重的。
map端缓冲的配置方法如代码清单2-7所示：
代码清单2-7 map端缓冲配置
val conf = new SparkConf()
.set("spark.shuffle.file.buffer", "64")
Spark Shuffle过程中，shuffle reduce task的buffer缓冲区大小决定了reduce task每次能够缓冲的数据量，也就是每次能够拉取的数据量，如果内存资源较为充足，适当增加拉取数据缓冲区的大小，可以减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。
reduce端数据拉取缓冲区的大小可以通过spark.reducer.maxSizeInFlight参数进行设置，默认为48MB，该参数的设置方法如代码清单2-8所示：
代码清单2-8 reduce端数据拉取缓冲区配置
val conf = new SparkConf()
.set("spark.reducer.maxSizeInFlight", "96")
Spark Shuffle过程中，reduce task拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常等原因导致失败会自动进行重试。对于那些包含了特别耗时的shuffle操作的作业，建议增加重试最大次数（比如60次），以避免由于JVM的full gc或者网络不稳定等因素导致的数据拉取失败。在实践中发现，对于针对超大数据量（数十亿~上百亿）的shuffle过程，调节该参数可以大幅度提升稳定性。
reduce端拉取数据重试次数可以通过spark.shuffle.io.maxRetries参数进行设置，该参数就代表了可以重试的最大次数。如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败，默认为3，该参数的设置方法如代码清单2-9所示：
代码清单2-9 reduce端拉取数据重试次数配置
val conf = new SparkConf()
.set("spark.shuffle.io.maxRetries", "6")
Spark Shuffle过程中，reduce task拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常等原因导致失败会自动进行重试，在一次失败后，会等待一定的时间间隔再进行重试，可以通过加大间隔时长（比如60s），以增加shuffle操作的稳定性。
reduce端拉取数据等待间隔可以通过spark.shuffle.io.retryWait参数进行设置，默认值为5s，该参数的设置方法如代码清单2-10所示：
代码清单2-10 reduce端拉取数据等待间隔配置
val conf = new SparkConf()
.set("spark.shuffle.io.retryWait", "60s")
对于SortShuffleManager，如果shuffle reduce task的数量小于某一阈值则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件都合并成一个文件，并会创建单独的索引文件。
当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量，那么此时map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销，但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此shuffle write性能有待提高。
SortShuffleManager排序操作阈值的设置可以通过spark.shuffle.sort. bypassMergeThreshold这一参数进行设置，默认值为200，该参数的设置方法如代码清单2-11所示：
代码清单2-10 reduce端拉取数据等待间隔配置
val conf = new SparkConf()
.set("spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold", "400")
对于JVM调优，首先应该明确，(major)full gc/minor gc，都会导致JVM的工作线程停止工作，即stop the world。
1. 静态内存管理机制
根据Spark静态内存管理机制，堆内存被划分为了两块，Storage和Execution。Storage主要用于缓存RDD数据和broadcast数据，Execution主要用于缓存在shuffle过程中产生的中间数据，Storage占系统内存的60%，Execution占系统内存的20%，并且两者完全独立。
在一般情况下，Storage的内存都提供给了cache操作，但是如果在某些情况下cache操作内存不是很紧张，而task的算子中创建的对象很多，Execution内存又相对较小，这回导致频繁的minor gc，甚至于频繁的full gc，进而导致Spark频繁的停止工作，性能影响会很大。
在Spark UI中可以查看每个stage的运行情况，包括每个task的运行时间、gc时间等等，如果发现gc太频繁，时间太长，就可以考虑调节Storage的内存占比，让task执行算子函数式，有更多的内存可以使用。
Storage内存区域可以通过spark.storage.memoryFraction参数进行指定，默认为0.6，即60%，可以逐级向下递减，如代码清单2-6所示：
代码清单2-6 Storage内存占比设置
val conf = new SparkConf()
.set("spark.storage.memoryFraction", "0.4")
2. 统一内存管理机制
根据Spark统一内存管理机制，堆内存被划分为了两块，Storage和Execution。Storage主要用于缓存数据，Execution主要用于缓存在shuffle过程中产生的中间数据，两者所组成的内存部分称为统一内存，Storage和Execution各占统一内存的50%，由于动态占用机制的实现，shuffle过程需要的内存过大时，会自动占用Storage的内存区域，因此无需手动进行调节。
Executor的堆外内存主要用于程序的共享库、Perm Space、 线程Stack和一些Memory mapping等, 或者类C方式allocate object。
有时，如果你的Spark作业处理的数据量非常大，达到几亿的数据量，此时运行Spark作业会时不时地报错，例如shuffle output file cannot find，executor lost，task lost，out of memory等，这可能是Executor的堆外内存不太够用，导致Executor在运行的过程中内存溢出。
stage的task在运行的时候，可能要从一些Executor中去拉取shuffle map output文件，但是Executor可能已经由于内存溢出挂掉了，其关联的BlockManager也没有了，这就可能会报出shuffle output file cannot find，executor lost，task lost，out of memory等错误，此时，就可以考虑调节一下Executor的堆外内存，也就可以避免报错，与此同时，堆外内存调节的比较大的时候，对于性能来讲，也会带来一定的提升。
默认情况下，Executor堆外内存上限大概为300多MB，在实际的生产环境下，对海量数据进行处理的时候，这里都会出现问题，导致Spark作业反复崩溃，无法运行，此时就会去调节这个参数，到至少1G，甚至于2G、4G。
Executor堆外内存的配置需要在spark-submit脚本里配置，如代码清单2-7所示：
代码清单2-7 Executor堆外内存配置
--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048
以上参数配置完成后，会避免掉某些JVM OOM的异常问题，同时，可以提升整体Spark作业的性能。
在Spark作业运行过程中，Executor优先从自己本地关联的BlockManager中获取某份数据，如果本地BlockManager没有的话，会通过TransferService远程连接其他节点上Executor的BlockManager来获取数据。
如果task在运行过程中创建大量对象或者创建的对象较大，会占用大量的内存，这回导致频繁的垃圾回收，但是垃圾回收会导致工作现场全部停止，也就是说，垃圾回收一旦执行，Spark的Executor进程就会停止工作，无法提供相应，此时，由于没有响应，无法建立网络连接，会导致网络连接超时。
在生产环境下，有时会遇到file not found、file lost这类错误，在这种情况下，很有可能是Executor的BlockManager在拉取数据的时候，无法建立连接，然后超过默认的连接等待时长60s后，宣告数据拉取失败，如果反复尝试都拉取不到数据，可能会导致Spark作业的崩溃。这种情况也可能会导致DAGScheduler反复提交几次stage，TaskScheduler返回提交几次task，大大延长了我们的Spark作业的运行时间。
此时，可以考虑调节连接的超时时长，连接等待时长需要在spark-submit脚本中进行设置，设置方式如代码清单2-8所示：
代码清单2-8 连接等待时长配置
--conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300
调节连接等待时长后，通常可以避免部分的XX文件拉取失败、XX文件lost等报错。
标签：tput info 容错 write 内存配置 范围 模拟 数据 磁盘空间
原文地址：https://www.cnblogs.com/shengyang17/p/10743620.html
