Spark Core（十九）Spark性能的调优

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1. 资源调优
   
   1. 就是多分配内存和core
2. 更改高效的序列化方法，kyro（减少内存开销）
3. 优化数据结构（减少内存开销）
   
   1. 优先使用数组，而不是集合类。优先使用字符串。尽可能少的使用包装类.
   2. 业务允许的情况下尽量使用id作为唯一键，不用String类型
   3. 尽量少用对象嵌套结构，可以用Json串来代替对象嵌套结构

4. 对RDD进行持久化与Checkpoint

   1. 如果一个RDD被多次进行Action操作和Transformation操作，那么我们为了提高性能就可以将这个RDD进行持久化。调用RDD的cache方法和persist方法来进行持久化

   2. 指定序列化的持久化级别

      持久化级别	解释
      MEMORY_ONLY	将没有序列化的java对象持久化到内存中，spark的默认持久化级别，如果有的分区内存不够就不会在该分区上持久化
      MEMORY_AND_DISK	将没有序列化的java对象持久化到内存中，当内存中不够用的时候，将一部分数据持久化到磁盘中
      MEMORY_ONLY_SER	将RDD存储为序列化的Java对象(每个分区一个字节数组)。与反序列化对象相比，这通常更节省空间，特别是在使用快速序列化器时，但是读起来更需要cpu。
      MEMORY_AND_DISK_SER	与MEMORY_ONLY_SER类似，但超出内存的数据溢出到磁盘中
      DISK_ONLY	只将RDD分区存储在磁盘上。
      MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2, etc.	以副本的方式持久化数据

5. Java虚拟机的垃圾回收机制的调优

   1. 如果在持久还RDD的时候，持久化了大量的数据，那么Java虚拟机的垃圾回收就可能出现了瓶颈，因为Java垃圾回收机制是定期对垃圾对象进行回收，使得内存得以释放。频繁的垃圾回收会影响Spark作业的性能，因为Java的垃圾回收机制其实就是一条线程，在这个线程执行的时候，其他所有的线程都变为等待状态，垃圾回收线程执行完了以后其他线程才会继续执行，这样性能就很受影响
   2. 默认情况下Executor内存空间被划分了两块。一块分到60%的空间，用来缓存RDD数据，另一块分为剩下的40%空间，用来分配Task，存放它运行时动态创建的对象。这种情况下，40%空间不足的时候，就会频繁进行垃圾回收，而且还有可能造成Spark作业的运行异常。在实际业务中可以根据具体情况来调整这缓存RDD区域内存的占比大小，调整方式为：new SparkConf().set("spark.storage,memoryFraction","0.5")，使得这两块区域各占50%

   3. Executor中的Task运行时的内存空间又被分为两块空间，一块叫做老年代，存放长时间存活的对象，一块叫做新生代，存放短时间存活的对象。新生代又被分为三块空间，第一块叫做Eden区域，第二块叫做Survivor1区域，第三块叫做survivor2区域。在动态创建对象的时候首先会将对象先放入Eden和survivor1区域中，survivor2是备用区域。当Eden区域满了以后就会触发minor gc操作，会回收新生代中不被使用的对象，剩下的对象就会被移入survivor2区域中，这时survivor2和survivor1就会互换角色，survivor1变成了备用区域。如果在新生代中多次触发垃圾回收以后，有的对象长时间不会被回收，那么就说明他是一个长时间存活的对象，就会被移到老年代中。如果Eden区域分的不够大，当发生minor gc的时候存活的对象会被移入备用区域，如果这个时候备用区域满了，短时间存活的对象就有可能被分到老年区域中，当老年区域满了的时候就出触发full gc操作来回收老年代的对象，在回收的时候其他线程停止，影响性能。
      

   4. 提高Spark作业并行度

      1. 设置并行度为集群cpu的2~3倍的Task数量，new SparkConf("spark.default.parallelism","10"),HDFS上每一个block就是一个Partition。

   5. 广播共享数据

      1. 为每个节点都广播一份共享数据。val broadcastMyData = sc.broadcast("myData")，以后再次用到这个变量的时候就直接用广播以后的变量即可。

   6. 数据本地化

      1. 数据本地化就是说数据与计算它的代码是分开的，那么最后肯定他们俩需要在一起才能完成计算任务，这也样就出现了网络IO，通常来说传输计算代码要比传输数据快的多，因为代码数据量小，数据的数据量大。Spark也是基于这种机制来进行Task的调度的。
      2. 数据本地化级别，
         
         1. PROCESS_LOCAL:数据与计算代码在一个Jvm进程中
         2. NODE_LOCAL:数据与计算代码在一个节点上，但是不在一个进程中，比如说不在一个Executor上
         3. NO_PREF：数据从哪来性能都是一样的
         4. RACK_LOCAL：数据和代码在一个机架上
         5. ANY：数据可能在任意地方，比如网路可达的任意机器
      3. 在TaskScheduleImpl提交Task到Executor上去执行的时候，Task在等待一段时间以后，如果Executor一直没有core被释放，那么Task的数据本地化级别就会依次放大一个级别，这个等待时间是可以调整的，这就是一个调优点
   7. shuffle性能优化
      
      1. spark.shuffle.file.buffer
         
         1. 默认值：32k
         2. 参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。
         3. 调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如64k），从而减少shuffle write过程中溢写磁盘文件的次数，也就可以减少磁盘IO次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。
      2. spark.reducer.maxSizeInFlight
         
         1. 默认值：48m
         2. 参数说明：该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小，而这个buffer缓冲决定了每次能够拉取多少数据。
         3. 调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而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。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。
      3. spark.shuffle.io.maxRetries
         
         1. 默认值：3
         2. 参数说明：shuffle read task从shuffle write task所在节点拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常导致拉取失败，是会自动进行重试的。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。
         3. 调优建议：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。
      4. spark.shuffle.io.retryWait
         
         1. 默认值：5s
         2. 参数说明：具体解释同上，该参数代表了每次重试拉取数据的等待间隔，默认是5s。
         3. 调优建议：建议加大间隔时长（比如60s），以增加shuffle操作的稳定性。
      5. spark.shuffle.memoryFraction
         
         1. 默认值：0.2
         2. 参数说明：该参数代表了Executor内存中，分配给shuffle read task进行聚合操作的内存比例，默认是20%。
         3. 调优建议：在资源参数调优中讲解过这个参数。如果内存充足，而且很少使用持久化操作，建议调高这个比例，给shuffle read的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。在实践中发现，合理调节该参数可以将性能提升10%左右。
      6. spark.shuffle.manager
         
         1. 默认值：sort
         2. 参数说明：该参数用于设置ShuffleManager的类型。Spark 1.5以后，有三个可选项：hash、sort和tungsten-sort。HashShuffleManager是Spark 1.2以前的默认选项，但是Spark 1.2以及之后的版本默认都是SortShuffleManager了。tungsten-sort与sort类似，但是使用了tungsten计划中的堆外内存管理机制，内存使用效率更高。
         3. 调优建议：由于SortShuffleManager默认会对数据进行排序，因此如果你的业务逻辑中需要该排序机制的话，则使用默认的SortShuffleManager就可以；而如果你的业务逻辑不需要对数据进行排序，那么建议参考后面的几个参数调优，通过bypass机制或优化的HashShuffleManager来避免排序操作，同时提供较好的磁盘读写性能。这里要注意的是，tungsten-sort要慎用，因为之前发现了一些相应的bug。
      7. spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold
         
         1. 默认值：200
         2. 参数说明：当ShuffleManager为SortShuffleManager时，如果shuffle read task的数量小于这个阈值（默认是200），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。
         3. 调优建议：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。那么此时就会自动启用bypass机制，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。
      8. spark.shuffle.consolidateFiles
         
         1. 默认值：false
         2. 参数说明：如果使用HashShuffleManager，该参数有效。如果设置为true，那么就会开启consolidate机制，会大幅度合并shuffle write的输出文件，对于shuffle read task数量特别多的情况下，这种方法可以极大地减少磁盘IO开销，提升性能。
         3. 调优建议：如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还可以尝试将spark.shffle.manager参数手动指定为hash，使用HashShuffleManager，同时开启consolidate机制。在实践中尝试过，发现其性能比开启了bypass机制的SortShuffleManager要高出10%~30%。