【Spark篇】---Spark调优之代码调优，数据本地化调优，内存调优，SparkShuffle调优，Executor的堆外内存调优

一、前述

Spark中调优大致分为以下几种 ，代码调优，数据本地化，内存调优，SparkShuffle调优，调节Executor的堆外内存。

二、具体

   1、代码调优

1、避免创建重复的RDD，尽量使用同一个RDD

2、对多次使用的RDD进行持久化

如何选择一种最合适的持久化策略？

默认情况下，性能最高的当然是MEMORY_ONLY，但前提是你的内存必须足够足够大，可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据。因为不进行序列化与反序列化操作，就避免了这部分的性能开销；对这个RDD的后续算子操作，都是基于纯内存中的数据的操作，不需要从磁盘文件中读取数据，性能也很高；而且不需要复制一份数据副本，并远程传送到其他节点上。但是这里必须要注意的是，在实际的生产环境中，恐怕能够直接用这种策略的场景还是有限的，如果RDD中数据比较多时（比如几十亿），直接用这种持久化级别，会导致JVM的OOM内存溢出异常。

如果使用MEMORY_ONLY级别时发生了内存溢出，那么建议尝试使用MEMORY_ONLY_SER级别。该级别会将RDD数据序列化后再保存在内存中，此时每个partition仅仅是一个字节数组而已，大大减少了对象数量，并降低了内存占用。这种级别比MEMORY_ONLY多出来的性能开销，主要就是序列化与反序列化的开销。但是后续算子可以基于纯内存进行操作，因此性能总体还是比较高的。此外，可能发生的问题同上，如果RDD中的数据量过多的话，还是可能会导致OOM内存溢出的异常。

如果纯内存的级别都无法使用，那么建议使用MEMORY_AND_DISK_SER策略，而不是MEMORY_AND_DISK策略。因为既然到了这一步，就说明RDD的数据量很大，内存无法完全放下。序列化后的数据比较少，可以节省内存和磁盘的空间开销。同时该策略会优先尽量尝试将数据缓存在内存中，内存缓存不下才会写入磁盘。

通常不建议使用DISK_ONLY和后缀为_2的级别：因为完全基于磁盘文件进行数据的读写，会导致性能急剧降低，有时还不如重新计算一次所有RDD。后缀为_2的级别，必须将所有数据都复制一份副本，并发送到其他节点上，数据复制以及网络传输会导致较大的性能开销，除非是要求作业的高可用性，否则不建议使用。

持久化算子：

cache:

MEMORY_ONLY

persist：

MEMORY_ONLY

MEMORY_ONLY_SER

MEMORY_AND_DISK_SER

一般不要选择带有_2的持久化级别。

checkpoint:

① 如果一个RDD的计算时间比较长或者计算起来比较复杂，一般将这个RDD的计算结果保存到HDFS上，这样数据会更加安全。

② 如果一个RDD的依赖关系非常长，也会使用checkpoint,会切断依赖关系，提高容错的效率。

3、尽量避免使用shuffle类的算子

使用广播变量来模拟使用join,使用情况：一个RDD比较大，一个RDD比较小。

join算子=广播变量+filter、广播变量+map、广播变量+flatMap

4、使用map-side预聚合的shuffle操作

即尽量使用有combiner的shuffle类算子。

combiner概念：

在map端，每一个map task计算完毕后进行的局部聚合。

combiner好处：

1) 降低shuffle write写磁盘的数据量。

2) 降低shuffle read拉取数据量的大小。

3) 降低reduce端聚合的次数。

有combiner的shuffle类算子：

1) reduceByKey:这个算子在map端是有combiner的，在一些场景中可以使用reduceByKey代替groupByKey。

2) aggregateByKey

3) combineByKey

5、尽量使用高性能的算子

使用reduceByKey替代groupByKey

使用mapPartition替代map

使用foreachPartition替代foreach

filter后使用coalesce减少分区数

使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作

使用repartition和coalesce算子操作分区。

6、使用广播变量

开发过程中，会遇到需要在算子函数中使用外部变量的场景（尤其是大变量，比如100M以上的大集合），那么此时就应该使用Spark的广播(Broadcast）功能来提升性能，函数中使用到外部变量时，默认情况    下，Spark会将该变量复制多个副本，通过网络传输到task中，此时每个task都有一个变量副本。如果变量本身比较大的话（比如100M，甚至1G），那么大量的变量副本在网络中传输的性能开销，以及在各个节点的Executor中占用过多内存导致的频繁GC，都会极大地影响性能。如果使用的外部变量比较大，建议使用Spark的广播功能，对该变量进行广播。广播后的变量，会保证每个Executor的内存中，只驻留一份变量副本，而Executor中的task执行时共享该Executor中的那份变量副本。这样的话，可以大大减少变量副本的数量，从而减少网络传输的性能开销，并减少对Executor内存的占用开销，降低GC的频率。

广播大变量发送方式：Executor一开始并没有广播变量，而是task运行需要用到广播变量，会找executor的blockManager要，bloackManager找Driver里面的blockManagerMaster要。

使用广播变量可以大大降低集群中变量的副本数。不使用广播变量，变量的副本数和task数一致。使用广播变量变量的副本和Executor数一致。

7、使用Kryo优化序列化性能

在Spark中，主要有三个地方涉及到了序列化：

1) 在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输。

2) 将自定义的类型作为RDD的泛型类型时（比如JavaRDD<SXT>，SXT是自定义类型），所有自定义类型对象，都会进行序列化。因此这种情况下，也要求自定义的类必须实现Serializable接口。

3) 使用可序列化的持久化策略时（比如MEMORY_ONLY_SER），Spark会将RDD中的每个partition都序列化成一个大的字节数组。

4) Task发送时也需要序列化。

  Kryo序列化器介绍：

Spark支持使用Kryo序列化机制。Kryo序列化机制，比默认的Java序列化机制，速度要快，序列化后的数据要更小，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。

对于这三种出现序列化的地方，我们都可以通过使用Kryo序列化类库，来优化序列化和反序列化的性能。Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介绍，Kryo序列化机制比Java序列化机制，性能高10倍左右。Spark之所以默认没有使用Kryo作为序列化类库，是因为Kryo要求最好要注册所有需要进行序列化的自定义类型，因此对于开发者来说，这种方式比较麻烦。

    Spark中使用Kryo：

Sparkconf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer").registerKryoClasses(new Class[]{SpeedSortKey.class})

8、优化数据结构

java中有三种类型比较消耗内存：

1) 对象，每个Java对象都有对象头、引用等额外的信息，因此比较占用内存空间。

2) 字符串，每个字符串内部都有一个字符数组以及长度等额外信息。

3) 集合类型，比如HashMap、LinkedList等，因为集合类型内部通常会使用一些内部类来封装集合元素，比如Map.Entry。

因此Spark官方建议，在Spark编码实现中，特别是对于算子函数中的代码，尽量不要使用上述三种数据结构，尽量使用字符串替代对象，使用原始类型（比如Int、Long）替代字符串，使用数组替代集合类型，这样尽可能地减少内存占用，从而降低GC频率，提升性能。

2、数据本地化

1、数据本地化的级别：

  1) PROCESS_LOCAL

task要计算的数据在本进程（Executor）的内存中。

         2) NODE_LOCAL

① task所计算的数据在本节点所在的磁盘上。

② task所计算的数据在本节点其他Executor进程的内存中。

                 3) NO_PREF

task所计算的数据在关系型数据库中，如mysql。

4) RACK_LOCAL

task所计算的数据在同机架的不同节点的磁盘或者Executor进程的内存中

             5) ANY

跨机架。

2、Spark数据本地化调优：

Spark中任务调度时，TaskScheduler在分发之前需要依据数据的位置来分发，最好将task分发到数据所在的节点上，如果TaskScheduler分发的task在默认3s依然无法执行的话，TaskScheduler会重新发送这个task到相同的Executor中去执行，会重试5次，如果依然无法执行，那么TaskScheduler会降低一级数据本地化的级别再次发送task。

如上图中，会先尝试1,PROCESS_LOCAL数据本地化级别，如果重试5次每次等待3s,会默认这个Executor计算资源满了，那么会降低一级数据本地化级别到2，NODE_LOCAL,如果还是重试5次每次等待3s还是失败，那么还是会降低一级数据本地化级别到3，RACK_LOCAL。这样数据就会有网络传输，降低了执行效率。

1) 如何提高数据本地化的级别？

可以增加每次发送task的等待时间（默认都是3s），将3s倍数调大， 结合WEBUI来调节：

spark.locality.wait

spark.locality.wait.process

spark.locality.wait.node

spark.locality.wait.rack

注意：等待时间不能调大很大，调整数据本地化的级别不要本末倒置，虽然每一个task的本地化级别是最高了，但整个Application的执行时间反而加长。

2) 如何查看数据本地化的级别？

通过日志或者WEBUI

3、内存调优

JVM堆内存分为一块较大的Eden和两块较小的Survivor，每次只使用Eden和其中一块Survivor，当回收时将Eden和Survivor中还存活着的对象一次性复制到另外一块Survivor上，最后清理掉Eden和刚才用过的Survivor。也就是说当task创建出来对象会首先往Eden和survivor1中存放，survivor2是空闲的，当Eden和survivor1区域放满以后就会触发minor gc小型垃圾回收，清理掉不再使用的对象。会将存活下来的对象放入survivor2中。

如果存活下来的对象大小大于survivor2的大小，那么JVM就会将多余的对象直接放入到老年代中。

如果这个时候年轻代的内存不是很大的话，就会经常的进行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，一直在用的又不能被释放,这种对象每经过一次minor gc都存活下来）频繁的倒来倒去，会导致这些短生命周期的对象（不一定长期使用）每进行一次垃圾回收就会长一岁。年龄过大，默认15岁，垃圾回收还是没有回收回去就会跑到老年代里面去了。

这样会导致在老年代中存放大量的短生命周期的对象，老年代应该存放的是数量比较少并且会长期使用的对象，比如数据库连接池对象。这样的话，老年代就会满溢（full gc 因为本来老年代中的对象很少，很少进行full gc 因此采取了不太复杂但是消耗性能和时间的垃圾回收算法）。不管minor gc 还是 full gc都会导致JVM的工作线程停止。

总结：

堆内存不足造成的影响：

1) 频繁的minor gc。

2) 老年代中大量的短生命周期的对象会导致full gc。

3) gc 多了就会影响Spark的性能和运行的速度。

Spark  JVM调优主要是降低gc时间，可以修改Executor内存的比例参数。

RDD缓存、task定义运行的算子函数，可能会创建很多对象，这样会占用大量的堆内存。堆内存满了之后会频繁的GC，如果GC还不能够满足内存的需要的话就会报OOM。比如一个task在运行的时候会创建N个对象，这些对象首先要放入到JVM年轻代中。比如在存数据的时候我们使用了foreach来将数据写入到内存，每条数据都会封装到一个对象中存入数据库中，那么有多少条数据就会在JVM中创建多少个对象。

Spark中如何内存调优？

Spark Executor堆内存中存放（以静态内存管理为例）：RDD的缓存数据和广播变量（spark.storage.memoryFraction 0.6），shuffle聚合内存（spark.shuffle.memoryFraction 0.2）,task的运行（0.2）那么如何调优呢？

1) 提高Executor总体内存的大小

2) 降低储存内存比例或者降低聚合内存比例

如何查看gc？

Spark WEBUI中job->stage->task

4、Spark Shuffle调优

spark.shuffle.file.buffer 32k     buffer大小 默认是32K  maptask端的shuffle 降低磁盘IO .

spark.reducer.MaxSizeFlight 48M   shuffle read拉取数据量的大小

spark.shuffle.memoryFraction 0.2  shuffle聚合内存的比例

spark.shuffle.io.maxRetries 3 拉取数据重试次数

spark.shuffle.io.retryWait 5s  调整到重试间隔时间60s

spark.shuffle.manager hash|sort   Spark Shuffle的种类

spark.shuffle.consolidateFiles false----针对HashShuffle   HashShuffle 合并机制

spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold 200----针对SortShuffle SortShuffle bypass机制 200次

5、调节Executor的堆外内存

原因：

Spark底层shuffle的传输方式是使用netty传输，netty在进行网络传输的过程会申请堆外内存（netty是零拷贝），所以使用了堆外内存。默认情况下，这个堆外内存上限默认是每一个executor的内存大小的10%；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。

executor在进行shuffle write，优先从自己本地关联的mapOutPutWorker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，尝试建立远程的网络连接，并且去拉取数据。频繁创建对象让JVM堆内存满溢，进行垃圾回收。正好碰到那个exeuctor的JVM在垃圾回收。处于垃圾回过程中，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，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，那么这个task就失败了。task失败了就会出现shuffle file cannot find的错误。

解决方法：

1.调节等待时长。

在./spark-submit提交任务的脚本里面添加：

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

Executor由于内存不足或者堆外内存不足了，挂掉了，对应的Executor上面的block manager也挂掉了，找不到对应的shuffle map output文件，Reducer端不能够拉取数据。

2.调节堆外内存大小

在./spark-submit提交任务的脚本里面添加

yarn下：

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

standalone下：

--conf  spark.executor.memoryOverhead=2048单位M