SPARK优化

1.1、 分配更多资源

1.1.1、分配哪些资源?

Executor的数量

每个Executor所能分配的CPU数量

每个Executor所能分配的内存量

Driver端分配的内存数量

1.1.2、在哪里分配这些资源?

在生产环境中,提交spark作业时,用的spark-submit shell脚本,里面调整对应的参数:

/usr/local/spark/bin/spark-submit\

--classcn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \

--num-executors3 \ 配置executor的数量

--driver-memory100m \ 配置driver的内存(影响不大)

--executor-memory100m \ 配置每个executor的内存大小

--total-executor-cores3 \ 配置所有executor的cpu core数量

/usr/local/SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar\

1.1.3、调节到多大,算是最大呢?

常用的资源调度模式有Spark Standalone和Spark On Yarn。比如说你的每台机器能够给你使用60G内存,10个cpu core,20台机器。那么executor的数量是20。平均每个executor所能分配60G内存和10个cpu core。

1.1.4、为什么多分配了这些资源以后,性能会得到提升?

[if !supportLists]Ø [endif]增加executor:

如果executor数量比较少,那么,能够并行执行的task数量就比较少,就意味着,我们的Application的并行执行的能力就很弱。

比如有3个executor,每个executor有2个cpu core,那么同时能够并行执行的task,就是6个。6个执行完以后,再换下一批6个task。

增加了executor数量以后,那么,就意味着,能够并行执行的task数量,也就变多了。比如原先是6个,现在可能可以并行执行10个,甚至20个,100个。那么并行能力就比之前提升了数倍,数十倍。相应的,性能(执行的速度),也能提升数倍~数十倍。

增加每个executor的cpu core,也是增加了执行的并行能力。原本20个executor,每个才2个cpu core。能够并行执行的task数量,就是40个task。

现在每个executor的cpu core,增加到了4个。能够并行执行的task数量,就是100个task。就物理性能来看,执行的速度,提升了2倍。

增加每个executor的内存量。增加了内存量以后,对性能的提升,有三点:

1、如果需要对RDD进行cache,那么更多的内存,就可以缓存更多的数据,将更少的数据写入磁盘,甚至不写入磁盘。减少了磁盘IO。

2、对于shuffle操作,reduce端,会需要内存来存放拉取的数据并进行聚合。如果内存不够,也会写入磁盘。如果给executor分配更多内存以后,就有更少的数据,需要写入磁盘,甚至不需要写入磁盘。减少了磁盘IO,提升了性能。

3、对于task的执行,可能会创建很多对象。如果内存比较小,可能会频繁导致JVM堆内存满了,然后频繁GC,垃圾回收,minor GC和full GC。(速度很慢)。内存加大以后,带来更少的GC,垃圾回收,避免了速度变慢,速度变快了。

1.2、调节并行度

1.2.1、并行度的概念

就是指的是Spark作业中,各个stage的task数量,代表了Spark作业的在各个阶段(stage)的并行度。

1.2.2、如果不调节并行度,导致并行度过低,会怎么样?

比如现在spark-submit脚本里面,给我们的spark作业分配了足够多的资源,比如50个executor,每个executor有10G内存,每个executor有3个cpu core。基本已经达到了集群或者yarn队列的资源上限。task没有设置,或者设置的很少,比如就设置了100个task,50个executor,每个executor有3个cpu core,也就是说,你的Application任何一个stage运行的时候,都有总数在150个cpu core,可以并行运行。但是你现在,只有100个task,平均分配一下,每个executor分配到2个task,ok,那么同时在运行的task,只有100个,每个executor只会并行运行2个task。每个executor剩下的一个cpu core,就浪费掉了。

你的资源虽然分配足够了,但是问题是,并行度没有与资源相匹配,导致你分配下去的资源都浪费掉了。

合理的并行度的设置,应该是要设置的足够大,大到可以完全合理的利用你的集群资源。比如上面的例子,总共集群有150个cpu core,可以并行运行150个task。那么就应该将你的Application的并行度,至少设置成150,才能完全有效的利用你的集群资源,让150个task,并行执行。而且task增加到150个以后,即可以同时并行运行,还可以让每个task要处理的数据量变少。比如总共150G的数据要处理,如果是100个task,每个task计算1.5G的数据,现在增加到150个task,可以并行运行,而且每个task主要处理1G的数据就可以。

很简单的道理,只要合理设置并行度,就可以完全充分利用你的集群计算资源,并且减少每个task要处理的数据量,最终,就是提升你的整个Spark作业的性能和运行速度。

1.2.3、设置并行度

1)、task数量,至少设置成与Spark

application的总cpu core数量相同(最理想情况,比如总共150个cpu core,分配了150个task,一起运行,差不多同一时间运行完毕)。

2)、官方是推荐,task数量,设置成spark

application总cpu core数量的2~3倍,比如150个cpu core,基本要设置task数量为300~500。

实际情况,与理想情况不同的,有些task会运行的快一点,比如50s就完了,有些task,可能会慢一点,要1分半才运行完,所以如果你的task数量,刚好设置的跟cpu core数量相同,可能还是会导致资源的浪费。比如150个task,10个先运行完了,剩余140个还在运行,但是这个时候,有10个cpu core就空闲出来了,就导致了浪费。那如果task数量设置成cpu core总数的2~3倍,那么一个task运行完了以后,另一个task马上可以补上来,就尽量让cpu core不要空闲,同时也是尽量提升spark作业运行的效率和速度,提升性能。

3)、如何设置一个Spark

Application的并行度?

spark.default.parallelism

SparkConf conf = newSparkConf()

           .set("spark.default.parallelism","500")

1.3、 重构RDD架构以及RDD持久化

1.3.1、RDD架构重构与优化

尽量去复用RDD,差不多的RDD,可以抽取成为一个共同的RDD,供后面的RDD计算时,反复使用。

1.3.2、公共RDD一定要实现持久化

对于要多次计算和使用的公共RDD,一定要进行持久化。

持久化,就是将RDD的数据缓存到内存中/磁盘中(BlockManager)以后无论对这个RDD做多少次计算,那么都是直接取这个RDD的持久化的数据,比如从内存中或者磁盘中,直接提取一份数据。

1.3.3、持久化,是可以进行序列化的

如果正常将数据持久化在内存中,那么可能会导致内存的占用过大,这样的话,也许,会导致OOM内存溢出。

当纯内存无法支撑公共RDD数据完全存放的时候,就优先考虑使用序列化的方式在纯内存中存储。将RDD的每个partition的数据,序列化成一个大的字节数组,就一个对象。序列化后,大大减少内存的空间占用。

序列化的方式,唯一的缺点就是,在获取数据的时候,需要反序列化。

如果序列化纯内存方式,还是导致OOM内存溢出,就只能考虑磁盘的方式、内存+磁盘的普通方式(无序列化)、内存+磁盘(序列化)。

1.3.4、为了数据的高可靠性,而且内存充足,可以使用双副本机制,进行持久化。

持久化的双副本机制,持久化后的一个副本,因为机器宕机了,副本丢了,就还是得重新计算一次。持久化的每个数据单元,存储一份副本,放在其他节点上面。从而进行容错。一个副本丢了,不用重新计算,还可以使用另外一份副本。这种方式,仅仅针对你的内存资源极度充足的情况。

1.4、 广播变量

1.4.1、概念及需求

Spark Application(我们自己写的Spark作业)最开始在Driver端,在我们提交任务的时候,需要传递到各个Executor的Task上运行。对于一些只读、固定的数据(比如从DB中读出的数据),每次都需要Driver广播到各个Task上,这样效率低下。广播变量允许将变量只广播(提前广播)给各个Executor。该Executor上的各个Task再从所在节点的BlockManager获取变量,如果本地没有,那么就从Driver远程拉取变量副本,并保存在本地的BlockManager中。此后这个executor上的task,都会直接使用本地的BlockManager中的副本。而不是从Driver获取变量,从而提升了效率。

一个Executor只需要在第一个Task启动时,获得一份Broadcast数据,之后的Task都从本节点的BlockManager中获取相关数据。/

1.4.2、使用方法

1)调用SparkContext.broadcast方法创建一个Broadcast[T]对象。任何序列化的类型都可以这么实现。

2)通过value属性访问改对象的值(Java之中为value()方法)

3)变量只会被发送到各个节点一次,应作为只读值处理(修改这个值不会影响到别的节点)

1.5、使用Kryo序列化

1.5.1、概念及需求

默认情况下,Spark内部是使用Java的序列化机制,ObjectOutputStream / ObjectInputStream,对象输入输出流机制,来进行序列化。

这种默认序列化机制的好处在于,处理起来比较方便,也不需要我们手动去做什么事情,只是,你在算子里面使用的变量,必须是实现Serializable接口的,可序列化即可。

但是缺点在于,默认的序列化机制的效率不高,序列化的速度比较慢,序列化以后的数据,占用的内存空间相对还是比较大。

Spark支持使用Kryo序列化机制。这种序列化机制,比默认的Java序列化机制速度要快,序列化后的数据更小,大概是Java序列化机制的1/10。

所以Kryo序列化优化以后,可以让网络传输的数据变少,在集群中耗费的内存资源大大减少。

1.5.2、Kryo序列化机制启用以后生效的几个地方

1)、算子函数中使用到的外部变量,使用Kryo以后:优化网络传输的性能,可以优化集群中内存的占用和消耗

2)、持久化RDD,优化内存的占用和消耗。持久化RDD占用的内存越少,task执行的时候,创建的对象,就不至于频繁的占满内存,频繁发生GC。

3)、shuffle:可以优化网络传输的性能

1.5.3、使用方法

第一步,在SparkConf中设置一个属性,spark.serializer,org.apache.spark.serializer.KryoSerializer类。

第二步,注册你使用的需要通过Kryo序列化的一些自定义类,SparkConf.registerKryoClasses()。

项目中的使用:

.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")

.registerKryoClasses(newClass[]{CategorySortKey.class})

[if !supportLists]1.6、 [endif]使用fastutil优化数据格式

1.6.1、fastutil介绍

fastutil是扩展了Java标准集合框架(Map、List、Set。HashMap、ArrayList、HashSet)的类库,提供了特殊类型的map、set、list和queue。

fastutil能够提供更小的内存占用,更快的存取速度。我们使用fastutil提供的集合类,来替代自己平时使用的JDK的原生的Map、List、Set,好处在于fastutil集合类可以减小内存的占用,并且在进行集合的遍历、根据索引(或者key)获取元素的值和设置元素的值的时候,提供更快的存取速度。

fastutil也提供了64位的array、set和list,以及高性能快速的,以及实用的IO类,来处理二进制和文本类型的文件。

fastutil最新版本要求Java 7以及以上版本。

fastutil的每一种集合类型,都实现了对应的Java中的标准接口(比如fastutil的map,实现了Java的Map接口),因此可以直接放入已有系统的任何代码中。

fastutil还提供了一些JDK标准类库中没有的额外功能(比如双向迭代器)。

fastutil除了对象和原始类型为元素的集合,fastutil也提供引用类型的支持,但是对引用类型是使用等于号(=)进行比较的,而不是equals()方法。

fastutil尽量提供了在任何场景下都是速度最快的集合类库。

1.6.2、Spark中应用fastutil的场景

1)、如果算子函数使用了外部变量。第一,你可以使用Broadcast广播变量优化。第二,可以使用Kryo序列化类库,提升序列化性能和效率。第三,如果外部变量是某种比较大的集合,那么可以考虑使用fastutil改写外部变量,首先从源头上就减少内存的占用,通过广播变量进一步减少内存占用,再通过Kryo序列化类库进一步减少内存占用。

2)、在你的算子函数里,也就是task要执行的计算逻辑里面,如果有逻辑中,出现,要创建比较大的Map、List等集合,可能会占用较大的内存空间,而且可能涉及到消耗性能的遍历、存取等集合操作,此时,可以考虑将这些集合类型使用fastutil类库重写,使用了fastutil集合类以后,就可以在一定程度上,减少task创建出来的集合类型的内存占用。避免executor内存频繁占满,频繁唤起GC,导致性能下降。

1.6.3、关于fastutil调优的说明

fastutil其实没有你想象中的那么强大,也不会跟官网上说的效果那么一鸣惊人。广播变量、Kryo序列化类库、fastutil,都是之前所说的,对于性能来说,类似于一种调味品,烤鸡,本来就很好吃了,然后加了一点特质的孜然麻辣粉调料,就更加好吃了一点。分配资源、并行度、RDD架构与持久化,这三个就是烤鸡。broadcast、kryo、fastutil,类似于调料。

比如说,你的spark作业,经过之前一些调优以后,大概30分钟运行完,现在加上broadcast、kryo、fastutil,也许就是优化到29分钟运行完、或者更好一点,也许就是28分钟、25分钟。

shuffle调优,15分钟。groupByKey用reduceByKey改写,执行本地聚合,也许10分钟。跟公司申请更多的资源,比如资源更大的YARN队列,1分钟。

1.6.4、fastutil的使用

在pom.xml中引用fastutil的包

fastutil

fastutil

5.0.9

速度比较慢,可能是从国外的网去拉取jar包,可能要等待5分钟,甚至几十分钟,不等

List 相当于IntList

基本都是类似于IntList的格式,前缀就是集合的元素类型。特殊的就是Map,Int2IntMap,代表了key-value映射的元素类型。除此之外,还支持object、reference。

[if !supportLists]1.7、 [endif]调节数据本地化等待时长

1.7.1、task的locality有五种

1)、PROCESS_LOCAL:进程本地化,代码和数据在同一个进程中,也就是在同一个executor中。计算数据的task由executor执行,数据在executor的BlockManager中,性能最好。

2)、NODE_LOCAL:节点本地化,代码和数据在同一个节点中。比如说,数据作为一个HDFS block块,就在节点上,而task在节点上某个executor中运行,或者是,数据和task在一个节点上的不同executor中,数据需要在进程间进行传输。

3)、NO_PREF:对于task来说,数据从哪里获取都一样,没有好坏之分。

4)、RACK_LOCAL:机架本地化,数据和task在一个机架的两个节点上,数据需要通过网络在节点之间进行传输。

5)、ANY:数据和task可能在集群中的任何地方,而且不在一个机架中,性能最差。

1.7.2、Spark的任务调度

Spark在Driver上,对Application的每一个stage的task进行分配之前都会计算出每个task要计算的是哪个分片数据。Spark的task分配算法优先会希望每个task正好分配到它要计算的数据所在的节点,这样的话,就不用在网络间传输数据。

但是,有时可能task没有机会分配到它的数据所在的节点。为什么呢,可能那个节点的计算资源和计算能力都满了。所以这种时候, Spark会等待一段时间,默认情况下是3s(不是绝对的,还有很多种情况,对不同的本地化级别,都会去等待),到最后,实在是等待不了了,就会选择一个比较差的本地化级别。比如说,将task分配到靠它要计算的数据所在节点比较近的一个节点,然后进行计算。

但是对于第二种情况,通常来说,肯定是要发生数据传输,task会通过其所在节点的BlockManager来获取数据,BlockManager发现自己本地没有数据,会通过一个getRemote()方法,通过TransferService(网络数据传输组件)从数据所在节点的BlockManager中,获取数据,通过网络传输回task所在节点。

对于我们来说,当然不希望是类似于第二种情况的了。最好的,当然是task和数据在一个节点上,直接从本地executor的BlockManager中获取数据,纯内存,或者带一点磁盘IO。如果要通过网络传输数据的话,性能肯定会下降的。大量网络传输,以及磁盘IO,都是性能的杀手。

1.7.3、我们什么时候要调节这个参数

观察spark作业的运行日志。推荐大家在测试的时候,先用client模式在本地就直接可以看到比较全的日志。日志里面会显示:starting task…,PROCESS LOCAL、NODE LOCAL

观察大部分task的数据本地化级别,如果大多都是PROCESS_LOCAL,那就不用调节了。

如果是发现,好多的级别都是NODE_LOCAL、ANY,那么最好就去调节一下数据本地化的等待时长。要反复调节,每次调节完以后再运行并观察日志,看看大部分的task的本地化级别有没有提升,看看整个spark作业的运行时间有没有缩短。注意,不要本末倒置,不要本地化级别是提升了,但是因为大量的等待时长,spark作业的运行时间反而增加了,那还是不要调节了。

1.7.4、怎么调节

spark.locality.wait,默认是3s。6s,10s

默认情况下,下面3个的等待时长,都是跟上面那个是一样的,都是3s

spark.locality.wait.process

spark.locality.wait.node

spark.locality.wait.rack

newSparkConf().set("spark.locality.wait", "10")

2、JVM调优

堆内存存放我们创建的一些对象,有老年代和年轻代。理想情况下,老年代都是放一些生命周期很长的对象,数量应该是很少的,比如数据库连接池。我们在spark task执行算子函数(我们自己写的),可能会创建很多对象,这些对象都是要放入JVM年轻代中的。

每一次放对象的时候,都是放入eden区域,和其中一个survivor区域。另外一个survivor区域是空闲的。

当eden区域和一个survivor区域放满了以后(spark运行过程中,产生的对象实在太多了),就会触发minor gc,小型垃圾回收。把不再使用的对象,从内存中清空,给后面新创建的对象腾出来点儿地方。

清理掉了不再使用的对象之后,那么也会将存活下来的对象(还要继续使用的),放入之前空闲的那一个survivor区域中。这里可能会出现一个问题。默认eden、survior1和survivor2的内存占比是8:1:1。问题是,如果存活下来的对象是1.5,一个survivor区域放不下。此时就可能通过JVM的担保机制(不同JVM版本可能对应的行为),将多余的对象,直接放入老年代了。

如果你的JVM内存不够大的话,可能导致频繁的年轻代内存满溢,频繁的进行minor gc。频繁的minor gc会导致短时间内,有些存活的对象,多次垃圾回收都没有回收掉。会导致这种短生命周期(其实不一定是要长期使用的)对象,年龄过大,垃圾回收次数太多还没有回收到,跑到老年代。

老年代中,可能会因为内存不足,囤积一大堆,短生命周期的,本来应该在年轻代中的,可能马上就要被回收掉的对象。此时,可能导致老年代频繁满溢。频繁进行full gc(全局/全面垃圾回收)。full gc就会去回收老年代中的对象。full gc由于这个算法的设计,是针对的是,老年代中的对象数量很少,满溢进行full gc的频率应该很少,因此采取了不太复杂,但是耗费性能和时间的垃圾回收算法。full gc很慢。

full gc / minor gc,无论是快,还是慢,都会导致jvm的工作线程停止工作,stop the world。简而言之,就是说,gc的时候,spark停止工作了。等着垃圾回收结束。

内存不充足的时候,出现的问题:

1、频繁minor gc,也会导致频繁spark停止工作

2、老年代囤积大量活跃对象(短生命周期的对象),导致频繁full gc,full gc时间很长,短则数十秒,长则数分钟,甚至数小时。可能导致spark长时间停止工作。

3、严重影响咱们的spark的性能和运行的速度。

2.1、降低cache操作的内存占比

spark中,堆内存又被划分成了两块,一块是专门用来给RDD的cache、persist操作进行RDD数据缓存用的。另外一块用来给spark算子函数的运行使用的,存放函数中自己创建的对象。

默认情况下,给RDD cache操作的内存占比,是0.6,60%的内存都给了cache操作了。但是问题是,如果某些情况下cache不是那么的紧张,问题在于task算子函数中创建的对象过多,然后内存又不太大,导致了频繁的minor gc,甚至频繁full gc,导致spark频繁的停止工作。性能影响会很大。

针对上述这种情况,可以在任务运行界面,去查看你的spark作业的运行统计,可以看到每个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。此时就可以适当调价这个比例。

降低cache操作的内存占比,大不了用persist操作,选择将一部分缓存的RDD数据写入磁盘,或者序列化方式,配合Kryo序列化类,减少RDD缓存的内存占用。降低cache操作内存占比,对应的,算子函数的内存占比就提升了。这个时候,可能就可以减少minor gc的频率,同时减少full gc的频率。对性能的提升是有一定的帮助的。

一句话,让task执行算子函数时,有更多的内存可以使用。

spark.storage.memoryFraction,0.6 ->0.5 -> 0.4 -> 0.2

2.2、调节executor堆外内存与连接等待时长

调节executor堆外内存

有时候,如果你的spark作业处理的数据量特别大,几亿数据量。然后spark作业一运行,时不时的报错,shuffle file cannot find,executor、task lost,out of

memory(内存溢出)。

可能是executor的堆外内存不太够用,导致executor在运行的过程中,可能会内存溢出,可能导致后续的stage的task在运行的时候,要从一些executor中去拉取shuffle map output文件,但是executor可能已经挂掉了,关联的block

manager也没有了。所以会报shuffle output file not found,resubmitting

task,executor lost。spark作业彻底崩溃。

上述情况下,就可以去考虑调节一下executor的堆外内存。也许就可以避免报错。此外,有时堆外内存调节的比较大的时候,对于性能来说,也会带来一定的提升。

可以调节堆外内存的上限:

--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048

spark-submit脚本里面,去用--conf的方式,去添加配置。用new

SparkConf().set()这种方式去设置是没有用的!一定要在spark-submit脚本中去设置。

spark.yarn.executor.memoryOverhead(看名字,顾名思义,针对的是基于yarn的提交模式)

默认情况下,这个堆外内存上限大概是300M。通常在项目中,真正处理大数据的时候,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(1024M),甚至说2G、4G。

通常这个参数调节上去以后,就会避免掉某些JVM OOM的异常问题,同时呢,会让整体spark作业的性能,得到较大的提升。

调节连接等待时长

我们知道,executor会优先从自己本地关联的BlockManager中获取某份数据。如果本地block manager没有的话,那么会通过TransferService,去远程连接其他节点上executor的block manager去获取。

而此时上面executor去远程连接的那个executor,因为task创建的对象特别大,特别多,

频繁的让JVM堆内存满溢,正在进行垃圾回收。而处于垃圾回收过程中,所有的工作线程全部停止,相当于只要一旦进行垃圾回收,spark / executor停止工作,无法提供响应。

此时呢,就会没有响应,无法建立网络连接,会卡住。spark默认的网络连接的超时时长,是60s,如果卡住60s都无法建立连接的话,那么就宣告失败了。

报错几次,几次都拉取不到数据的话,可能会导致spark作业的崩溃。也可能会导致DAGScheduler,反复提交几次stage。TaskScheduler反复提交几次task。大大延长我们的spark作业的运行时间。

可以考虑调节连接的超时时长:

--conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300

spark-submit脚本,切记,不是在new

SparkConf().set()这种方式来设置的。

spark.core.connection.ack.wait.timeout(spark core,connection,连接,ack,wait timeout,建立不上连接的时候,超时等待时长)

调节这个值比较大以后,通常来说,可以避免部分的偶尔出现的某某文件拉取失败,某某文件lost掉了。

3、Shuffle调优

原理概述:

什么样的情况下,会发生shuffle?

在spark中,主要是以下几个算子:groupByKey、reduceByKey、countByKey、join,等等。

什么是shuffle?

groupByKey,要把分布在集群各个节点上的数据中的同一个key,对应的values,都要集中到一块儿,集中到集群中同一个节点上,更严密一点说,就是集中到一个节点的一个executor的一个task中。

然后呢,集中一个key对应的values之后,才能交给我们来进行处理,>。reduceByKey,算子函数去对values集合进行reduce操作,最后变成一个value。countByKey需要在一个task中,获取到一个key对应的所有的value,然后进行计数,统计一共有多少个value。join,RDD,RDD

value>,只要是两个RDD中,key相同对应的2个value,都能到一个节点的executor的task中,给我们进行处理。

shuffle,一定是分为两个stage来完成的。因为这其实是个逆向的过程,不是stage决定shuffle,是shuffle决定stage。

reduceByKey(+),在某个action触发job的时候,DAGScheduler,会负责划分job为多个stage。划分的依据,就是,如果发现有会触发shuffle操作的算子,比如reduceByKey,就将这个操作的前半部分,以及之前所有的RDD和transformation操作,划分为一个stage。shuffle操作的后半部分,以及后面的,直到action为止的RDD和transformation操作,划分为另外一个stage。

3.1、合并map端输出文件

3.1.1、如果不合并map端输出文件的话,会怎么样?

举例实际生产环境的条件:

100个节点(每个节点一个executor):100个executor

每个executor:2个cpu core

总共1000个task:每个executor平均10个task

每个节点,10个task,每个节点会输出多少份map端文件?10 * 1000=1万个文件

总共有多少份map端输出文件?100 * 10000 = 100万。

第一个stage,每个task,都会给第二个stage的每个task创建一份map端的输出文件

第二个stage,每个task,会到各个节点上面去,拉取第一个stage每个task输出的,属于自己的那一份文件。

shuffle中的写磁盘的操作,基本上就是shuffle中性能消耗最为严重的部分。

通过上面的分析,一个普通的生产环境的spark job的一个shuffle环节,会写入磁盘100万个文件。

磁盘IO对性能和spark作业执行速度的影响,是极其惊人和吓人的。

基本上,spark作业的性能,都消耗在shuffle中了,虽然不只是shuffle的map端输出文件这一个部分,但是这里也是非常大的一个性能消耗点。

3.1.2、开启shuffle map端输出文件合并的机制

new SparkConf().set("spark.shuffle.consolidateFiles","true")

默认情况下,是不开启的,就是会发生如上所述的大量map端输出文件的操作,严重影响性能。

3.1.3、合并map端输出文件,对咱们的spark的性能有哪些方面的影响呢?

1、map task写入磁盘文件的IO,减少:100万文件-> 20万文件

2、第二个stage,原本要拉取第一个stage的task数量份文件,1000个task,第二个stage的每个task,都要拉取1000份文件,走网络传输。合并以后,100个节点,每个节点2个cpu core,第二个stage的每个task,主要拉取100 * 2 = 200个文件即可。此时网络传输的性能消耗也大大减少。

分享一下,实际在生产环境中,使用了spark.shuffle.consolidateFiles机制以后,实际的性能调优的效果:对于上述的这种生产环境的配置,性能的提升,还是相当的可观的。spark作业,5个小时-> 2~3个小时。

大家不要小看这个map端输出文件合并机制。实际上,在数据量比较大,你自己本身做了前面的性能调优,executor上去->cpu core上去->并行度(task数量)上去,shuffle没调优,shuffle就很糟糕了。大量的map端输出文件的产生,对性能有比较恶劣的影响。

这个时候,去开启这个机制,可以很有效的提升性能。

3.2、调节map端内存缓冲与reduce端内存占比

3.2.1、默认情况下可能出现的问题

默认情况下,shuffle的map task,输出到磁盘文件的时候,统一都会先写入每个task自己关联的一个内存缓冲区。

这个缓冲区大小,默认是32kb。

每一次,当内存缓冲区满溢之后,才会进行spill溢写操作,溢写到磁盘文件中去。

reduce端task,在拉取到数据之后,会用hashmap的数据格式,来对各个key对应的values进行汇聚。

针对每个key对应的values,执行我们自定义的聚合函数的代码,比如_ + _(把所有values累加起来)。

reduce task,在进行汇聚、聚合等操作的时候,实际上,使用的就是自己对应的executor的内存,executor(jvm进程,堆),默认executor内存中划分给reduce task进行聚合的比例是0.2。

问题来了,因为比例是0.2,所以,理论上,很有可能会出现,拉取过来的数据很多,那么在内存中,放不下。这个时候,默认的行为就是将在内存放不下的数据都spill(溢写)到磁盘文件中去。

在数据量比较大的情况下,可能频繁地发生reduce端的磁盘文件的读写。

3.2.2、调优方式

调节map task内存缓冲:spark.shuffle.file.buffer,默认32k(spark 1.3.x不是这个参数,后面还有一个后缀,kb。spark 1.5.x以后,变了,就是现在这个参数)

调节reduce端聚合内存占比:spark.shuffle.memoryFraction,0.2

3.2.3、在实际生产环境中,我们在什么时候来调节两个参数?

看Spark UI,如果你的公司是决定采用standalone模式,那么狠简单,你的spark跑起来,会显示一个Spark UI的地址,4040的端口。进去观察每个stage的详情,有哪些executor,有哪些task,每个task的shuffle write和shuffle read的量,shuffle的磁盘和内存读写的数据量。如果是用的yarn模式来提交,从yarn的界面进去,点击对应的application,进入Spark UI,查看详情。

如果发现shuffle 磁盘的write和read,很大。这个时候,就意味着最好调节一些shuffle的参数。首先当然是考虑开启map端输出文件合并机制。其次调节上面说的那两个参数。调节的时候的原则:spark.shuffle.file.buffer每次扩大一倍,然后看看效果,64,128。spark.shuffle.memoryFraction,每次提高0.1,看看效果。

不能调节的太大,太大了以后过犹不及,因为内存资源是有限的,你这里调节的太大了,其他环节的内存使用就会有问题了。

3.2.4、调节以后的效果

map task内存缓冲变大了,减少spill到磁盘文件的次数。reduce端聚合内存变大了,减少spill到磁盘的次数,而且减少了后面聚合读取磁盘文件的数量。

3.3、HashShuffleManager与SortShuffleManager

3.3.1、shuffle调优概述

大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环节,因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此,如果要让作业的性能更上一层楼,就有必要对shuffle过程进行调优。但是也必须提醒大家的是,影响一个Spark作业性能的因素,主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜,shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占到一小部分而已。因此大家务必把握住调优的基本原则,千万不要舍本逐末。下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理,以及相关参数的说明,同时给出各个参数的调优建议。

3.3.2、ShuffleManager发展概述

在Spark的源码中,负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager,也即shuffle管理器。

在Spark 1.2以前,默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。该ShuffleManager而HashShuffleManager有着一个非常严重的弊端,就是会产生大量的中间磁盘文件,进而由大量的磁盘IO操作影响了性能。

因此在Spark 1.2以后的版本中,默认的ShuffleManager改成了SortShuffleManager。SortShuffleManager相较于HashShuffleManager来说,有了一定的改进。主要就在于,每个Task在进行shuffle操作时,虽然也会产生较多的临时磁盘文件,但是最后会将所有的临时文件合并(merge)成一个磁盘文件,因此每个Task就只有一个磁盘文件。在下一个stage的shuffle read task拉取自己的数据时,只要根据索引读取每个磁盘文件中的部分数据即可。

在spark 1.5.x以后,对于shuffle manager又出来了一种新的manager,tungsten-sort(钨丝),钨丝sort shuffle manager。官网上一般说,钨丝sort

shuffle manager,效果跟sort shuffle manager是差不多的。

但是,唯一的不同之处在于,钨丝manager,是使用了自己实现的一套内存管理机制,性能上有很大的提升,而且可以避免shuffle过程中产生的大量的OOM,GC,等等内存相关的异常。

3.3.3、hash、sort、tungsten-sort。如何来选择?

1、需不需要数据默认就让spark给你进行排序?就好像mapreduce,默认就是有按照key的排序。如果不需要的话,其实还是建议搭建就使用最基本的HashShuffleManager,因为最开始就是考虑的是不排序,换取高性能。

2、什么时候需要用sort shuffle

manager?如果你需要你的那些数据按key排序了,那么就选择这种吧,而且要注意,reduce task的数量应该是超过200的,这样sort、merge(多个文件合并成一个)的机制,才能生效把。但是这里要注意,你一定要自己考量一下,有没有必要在shuffle的过程中,就做这个事情,毕竟对性能是有影响的。

3、如果你不需要排序,而且你希望你的每个task输出的文件最终是会合并成一份的,你自己认为可以减少性能开销。可以去调节bypassMergeThreshold这个阈值,比如你的reduce task数量是500,默认阈值是200,所以默认还是会进行sort和直接merge的。可以将阈值调节成550,不会进行sort,按照hash的做法,每个reduce

task创建一份输出文件,最后合并成一份文件。(一定要提醒大家,这个参数,其实我们通常不会在生产环境里去使用,也没有经过验证说,这样的方式,到底有多少性能的提升)

4、如果你想选用sort based

shuffle manager,而且你们公司的spark版本比较高,是1.5.x版本的,那么可以考虑去尝试使用tungsten-sort shuffle manager。看看性能的提升与稳定性怎么样。

总结:

1、在生产环境中,不建议大家贸然使用第三点和第四点:

2、如果你不想要你的数据在shuffle时排序,那么就自己设置一下,用hash shuffle manager。

3、如果你的确是需要你的数据在shuffle时进行排序的,那么就默认不用动,默认就是sort shuffle manager。或者是什么?如果你压根儿不care是否排序这个事儿,那么就默认让他就是sort的。调节一些其他的参数(consolidation机制)。(80%,都是用这种)

spark.shuffle.manager:hash、sort、tungsten-sort

spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold:200。自己可以设定一个阈值,默认是200,当reduce task数量少于等于200,map task创建的输出文件小于等于200的,最后会将所有的输出文件合并为一份文件。这样做的好处,就是避免了sort排序,节省了性能开销,而且还能将多个reduce task的文件合并成一份文件,节省了reduce task拉取数据的时候的磁盘IO的开销。

4、算子调优

4.1、MapPartitions提升Map类操作性能

spark中,最基本的原则,就是每个task处理一个RDD的partition。

4.1.1、MapPartitions的优缺点

MapPartitions操作的优点:

如果是普通的map,比如一个partition中有1万条数据。ok,那么你的function要执行和计算1万次。

但是,使用MapPartitions操作之后,一个task仅仅会执行一次function,function一次接收所有的partition数据。只要执行一次就可以了,性能比较高。

MapPartitions的缺点:

如果是普通的map操作,一次function的执行就处理一条数据。那么如果内存不够用的情况下,比如处理了1千条数据了,那么这个时候内存不够了,那么就可以将已经处理完的1千条数据从内存里面垃圾回收掉,或者用其他方法,腾出空间来吧。

所以说普通的map操作通常不会导致内存的OOM异常。

但是MapPartitions操作,对于大量数据来说,比如甚至一个partition,100万数据,一次传入一个function以后,那么可能一下子内存不够,但是又没有办法去腾出内存空间来,可能就OOM,内存溢出。

4.1.2、MapPartitions使用场景

当分析的数据量不是特别大的时候,都可以用这种MapPartitions系列操作,性能还是非常不错的,是有提升的。比如原来是15分钟,(曾经有一次性能调优),12分钟。10分钟->9分钟。

但是也有过出问题的经验,MapPartitions只要一用,直接OOM,内存溢出,崩溃。

在项目中,自己先去估算一下RDD的数据量,以及每个partition的量,还有自己分配给每个executor的内存资源。看看一下子内存容纳所有的partition数据行不行。如果行,可以试一下,能跑通就好。性能肯定是有提升的。但是试了以后,发现OOM了,那就放弃吧。

4.2、filter过后使用coalesce减少分区数量

4.2.1、出现问题

默认情况下,经过了filter之后,RDD中的每个partition的数据量,可能都不太一样了。(原本每个partition的数据量可能是差不多的)

可能出现的问题:

1、每个partition数据量变少了,但是在后面进行处理的时候,还是要跟partition数量一样数量的task,来进行处理,有点浪费task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的时候,每个task要处理的数据量就不同,这样就会导致有些task运行的速度很快,有些task运行的速度很慢。这就是数据倾斜。

针对上述的两个问题,我们希望应该能够怎么样?

1、针对第一个问题,我们希望可以进行partition的压缩吧,因为数据量变少了,那么partition其实也完全可以对应的变少。比如原来是4个partition,现在完全可以变成2个partition。那么就只要用后面的2个task来处理即可。就不会造成task计算资源的浪费。(不必要,针对只有一点点数据的partition,还去启动一个task来计算)

2、针对第二个问题,其实解决方案跟第一个问题是一样的,也是去压缩partition,尽量让每个partition的数据量差不多。那么后面的task分配到的partition的数据量也就差不多。不会造成有的task运行速度特别慢,有的task运行速度特别快。避免了数据倾斜的问题。

4.2.2、解决问题方法

调用coalesce算子

主要就是用于在filter操作之后,针对每个partition的数据量各不相同的情况,来压缩partition的数量,而且让每个partition的数据量都尽量均匀紧凑。从而便于后面的task进行计算操作,在某种程度上,能够一定程度的提升性能。

4.3、使用foreachPartition优化写数据库性能

4.3.1、默认的foreach的性能缺陷在哪里?

首先,对于每条数据,都要单独去调用一次function,task为每个数据,都要去执行一次function函数。

如果100万条数据,(一个partition),调用100万次。性能比较差。

另外一个非常非常重要的一点

如果每个数据,你都去创建一个数据库连接的话,那么你就得创建100万次数据库连接。

但是要注意的是,数据库连接的创建和销毁,都是非常非常消耗性能的。虽然我们之前已经用了数据库连接池,只是创建了固定数量的数据库连接。

你还是得多次通过数据库连接,往数据库(MySQL)发送一条SQL语句,然后MySQL需要去执行这条SQL语句。如果有100万条数据,那么就是100万次发送SQL语句。

以上两点(数据库连接,多次发送SQL语句),都是非常消耗性能的。

4.3.2、用了foreachPartition算子之后,好处在哪里?

1、对于我们写的function函数,就调用一次,一次传入一个partition所有的数据。

2、主要创建或者获取一个数据库连接就可以。

3、只要向数据库发送一次SQL语句和多组参数即可。

注意,与mapPartitions操作一样,如果一个partition的数量真的特别特别大,比如是100万,那基本上就不太靠谱了。很有可能会发生OOM,内存溢出的问题。

4.4、使用repartition解决Spark SQL低并行度的性能问题

4.4.1、设置并行度

并行度:之前说过,并行度是设置的:

1、spark.default.parallelism

2、textFile(),传入第二个参数,指定partition数量(比较少用)

在生产环境中,是最好设置一下并行度。官网有推荐的设置方式,根据你的application的总cpu core数量(在spark-submit中可以指定),自己手动设置spark.default.parallelism参数,指定为cpu

core总数的2~3倍。

4.4.2、你设置的这个并行度,在哪些情况下会生效?什么情况下不会生效?

如果你压根儿没有使用Spark SQL(DataFrame),那么你整个spark application默认所有stage的并行度都是你设置的那个参数。(除非你使用coalesce算子缩减过partition数量)。

问题来了,用Spark SQL的情况下,stage的并行度没法自己指定。Spark SQL自己会默认根据hive表对应的hdfs文件的block,自动设置Spark SQL查询所在的那个stage的并行度。你自己通过spark.default.parallelism参数指定的并行度,只会在没有Spark SQL的stage中生效。

比如你第一个stage,用了Spark SQL从hive表中查询出了一些数据,然后做了一些transformation操作,接着做了一个shuffle操作(groupByKey)。下一个stage,在shuffle操作之后,做了一些transformation操作。hive表,对应了一个hdfs文件,有20个block。你自己设置了spark.default.parallelism参数为100。

你的第一个stage的并行度,是不受你的控制的,就只有20个task。第二个stage,才会变成你自己设置的那个并行度,100。

4.4.3、可能出现的问题?

Spark SQL默认情况下,它的那个并行度,咱们没法设置。可能导致的问题,也许没什么问题,也许很有问题。Spark SQL所在的那个stage中,后面的那些transformation操作,可能会有非常复杂的业务逻辑,甚至说复杂的算法。如果你的Spark SQL默认把task数量设置的很少,20个,然后每个task要处理为数不少的数据量,然后还要执行特别复杂的算法。

这个时候,就会导致第一个stage的速度,特别慢。第二个stage1000个task非常快。

4.4.4、解决Spark SQL无法设置并行度和task数量的办法

repartition算子,你用Spark

SQL这一步的并行度和task数量,肯定是没有办法去改变了。但是呢,可以将你用Spark SQL查询出来的RDD,使用repartition算子去重新进行分区,此时可以分成多个partition。然后呢,从repartition以后的RDD,再往后,并行度和task数量,就会按照你预期的来了。就可以避免跟Spark SQL绑定在一个stage中的算子,只能使用少量的task去处理大量数据以及复杂的算法逻辑。

4.5、reduceByKey本地聚合介绍

reduceByKey,相较于普通的shuffle操作(比如groupByKey),它的一个特点,就是说,会进行map端的本地聚合。对map端给下个stage每个task创建的输出文件中,写数据之前,就会进行本地的combiner操作,也就是说对每一个key,对应的values,都会执行你的算子函数(_ + _)

4.5.1、用reduceByKey对性能的提升

1、在本地进行聚合以后,在map端的数据量就变少了,减少磁盘IO。而且可以减少磁盘空间的占用。

2、下一个stage,拉取数据的量,也就变少了。减少网络的数据传输的性能消耗。

3、在reduce端进行数据缓存的内存占用变少了。

4、reduce端,要进行聚合的数据量也变少了。

4.5.2、reduceByKey在什么情况下使用呢?

1、非常普通的,比如说,就是要实现类似于wordcount程序一样的,对每个key对应的值,进行某种数据公式或者算法的计算(累加、类乘)。

2、对于一些类似于要对每个key进行一些字符串拼接的这种较为复杂的操作,可以自己衡量一下,其实有时,也是可以使用reduceByKey来实现的。但是不太好实现。如果真能够实现出来,对性能绝对是有帮助的。(shuffle基本上就占了整个spark作业的90%以上的性能消耗,主要能对shuffle进行一定的调优,都是有价值的)

5、troubleshooting

5.1、控制shuffle reduce端缓冲大小以避免OOM

map端的task是不断的输出数据的,数据量可能是很大的。

但是,其实reduce端的task,并不是等到map端task将属于自己的那份数据全部写入磁盘文件之后,再去拉取的。map端写一点数据,reduce端task就会拉取一小部分数据,立即进行后面的聚合、算子函数的应用。

每次reduece能够拉取多少数据,就由buffer来决定。因为拉取过来的数据,都是先放在buffer中的。然后才用后面的executor分配的堆内存占比(0.2),hashmap,去进行后续的聚合、函数的执行。

5.1.1、reduce端缓冲大小的另外一面,关于性能调优的一面

假如Map端输出的数据量也不是特别大,然后你的整个application的资源也特别充足。200个executor、5个cpu core、10G内存。

其实可以尝试去增加这个reduce端缓冲大小的,比如从48M,变成96M。那么这样的话,每次reduce task能够拉取的数据量就很大。需要拉取的次数也就变少了。比如原先需要拉取100次,现在只要拉取50次就可以执行完了。

对网络传输性能开销的减少,以及reduce端聚合操作执行的次数的减少,都是有帮助的。

最终达到的效果,就应该是性能上的一定程度上的提升。

注意,一定要在资源充足的前提下做此操作。

5.1.2reduce端缓冲(buffer),可能会出现的问题及解决方式

可能会出现,默认是48MB,也许大多数时候,reduce端task一边拉取一边计算,不一定一直都会拉满48M的数据。大多数时候,拉取个10M数据,就计算掉了。

大多数时候,也许不会出现什么问题。但是有的时候,map端的数据量特别大,然后写出的速度特别快。reduce端所有task,拉取的时候,全部达到自己的缓冲的最大极限值,缓冲区48M,全部填满。

这个时候,再加上你的reduce端执行的聚合函数的代码,可能会创建大量的对象。也许,一下子内存就撑不住了,就会OOM。reduce端的内存中,就会发生内存溢出的问题。

针对上述的可能出现的问题,我们该怎么来解决呢?

这个时候,就应该减少reduce端task缓冲的大小。我宁愿多拉取几次,但是每次同时能够拉取到reduce端每个task的数量比较少,就不容易发生OOM内存溢出的问题。(比如,可以调节成12M)

在实际生产环境中,我们都是碰到过这种问题的。这是典型的以性能换执行的原理。reduce端缓冲小了,不容易OOM了,但是,性能一定是有所下降的,你要拉取的次数就多了。就走更多的网络传输开销。

这种时候,只能采取牺牲性能的方式了,spark作业,首先,第一要义,就是一定要让它可以跑起来。

5.1.3、操作方法

new SparkConf().set(spark.reducer.maxSizeInFlight,”48”)

5.2、解决JVM GC导致的shuffle文件拉取失败

5.2.1、问题描述

有时会出现一种情况,在spark的作业中,log日志会提示shuffle file not found。(spark作业中,非常常见的)而且有的时候,它是偶尔才会出现的一种情况。有的时候,出现这种情况以后,重新去提交task。重新执行一遍,发现就好了。没有这种错误了。

log怎么看?用client模式去提交你的spark作业。比如standalone

client或yarn client。一提交作业,直接可以在本地看到更新的log。

问题原因:比如,executor的JVM进程可能内存不够用了。那么此时就会执行GC。minor GC or full GC。此时就会导致executor内,所有的工作线程全部停止。比如BlockManager,基于netty的网络通信。

下一个stage的executor,可能还没有停止掉的task想要去上一个stage的task所在的exeuctor去拉取属于自己的数据,结果由于对方正在gc,就导致拉取了半天没有拉取到。

就很可能会报出shuffle file not found。但是,可能下一个stage又重新提交了task以后,再执行就没有问题了,因为可能第二次就没有碰到JVM在gc了。

5.2.2、解决方案

spark.shuffle.io.maxRetries 3

第一个参数,意思就是说,shuffle文件拉取的时候,如果没有拉取到(拉取失败),最多或重试几次(会重新拉取几次文件),默认是3次。

spark.shuffle.io.retryWait 5s

第二个参数,意思就是说,每一次重试拉取文件的时间间隔,默认是5s钟。

默认情况下,假如说第一个stage的executor正在进行漫长的full gc。第二个stage的executor尝试去拉取文件,结果没有拉取到,默认情况下,会反复重试拉取3次,每次间隔是五秒钟。最多只会等待3 * 5s = 15s。如果15s内,没有拉取到shuffle file。就会报出shuffle file not found。

针对这种情况,我们完全可以进行预备性的参数调节。增大上述两个参数的值,达到比较大的一个值,尽量保证第二个stage的task,一定能够拉取到上一个stage的输出文件。避免报shuffle file not found。然后可能会重新提交stage和task去执行。那样反而对性能也不好。

spark.shuffle.io.maxRetries 60

spark.shuffle.io.retryWait 60s

最多可以忍受1个小时没有拉取到shuffle file。只是去设置一个最大的可能的值。full gc不可能1个小时都没结束吧。

这样呢,就可以尽量避免因为gc导致的shuffle file not found,无法拉取到的问题。

5.3、YARN队列资源不足导致的application直接失败

5.3.1、问题描述

如果说,你是基于yarn来提交spark。比如yarn-cluster或者yarn-client。你可以指定提交到某个hadoop队列上的。每个队列都是可以有自己的资源的。

跟大家说一个生产环境中的,给spark用的yarn资源队列的情况:500G内存,200个cpu core。

比如说,某个spark application,在spark-submit里面你自己配了,executor,80个。每个executor,4G内存。每个executor,2个cpu core。你的spark作业每次运行,大概要消耗掉320G内存,以及160个cpu core。

乍看起来,咱们的队列资源,是足够的,500G内存,280个cpu core。

首先,第一点,你的spark作业实际运行起来以后,耗费掉的资源量,可能是比你在spark-submit里面配置的,以及你预期的,是要大一些的。400G内存,190个cpu core。

那么这个时候,的确,咱们的队列资源还是有一些剩余的。但问题是如果你同时又提交了一个spark作业上去,一模一样的。那就可能会出问题。

第二个spark作业,又要申请320G内存+160个cpu core。结果,发现队列资源不足。

此时,可能会出现两种情况:(备注,具体出现哪种情况,跟你的YARN、Hadoop的版本,你们公司的一些运维参数,以及配置、硬件、资源肯能都有关系)

1、YARN,发现资源不足时,你的spark作业,并没有hang在那里,等待资源的分配,而是直接打印一行fail的log,直接就fail掉了。

2、YARN,发现资源不足,你的spark作业,就hang在那里。一直等待之前的spark作业执行完,等待有资源分配给自己来执行。

5.3.2、解决方案

1、在你的J2EE(我们这个项目里面,spark作业的运行, J2EE平台触发的,执行spark-submit脚本的平台)进行限制,同时只能提交一个spark作业到yarn上去执行,确保一个spark作业的资源肯定是有的。

2、你应该采用一些简单的调度区分的方式,比如说,有的spark作业可能是要长时间运行的,比如运行30分钟。有的spark作业,可能是短时间运行的,可能就运行2分钟。此时,都提交到一个队列上去,肯定不合适。很可能出现30分钟的作业卡住后面一大堆2分钟的作业。分队列,可以申请(跟你们的YARN、Hadoop运维的同事申请)。你自己给自己搞两个调度队列。每个队列的根据你要执行的作业的情况来设置。在你的J2EE程序里面,要判断,如果是长时间运行的作业,就干脆都提交到某一个固定的队列里面去把。如果是短时间运行的作业,就统一提交到另外一个队列里面去。这样,避免了长时间运行的作业,阻塞了短时间运行的作业。

3、你的队列里面,无论何时,只会有一个作业在里面运行。那么此时,就应该用我们之前讲过的性能调优的手段,去将每个队列能承载的最大的资源,分配给你的每一个spark作业,比如80个executor,6G的内存,3个cpu core。尽量让你的spark作业每一次运行,都达到最满的资源使用率,最快的速度,最好的性能。并行度,240个cpu core,720个task。

4、在J2EE中,通过线程池的方式(一个线程池对应一个资源队列),来实现上述我们说的方案。

5.4、解决各种序列化导致的报错

5.4.1、问题描述

用client模式去提交spark作业,观察本地打印出来的log。如果出现了类似于Serializable、Serialize等等字眼报错的log,那么恭喜大家,就碰到了序列化问题导致的报错。

5.4.2、序列化报错及解决方法

1、你的算子函数里面,如果使用到了外部的自定义类型的变量,那么此时,就要求你的自定义类型,必须是可序列化的。

final Teacher teacher = newTeacher("leo");

studentsRDD.foreach(new VoidFunction() {

public void call(Row row) throws Exception {

String teacherName = teacher.getName();

....

}

});

public class Teacher implements Serializable {

}

2、如果要将自定义的类型,作为RDD的元素类型,那么自定义的类型也必须是可以序列化的。

JavaPairRDD teacherRDD

JavaPairRDD studentRDD

studentRDD.join(teacherRDD)

public class Teacher implements Serializable {

}

public class Student implements Serializable {

}

3、不能在上述两种情况下,去使用一些第三方的,不支持序列化的类型。

Connection conn =

studentsRDD.foreach(new VoidFunction() {

public void call(Row row)throws Exception {

           conn.....

}

});

Connection是不支持序列化的

5.5、解决算子函数返回NULL导致的问题

5.5.1、问题描述

在有些算子函数里面,是需要我们有一个返回值的。但是,有时候不需要返回值。我们如果直接返回NULL的话,是会报错的。

Scala.Math(NULL),异常

5.5.2、解决方案

如果碰到你的确是对于某些值不想要有返回值的话,有一个解决的办法:

1、在返回的时候,返回一些特殊的值,不要返回null,比如“-999”

2、在通过算子获取到了一个RDD之后,可以对这个RDD执行filter操作,进行数据过滤。filter内,可以对数据进行判定,如果是-999,那么就返回false,给过滤掉就可以了。

3、大家不要忘了,之前咱们讲过的那个算子调优里面的coalesce算子,在filter之后,可以使用coalesce算子压缩一下RDD的partition的数量,让各个partition的数据比较紧凑一些。也能提升一些性能。

5.6、解决yarn-client模式导致的网卡流量激增问题

5.6.1、Spark-On-Yarn任务执行流程

Driver到底是什么?

我们写的spark程序,打成jar包,用spark-submit来提交。jar包中的一个main类,通过jvm的命令启动起来。

JVM进程,其实就是Driver进程。

Driver进程启动起来以后,执行我们自己写的main函数,从new

SparkContext()开始。

driver接收到属于自己的executor进程的注册之后,就可以去进行我们写的spark作业代码的执行了。此时会一行一行的去执行咱们写的那些spark代码。执行到某个action操作的时候,就会触发一个job,然后DAGScheduler会将job划分为一个一个的stage,为每个stage都创建指定数量的task。TaskScheduler将每个stage的task分配到各个executor上面去执行。

task就会执行咱们写的算子函数。

spark在yarn-client模式下,application的注册(executor的申请)和计算task的调度,是分离开来的。

standalone模式下,这两个操作都是driver负责的。

ApplicationMaster(ExecutorLauncher)负责executor的申请,driver负责job和stage的划分,以及task的创建、分配和调度。

每种计算框架(mr、spark),如果想要在yarn上执行自己的计算应用,那么就必须自己实现和提供一个ApplicationMaster。相当于是实现了yarn提供的接口,spark自己开发的一个类。

5.6.2、yarn-client模式下,会产生什么样的问题呢?

由于driver是启动在本地机器的,而且driver是全权负责所有的任务的调度的,也就是说要跟yarn集群上运行的多个executor进行频繁的通信(中间有task的启动消息、task的执行统计消息、task的运行状态、shuffle的输出结果)。

想象一下,比如你的executor有100个,stage有10个,task有1000个。每个stage运行的时候,都有1000个task提交到executor上面去运行,平均每个executor有10个task。接下来问题来了,driver要频繁地跟executor上运行的1000个task进行通信。通信消息特别多,通信的频率特别高。运行完一个stage,接着运行下一个stage,又是频繁的通信。

在整个spark运行的生命周期内,都会频繁的去进行通信和调度。所有这一切通信和调度都是从你的本地机器上发出去的,和接收到的。这是最要命的地方。你的本地机器,很可能在30分钟内(spark作业运行的周期内),进行频繁大量的网络通信。那么此时,你的本地机器的网络通信负载是非常非常高的。会导致你的本地机器的网卡流量会激增!

你的本地机器的网卡流量激增,当然不是一件好事了。因为在一些大的公司里面,对每台机器的使用情况,都是有监控的。不会允许单个机器出现耗费大量网络带宽等等这种资源的情况。

5.6.3、解决方案

实际上解决的方法很简单,就是心里要清楚,yarn-client模式是什么情况下,可以使用的?yarn-client模式,通常咱们就只会使用在测试环境中,你写好了某个spark作业,打了一个jar包,在某台测试机器上,用yarn-client模式去提交一下。因为测试的行为是偶尔为之的,不会长时间连续提交大量的spark作业去测试。还有一点好处,yarn-client模式提交,可以在本地机器观察到详细全面的log。通过查看log,可以去解决线上报错的故障(troubleshooting)、对性能进行观察并进行性能调优。

实际上线了以后,在生产环境中,都得用yarn-cluster模式,去提交你的spark作业。

yarn-cluster模式,就跟你的本地机器引起的网卡流量激增的问题,就没有关系了。也就是说,就算有问题,也应该是yarn运维团队和基础运维团队之间的事情了。使用了yarn-cluster模式以后,就不是你的本地机器运行Driver,进行task调度了。是yarn集群中,某个节点会运行driver进程,负责task调度。

5.7、解决yarn-cluster模式的JVM栈内存溢出问题

5.7.1、问题描述

有的时候,运行一些包含了spark sql的spark作业,可能会碰到yarn-client模式下,可以正常提交运行。yarn-cluster模式下,可能无法提交运行的,会报出JVM的PermGen(永久代)的内存溢出,OOM。

yarn-client模式下,driver是运行在本地机器上的,spark使用的JVM的PermGen的配置,是本地的spark-class文件(spark客户端是默认有配置的),JVM的永久代的大小是128M,这个是没有问题的。但是在yarn-cluster模式下,driver是运行在yarn集群的某个节点上的,使用的是没有经过配置的默认设置(PermGen永久代大小),82M。

spark-sql,它的内部是要进行很复杂的SQL的语义解析、语法树的转换等等,特别复杂。在这种复杂的情况下,如果说你的sql本身特别复杂的话,很可能会比较导致性能的消耗,内存的消耗。可能对PermGen永久代的占用会比较大。

所以,此时,如果对永久代的占用需求,超过了82M的话,但是呢又在128M以内,就会出现如上所述的问题,yarn-client模式下,默认是128M,这个还能运行,如果在yarn-cluster模式下,默认是82M,就有问题了。会报出PermGen Out of Memory error log。

5.7.2、解决方案

既然是JVM的PermGen永久代内存溢出,那么就是内存不够用。我们就给yarn-cluster模式下的driver的PermGen多设置一些。

spark-submit脚本中,加入以下配置即可:

--confspark.driver.extraJavaOptions="-XX:PermSize=128M-XX:MaxPermSize=256M"

这个就设置了driver永久代的大小,默认是128M,最大是256M。这样的话,就可以基本保证你的spark作业不会出现上述的yarn-cluster模式导致的永久代内存溢出的问题。

spark sql中,写sql,要注意一个问题:

如果sql有大量的or语句。比如where keywords='' or keywords='' or keywords=''

当达到or语句,有成百上千的时候,此时可能就会出现一个driver端的jvm stack overflow,JVM栈内存溢出的问题。

JVM栈内存溢出,基本上就是由于调用的方法层级过多,因为产生了大量的,非常深的,超出了JVM栈深度限制的递归方法。我们的猜测,spark sql有大量or语句的时候,spark sql内部源码中,在解析sql,比如转换成语法树,或者进行执行计划的生成的时候,对or的处理是递归。or特别多的话,就会发生大量的递归。

JVM Stack Memory Overflow,栈内存溢出。

这种时候,建议不要搞那么复杂的spark sql语句。采用替代方案:将一条sql语句,拆解成多条sql语句来执行。每条sql语句,就只有100个or子句以内。一条一条SQL语句来执行。根据生产环境经验的测试,一条sql语句,100个or子句以内,是还可以的。通常情况下,不会报那个栈内存溢出。

5.7、错误的持久化方式以及checkpoint的使用

5.7.1、使用持久化方式

错误的持久化使用方式:

usersRDD,想要对这个RDD做一个cache,希望能够在后面多次使用这个RDD的时候,不用反复重新计算RDD。可以直接使用通过各个节点上的executor的BlockManager管理的内存/ 磁盘上的数据,避免重新反复计算RDD。

usersRDD.cache()

usersRDD.count()

usersRDD.take()

上面这种方式,不要说会不会生效了,实际上是会报错的。会报什么错误呢?会报一大堆file not found的错误。

正确的持久化使用方式:

usersRDD

usersRDD = usersRDD.cache() // Java

val cachedUsersRDD = usersRDD.cache() // Scala

之后再去使用usersRDD,或者cachedUsersRDD就可以了。

5.7.2、checkpoint的使用

对于持久化,大多数时候都是会正常工作的。但有些时候会出现意外。

比如说,缓存在内存中的数据,可能莫名其妙就丢失掉了。

或者说,存储在磁盘文件中的数据,莫名其妙就没了,文件被误删了。

出现上述情况的时候,如果要对这个RDD执行某些操作,可能会发现RDD的某个partition找不到了。

下来task就会对消失的partition重新计算,计算完以后再缓存和使用。

有些时候,计算某个RDD,可能是极其耗时的。可能RDD之前有大量的父RDD。那么如果你要重新计算一个partition,可能要重新计算之前所有的父RDD对应的partition。

这种情况下,就可以选择对这个RDD进行checkpoint,以防万一。进行checkpoint,就是说,会将RDD的数据,持久化一份到容错的文件系统上(比如hdfs)。

在对这个RDD进行计算的时候,如果发现它的缓存数据不见了。优先就是先找一下有没有checkpoint数据(到hdfs上面去找)。如果有的话,就使用checkpoint数据了。不至于去重新计算。

checkpoint,其实就是可以作为是cache的一个备胎。如果cache失效了,checkpoint就可以上来使用了。

checkpoint有利有弊,利在于,提高了spark作业的可靠性,一旦发生问题,还是很可靠的,不用重新计算大量的rdd。但是弊在于,进行checkpoint操作的时候,也就是将rdd数据写入hdfs中的时候,还是会消耗性能的。

checkpoint,用性能换可靠性。

checkpoint原理:

1、在代码中,用SparkContext,设置一个checkpoint目录,可以是一个容错文件系统的目录,比如hdfs。

2、在代码中,对需要进行checkpoint的rdd,执行RDD.checkpoint()。

3、RDDCheckpointData(spark内部的API),接管你的RDD,会标记为marked

for checkpoint,准备进行checkpoint。

4、你的job运行完之后,会调用一个finalRDD.doCheckpoint()方法,会顺着rdd

lineage,回溯扫描,发现有标记为待checkpoint的rdd,就会进行二次标记,inProgressCheckpoint,正在接受checkpoint操作。

5、job执行完之后,就会启动一个内部的新job,去将标记为inProgressCheckpoint的rdd的数据,都写入hdfs文件中。(备注,如果rdd之前cache过,会直接从缓存中获取数据,写入hdfs中。如果没有cache过,那么就会重新计算一遍这个rdd,再checkpoint)。

6、将checkpoint过的rdd之前的依赖rdd,改成一个CheckpointRDD*,强制改变你的rdd的lineage。后面如果rdd的cache数据获取失败,直接会通过它的上游CheckpointRDD,去容错的文件系统,比如hdfs,中,获取checkpoint的数据。

checkpoint的使用:

1、sc.checkpointFile("hdfs://"),设置checkpoint目录

2、对RDD执行checkpoint操作

6、数据倾斜解决方案

数据倾斜的解决,跟之前讲解的性能调优,有一点异曲同工之妙。

性能调优中最有效最直接最简单的方式就是加资源加并行度,并注意RDD架构(复用同一个RDD,加上cache缓存)。相对于前面,shuffle、jvm等是次要的。

6.1、原理以及现象分析

6.1.1、数据倾斜怎么出现的

在执行shuffle操作的时候,是按照key,来进行values的数据的输出、拉取和聚合的。

同一个key的values,一定是分配到一个reduce task进行处理的。

多个key对应的values,比如一共是90万。可能某个key对应了88万数据,被分配到一个task上去面去执行。

另外两个task,可能各分配到了1万数据,可能是数百个key,对应的1万条数据。

这样就会出现数据倾斜问题。

想象一下,出现数据倾斜以后的运行的情况。很糟糕!

其中两个task,各分配到了1万数据,可能同时在10分钟内都运行完了。另外一个task有88万条,88 * 10 = 880分钟= 14.5个小时。

大家看,本来另外两个task很快就运行完毕了(10分钟),但是由于一个拖后腿的家伙,第三个task,要14.5个小时才能运行完,就导致整个spark作业,也得14.5个小时才能运行完。

数据倾斜,一旦出现,是不是性能杀手?!

6.1.2、发生数据倾斜以后的现象

Spark数据倾斜,有两种表现:

1、你的大部分的task,都执行的特别特别快,(你要用client模式,standalone client,yarn client,本地机器一执行spark-submit脚本,就会开始打印log),task175

finished,剩下几个task,执行的特别特别慢,前面的task,一般1s可以执行完5个,最后发现1000个task,998,999 task,要执行1个小时,2个小时才能执行完一个task。

出现以上loginfo,就表明出现数据倾斜了。

这样还算好的,因为虽然老牛拉破车一样非常慢,但是至少还能跑。

2、另一种情况是,运行的时候,其他task都执行完了,也没什么特别的问题,但是有的task,就是会突然间报了一个OOM,JVM Out Of Memory,内存溢出了,task failed,task lost,resubmitting

task。反复执行几次都到了某个task就是跑不通,最后就挂掉。

某个task就直接OOM,那么基本上也是因为数据倾斜了,task分配的数量实在是太大了!所以内存放不下,然后你的task每处理一条数据,还要创建大量的对象,内存爆掉了。

这样也表明出现数据倾斜了。

这种就不太好了,因为你的程序如果不去解决数据倾斜的问题,压根儿就跑不出来。

作业都跑不完,还谈什么性能调优这些东西?!

6.1.3、定位数据倾斜出现的原因与出现问题的位置

根据log去定位

出现数据倾斜的原因,基本只可能是因为发生了shuffle操作,在shuffle的过程中,出现了数据倾斜的问题。因为某个或者某些key对应的数据,远远的高于其他的key。

1、你在自己的程序里面找找,哪些地方用了会产生shuffle的算子,groupByKey、countByKey、reduceByKey、join

2、看log

log一般会报是在你的哪一行代码,导致了OOM异常。或者看log,看看是执行到了第几个stage。spark代码,是怎么划分成一个一个的stage的。哪一个stage生成的task特别慢,就能够自己用肉眼去对你的spark代码进行stage的划分,就能够通过stage定位到你的代码,到底哪里发生了数据倾斜。

6.2、聚合源数据以及过滤导致倾斜的key

数据倾斜解决方案,第一个方案和第二个方案,一起来讲。这两个方案是最直接、最有效、最简单的解决数据倾斜问题的方案。

第一个方案:聚合源数据。

第二个方案:过滤导致倾斜的key。

后面的五个方案,尤其是最后4个方案,都是那种特别狂拽炫酷吊炸天的方案。但没有第一二个方案简单直接。如果碰到了数据倾斜的问题。上来就先考虑第一个和第二个方案看能不能做,如果能做的话,后面的5个方案,都不用去搞了。

有效、简单、直接才是最好的,彻底根除了数据倾斜的问题。

6.2.1、方案一:聚合源数据

一些聚合的操作,比如groupByKey、reduceByKey,groupByKey说白了就是拿到每个key对应的values。reduceByKey说白了就是对每个key对应的values执行一定的计算。

这些操作,比如groupByKey和reduceByKey,包括之前说的join。都是在spark作业中执行的。

spark作业的数据来源,通常是哪里呢?90%的情况下,数据来源都是hive表(hdfs,大数据分布式存储系统)。hdfs上存储的大数据。hive表中的数据通常是怎么出来的呢?有了spark以后,hive比较适合做什么事情?hive就是适合做离线的,晚上凌晨跑的,ETL(extract transform load,数据的采集、清洗、导入),hive

sql,去做这些事情,从而去形成一个完整的hive中的数据仓库。说白了,数据仓库,就是一堆表。

spark作业的源表,hive表,通常情况下来说,也是通过某些hive etl生成的。hive etl可能是晚上凌晨在那儿跑。今天跑昨天的数据。

数据倾斜,某个key对应的80万数据,某些key对应几百条,某些key对应几十条。现在咱们直接在生成hive表的hive etl中对数据进行聚合。比如按key来分组,将key对应的所有的values全部用一种特殊的格式拼接到一个字符串里面去,比如“key=sessionid, value: action_seq=1|user_id=1|search_keyword=火锅|category_id=001;action_seq=2|user_id=1|search_keyword=涮肉|category_id=001”。

对key进行group,在spark中,拿到key=sessionid,values。hive etl中,直接对key进行了聚合。那么也就意味着,每个key就只对应一条数据。在spark中,就不需要再去执行groupByKey+map这种操作了。直接对每个key对应的values字符串进行map操作,进行你需要的操作即可。

spark中,可能对这个操作,就不需要执行shffule操作了,也就根本不可能导致数据倾斜。

或者是对每个key在hive etl中进行聚合,对所有values聚合一下,不一定是拼接起来,可能是直接进行计算。reduceByKey计算函数应用在hive etl中,从而得到每个key的values。

聚合源数据方案第二种做法是,你可能没有办法对每个key聚合出来一条数据。那么也可以做一个妥协,对每个key对应的数据,10万条。有好几个粒度,比如10万条里面包含了几个城市、几天、几个地区的数据,现在放粗粒度。直接就按照城市粒度,做一下聚合,几个城市,几天、几个地区粒度的数据,都给聚合起来。比如说

city_id date area_id

select ... from ... group by city_id

尽量去聚合,减少每个key对应的数量,也许聚合到比较粗的粒度之后,原先有10万数据量的key,现在只有1万数据量。减轻数据倾斜的现象和问题。

6.2.2、方案二:过滤导致倾斜的key

如果你能够接受某些数据在spark作业中直接就摒弃掉不使用。比如说,总共有100万个key。只有2个key是数据量达到10万的。其他所有的key,对应的数量都是几十万。

这个时候,你自己可以去取舍,如果业务和需求可以理解和接受的话,在你从hive表查询源数据的时候,直接在sql中用where条件,过滤掉某几个key。

那么这几个原先有大量数据,会导致数据倾斜的key,被过滤掉之后,那么在你的spark作业中,自然就不会发生数据倾斜了。

6.3、提高shuffle操作reduce并行度

6.3.1、问题描述

第一个和第二个方案,都不适合做,然后再考虑这个方案。

将reduce task的数量变多,就可以让每个reduce task分配到更少的数据量。这样的话也许就可以缓解甚至是基本解决掉数据倾斜的问题。

6.3.2、提升shuffle reduce端并行度的操作方法

很简单,主要给我们所有的shuffle算子,比如groupByKey、countByKey、reduceByKey。在调用的时候,传入进去一个参数。那个数字,就代表了那个shuffle操作的reduce端的并行度。那么在进行shuffle操作的时候,就会对应着创建指定数量的reduce task。

这样的话,就可以让每个reduce task分配到更少的数据。基本可以缓解数据倾斜的问题。

比如说,原本某个task分配数据特别多,直接OOM,内存溢出了,程序没法运行,直接挂掉。按照log,找到发生数据倾斜的shuffle操作,给它传入一个并行度数字,这样的话,原先那个task分配到的数据,肯定会变少。就至少可以避免OOM的情况,程序至少是可以跑的。

6.3.2、提升shuffle reduce并行度的缺陷

治标不治本的意思,因为它没有从根本上改变数据倾斜的本质和问题。不像第一个和第二个方案(直接避免了数据倾斜的发生)。原理没有改变,只是说,尽可能地去缓解和减轻shuffle reduce task的数据压力,以及数据倾斜的问题。

实际生产环境中的经验:

1、如果最理想的情况下,提升并行度以后,减轻了数据倾斜的问题,或者甚至可以让数据倾斜的现象忽略不计,那么就最好。就不用做其他的数据倾斜解决方案了。

2、不太理想的情况下,比如之前某个task运行特别慢,要5个小时,现在稍微快了一点,变成了4个小时。或者是原先运行到某个task,直接OOM,现在至少不会OOM了,但是那个task运行特别慢,要5个小时才能跑完。

那么,如果出现第二种情况的话,各位,就立即放弃第三种方案,开始去尝试和选择后面的四种方案。

6.4、使用随机key实现双重聚合

6.4.1、使用场景

groupByKey、reduceByKey比较适合使用这种方式。join咱们通常不会这样来做,后面会讲三种针对不同的join造成的数据倾斜的问题的解决方案。

6.4.2、解决方案

第一轮聚合的时候,对key进行打散,将原先一样的key,变成不一样的key,相当于是将每个key分为多组。

先针对多个组,进行key的局部聚合。接着,再去除掉每个key的前缀,然后对所有的key进行全局的聚合。

对groupByKey、reduceByKey造成的数据倾斜,有比较好的效果。

如果说,之前的第一、第二、第三种方案,都没法解决数据倾斜的问题,那么就只能依靠这一种方式了。

6.5、将reduce join转换为map join

6.5.1、使用方式

普通的join,那么肯定是要走shuffle。既然是走shuffle,那么普通的join就肯定是走的是reduce join。那怎么将reduce join 转换为mapjoin呢?先将所有相同的key,对应的value汇聚到一个task中,然后再进行join。

6.5.2、使用场景

这种方式适合在什么样的情况下来使用?

如果两个RDD要进行join,其中一个RDD是比较小的。比如一个RDD是100万数据,一个RDD是1万数据。(一个RDD是1亿数据,一个RDD是100万数据)。

其中一个RDD必须是比较小的,broadcast出去那个小RDD的数据以后,就会在每个executor的block manager中都保存一份。要确保你的内存足够存放那个小RDD中的数据。

这种方式下,根本不会发生shuffle操作,肯定也不会发生数据倾斜。从根本上杜绝了join操作可能导致的数据倾斜的问题。

对于join中有数据倾斜的情况,大家尽量第一时间先考虑这种方式,效果非常好。

不适合的情况

两个RDD都比较大,那么这个时候,你去将其中一个RDD做成broadcast,就很笨拙了。很可能导致内存不足。最终导致内存溢出,程序挂掉。

而且其中某些key(或者是某个key),还发生了数据倾斜。此时可以采用最后两种方式。

对于join这种操作,不光是考虑数据倾斜的问题。即使是没有数据倾斜问题,也完全可以优先考虑,用我们讲的这种高级的reduce join转map join的技术,不要用普通的join,去通过shuffle,进行数据的join。完全可以通过简单的map,使用map join的方式,牺牲一点内存资源。在可行的情况下,优先这么使用。

不走shuffle,直接走map,是不是性能也会高很多?这是肯定的。

6.6、sample采样倾斜key单独进行join

6.6.1、方案实现思路

将发生数据倾斜的key,单独拉出来,放到一个RDD中去。就用这个原本会倾斜的key RDD跟其他RDD单独去join一下,这个时候key对应的数据可能就会分散到多个task中去进行join操作。

就不至于说是,这个key跟之前其他的key混合在一个RDD中时,肯定是会导致一个key对应的所有数据都到一个task中去,就会导致数据倾斜。

6.6.2、使用场景

这种方案什么时候适合使用?

优先对于join,肯定是希望能够采用上一个方案,即reduce join转换map join。两个RDD数据都比较大,那么就不要那么搞了。

针对你的RDD的数据,你可以自己把它转换成一个中间表,或者是直接用countByKey()的方式,你可以看一下这个RDD各个key对应的数据量。此时如果你发现整个RDD就一个,或者少数几个key对应的数据量特别多。尽量建议,比如就是一个key对应的数据量特别多。

此时可以采用这种方案,单拉出来那个最多的key,单独进行join,尽可能地将key分散到各个task上去进行join操作。

什么时候不适用呢?

如果一个RDD中,导致数据倾斜的key特别多。那么此时,最好还是不要这样了。还是使用我们最后一个方案,终极的join数据倾斜的解决方案。

就是说,咱们单拉出来了一个或者少数几个可能会产生数据倾斜的key,然后还可以进行更加优化的一个操作。

对于那个key,从另外一个要join的表中,也过滤出来一份数据,比如可能就只有一条数据。userid2infoRDD,一个userid key,就对应一条数据。

然后呢,采取对那个只有一条数据的RDD,进行flatMap操作,打上100个随机数,作为前缀,返回100条数据。

单独拉出来的可能产生数据倾斜的RDD,给每一条数据,都打上一个100以内的随机数,作为前缀。

再去进行join,是不是性能就更好了。肯定可以将数据进行打散,去进行join。join完以后,可以执行map操作,去将之前打上的随机数给去掉,然后再和另外一个普通RDD join以后的结果进行union操作。

6.7、使用随机数以及扩容表进行join

6.7.1、使用场景及步骤

当采用随机数和扩容表进行join解决数据倾斜的时候,就代表着,你的之前的数据倾斜的解决方案,都没法使用。

这个方案是没办法彻底解决数据倾斜的,更多的,是一种对数据倾斜的缓解。

步骤:

1、选择一个RDD,要用flatMap,进行扩容,将每条数据,映射为多条数据,每个映射出来的数据,都带了一个n以内的随机数,通常来说会选择10。

2、将另外一个RDD,做普通的map映射操作,每条数据都打上一个10以内的随机数。

3、最后将两个处理后的RDD进行join操作。

6.7.2、局限性

1、因为你的两个RDD都很大,所以你没有办法去将某一个RDD扩的特别大,一般咱们就是10倍。

2、如果就是10倍的话,那么数据倾斜问题的确是只能说是缓解和减轻,不能说彻底解决。

sample采样倾斜key并单独进行join

将key,从另外一个RDD中过滤出的数据,可能只有一条或者几条,此时,咱们可以任意进行扩容,扩成1000倍。

将从第一个RDD中拆分出来的那个倾斜key RDD,打上1000以内的一个随机数。

这种情况下,还可以配合上,提升shuffle reduce并行度,join(rdd, 1000)。通常情况下,效果还是非常不错的。

打散成100份,甚至1000份,2000份,去进行join,那么就肯定没有数据倾斜的问题了吧。

附:实时计算程序性能调优

1、并行化数据接收:处理多个topic的数据时比较有效

int numStreams = 5;

List>kafkaStreams = new ArrayList>(numStreams);

for (int i = 0; i < numStreams; i++) {

kafkaStreams.add(KafkaUtils.createStream(...));

}

JavaPairDStream unifiedStream= streamingContext.union(kafkaStreams.get(0), kafkaStreams.subList(1,kafkaStreams.size()));

unifiedStream.print();

2、spark.streaming.blockInterval:增加block数量,增加每个batch

rdd的partition数量,增加处理并行度

receiver从数据源源源不断地获取到数据;首先是会按照block interval,将指定时间间隔的数据,收集为一个block;默认时间是200ms,官方推荐不要小于50ms;接着呢,会将指定batch interval时间间隔内的block,合并为一个batch;创建为一个rdd,然后启动一个job,去处理这个batch rdd中的数据

batch rdd,它的partition数量是多少呢?一个batch有多少个block,就有多少个partition;就意味着并行度是多少;就意味着每个batch rdd有多少个task会并行计算和处理。

当然是希望可以比默认的task数量和并行度再多一些了;可以手动调节block interval;减少block interval;每个batch可以包含更多的block;有更多的partition;也就有更多的task并行处理每个batch rdd。

定死了,初始的rdd过来,直接就是固定的partition数量了

3、inputStream.repartition(

of partitions>):重分区,增加每个batch rdd的partition数量

有些时候,希望对某些dstream中的rdd进行定制化的分区

对dstream中的rdd进行重分区,去重分区成指定数量的分区,这样也可以提高指定dstream的rdd的计算并行度

4、调节并行度

spark.default.parallelism

reduceByKey(numPartitions)

5、使用Kryo序列化机制:

spark streaming,也是有不少序列化的场景的

提高序列化task发送到executor上执行的性能,如果task很多的时候,task序列化和反序列化的性能开销也比较可观

默认输入数据的存储级别是StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER_2,receiver接收到数据,默认就会进行持久化操作;首先序列化数据,存储到内存中;如果内存资源不够大,那么就写入磁盘;而且,还会写一份冗余副本到其他executor的block manager中,进行数据冗余。

6、batch interval:每个的处理时间必须小于batchinterval

实际上你的spark streaming跑起来以后,其实都是可以在spark ui上观察它的运行情况的;可以看到batch的处理时间;

如果发现batch的处理时间大于batch interval,就必须调节batch interval

尽量不要让batch处理时间大于batch interval

比如你的batch每隔5秒生成一次;你的batch处理时间要达到6秒;就会出现,batch在你的内存中日积月累,一直囤积着,没法及时计算掉,释放内存空间;而且对内存空间的占用越来越大,那么此时会导致内存空间快速消耗

如果发现batch处理时间比batch interval要大,就尽量将batch interval调节大一些

作者:Frank_8942
链接:https://www.jianshu.com/p/6dee4cffcb56
來源:简书
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