手把手教你 Spark 性能调优

用户1177713

发布于 2018-02-24 17:59:08

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发布于 2018-02-24 17:59:08

文章被收录于专栏：数据之美

0、背景

上周四接到反馈，集群部分 spark 任务执行很慢，且经常出错，参数改来改去怎么都无法优化其性能和解决频繁随机报错的问题。

看了下任务的历史运行情况，平均时间 3h 左右，而且极其不稳定，偶尔还会报错：

1、优化思路

任务的运行时间跟什么有关？

（1）数据源大小差异

在有限的计算下，job的运行时长和数据量大小正相关，在本例中，数据量大小基本稳定，可以排除是日志量级波动导致的问题：

（2）代码本身逻辑缺陷

比如代码里重复创建、初始化变量、环境、RDD资源等，随意持久化数据等，大量使用 shuffle 算子等，比如reduceByKey、join等算子。

在这份100行的代码里，一共有 3 次 shuffle 操作，任务被 spark driver 切分成了 4 个 stage 串行执行，代码位置如下：

咱们需要做的就是从算法和业务角度尽可能减少 shuffle 和 stage，提升并行计算性能，这块是个大的话题，本次不展开详述。

（3）参数设置不合理

这块技巧相对通用，咱们来看看之前的核心参数设置：

num-executors=10 || 20 ，executor-cores=1 || 2， executor-memory= 10 || 20，driver-memory=20，spark.default.parallelism=64

假设咱们的 spark 队列资源情况如下：

memory=1T，cores=400

参数怎么设置在这里就有些技巧了，首先得明白 spark 资源的分配和使用原理：

在默认的非动态资源分配场景下， spark 是预申请资源，任务还没起跑就独占资源，一直到整个 job 所有 task 结束，比如你跳板机起了一个 spark-shell 一直没退出，也没执行任务，那也会一直占有所有申请的资源。（如果设置了 num-executors，动态资源分配会失效）

注意上面这句话，spark 的资源使用分配方式和 mapreduce/hive 是有很大差别的，如果不理解这个问题就会在参数设置上引发其它问题。

比如 executor-cores 设多少合适？少了任务并行度不行，多了会把整个队列资源独占耗光，其他同学的任务都无法执行，比如上面那个任务，在 num-executors=20 executor-cores=1 executor-memory= 10 的情况下，会独占20个cores，200G内存，一直持续3个小时。

那针对本case中的任务，结合咱们现有的资源，如何设置这 5 个核心参数呢？

1） executor_cores*num_executors 不宜太小或太大！一般不超过总队列 cores 的 25%，比如队列总 cores 400，最大不要超过100，最小不建议低于 40，除非日志量很小。

2） executor_cores 不宜为1！否则 work 进程中线程数过少，一般 2~4 为宜。

3） executor_memory 一般 6~10g 为宜，最大不超过 20G，否则会导致 GC 代价过高，或资源浪费严重。

4） spark_parallelism 一般为 executor_cores*num_executors 的 1~4 倍，系统默认值 64，不设置的话会导致 task 很多的时候被分批串行执行，或大量 cores 空闲，资源浪费严重。

5） driver-memory 早前有同学设置 20G，其实 driver 不做任何计算和存储，只是下发任务与yarn资源管理器和task交互，除非你是 spark-shell，否则一般 1-2g 就够了。

Spark Memory Manager：

6）spark.shuffle.memoryFraction(默认 0.2) ，也叫 ExecutionMemory。这片内存区域是为了解决 shuffles,joins, sorts and aggregations 过程中为了避免频繁IO需要的buffer。如果你的程序有大量这类操作可以适当调高。

7）spark.storage.memoryFraction(默认0.6)，也叫 StorageMemory。这片内存区域是为了解决 block cache(就是你显示调用dd.cache, rdd.persist等方法), 还有就是broadcasts,以及task results的存储。可以通过参数，如果你大量调用了持久化操作或广播变量，那可以适当调高它。

8）OtherMemory，给系统预留的，因为程序本身运行也是需要内存的， (默认为0.2)。Other memory在1.6也做了调整，保证至少有300m可用。你也可以手动设置 spark.testing.reservedMemory . 然后把实际可用内存减去这个reservedMemory得到 usableMemory。 ExecutionMemory 和 StorageMemory 会共享usableMemory * 0.75的内存。0.75可以通过新参数 spark.memory.fraction 设置。目前spark.memory.storageFraction 默认值是0.5,所以ExecutionMemory，StorageMemory默认情况是均分上面提到的可用内存的。

例如，如果需要加载大的字典文件，可以增大executor中 StorageMemory 的大小，这样就可以避免全局字典换入换出，减少GC，在这种情况下，我们相当于用内存资源来换取了执行效率。

最终优化后的参数如下：