大数据学习：Spark调优原理及思路

在具体的大数据应用场景下，即使是高性能的框架，也会因为各种复杂的需求，及系统长期运行造成的冗余，导致效率和性能降低，这个时候就需要考虑到调优的部分。今天的大数据学习分享，我们就主要来讲讲Spark框架的调优原理及思路。

Spark运行原理


——每一个进程包含一个executor对象，一个executor包含一个线程池，每个线程执行一个tasks。

线程池好处：省去了进程频繁启停开销

Task并发度概念：

每一个节点可以启动一个或多个executor进程；

每一个executor进程有多个core组成，每一个core一次只能执行一个task

Executor的内存分为3块

•第一块：执行内存，让task执行代码时，默认占executor总内存的20%，留给程序自己

•第二块：task通过shuffle过程拉取上一个stage的task的输出后，进行聚合等操作时使用，默认也是占20%，exectution：执行内存 join、groupby这类算子涉及内存，shuffle数据都会缓存在这个内存区，如果内存满，把数据写到磁盘（spill）

•第三块：让RDD持久化时使用，默认占executor总内存的60%，Storage：存储cache、presist、broadcast（数据量不是特别大，进行广播 -file）数据

•Task的执行速度和每个executor进程的CPU Core数量有直接关系，一个CPU Core同一时间只能执行一个线程，每个executor进程上分配到的多个task，都是以task一条线程的方式，多线程并发运行的。如果CPU Core数量比较充足，而且分配到的task数量比较合理，那么可以比较快速和高效地执行完这些task线程

Spark资源参数调优

•driver-memory： 设置Driver进程的内存

– 建议：通常不用设置，一般1G就够了，若出现使用collect算子将RDD数据全部拉取到Driver上处理，就必须确保该值足够大，否则OOM内存溢出

•executor-memory：设置每个executor进程的内存， num-executors* numexecutors代表作业申请的总内存量（尽量不要超过最大总内存的1/3~1/2）

– 建议：设置4G~8G较合适

•executor-cores： 每个executor进程的CPU Core数量，该参数决定每个executor进程并行执行task线程的能力， num-executors* executor-cores代表作业申请总CPU core数（不要超过总CPU Core的1/3~1/2 ）

– 建议：设置2~4个较合适

•num-executors：该作业总共需要多少executor进程执行

– 建议：每个作业运行一般设置50~100个左右较合适

•spark.default.parallelism：每个stage的默认task数量

– 建议：设置500~1000较合适，默认一个HDFS的block对应一个task， Spark默认值偏少，这样导致不能充分利用资源

•spark.storage.memoryFraction：设置RDD持久化数据在executor内存中能占的比例，默认0.6，即默认executor 60%的内存可以保存持久化RDD数据

– 建议：若有较多的持久化操作，可以设置高些，超出内存的会频繁gc导致运行缓慢

•spark.shuffle.memoryFraction： 聚合操作占executor内存的比例，默认0.2

– 建议：若持久化操作较少，但shuffle较多时，可以降低持久化内存占比，提高shuffle操作内存占比

Spark开发调优

原则一：避免创建重复的RDD

– 对同一份数据，只应该创建一个RDD，不能创建多个RDD来代表同一份数据

– 极大浪费内存

原则二：尽可能复用同一个RDD

– 比如：一个RDD数据格式是key-value，另一个是单独value类型，这两个RDD的value部分完全一样，这样可以复用达到减少算子执行次数

原则三：对多次使用的RDD进行持久化处理

– 每次对一个RDD执行一个算子操作时，都会重新从源头处理计算一遍，计算出那个RDD出来，然后进一步操作，这种方式性能很差

– 对多次使用的RDD进行持久化，将RDD的数据保存在内存或磁盘中，避免重复劳动

– 借助cache()和persist()方法

原则四：避免使用shuffle类算子

– 在spark作业运行过程中，最消耗性能的地方就是shuffle过程

– 将分布在集群中多个节点上的同一个key，拉取到同一个节点上，进行聚合和join处理，比如groupByKey、 reduceByKey、 join等算子，都会触发shuffle

原则五：使用map-side预聚合的shuffle操作

– 一定要使用shuffle的，无法用map类算子替代的，那么尽量使用map-site预聚合的算子

– 思想类似MapReduce中的Combiner

– 可能的情况下使用reduceByKey或aggregateByKey算子替代groupByKey算子，因为reduceByKey或aggregateByKey算子会使用用户自定义的函数对每个节点本地相同的key进行预聚合，而groupByKey算子不会预聚合

原则六：使用Kryo优化序列化性能

– Kryo是一个序列化类库，来优化序列化和反序列化性能

– Spark默认使用Java序列化机制（ObjectOutputStream/ ObjectInputStream API）进行序列化和反序列化

– Spark支持使用Kryo序列化库，性能比Java序列化库高很多， 10倍左右

关于大数据学习，Spark调优原理及思路，以上就为大家做了基本的讲解了。要进行调优之前，首先一定是要对框架底层的运行原理要非常清楚的，这些之前的文章也都做过相应的介绍，大家可以结合起来看。成都加米谷大数据，专业大数据培训，大数据开发、数据分析与挖掘，零基础班本月正在招生中，课程大纲及预约试听可联系客服获取！