通过分区(Partitioning)提高Spark的运行性能

　　在Sortable公司，很多数据处理的工作都是使用Spark完成的。在使用Spark的过程中他们发现了一个能够提高Sparkjob性能的一个技巧，也就是修改数据的分区数，本文将举个例子并详细地介绍如何做到的。

查找质数

　　比如我们需要从2到2000000之间寻找所有的质数。我们很自然地会想到先找到所有的非质数，剩下的所有数字就是我们要找的质数。

　　我们首先遍历2到2000000之间的每个数，然后找到这些数的所有小于或等于2000000的倍数，在计算的结果中可能会有许多重复的数据（比如6同时是2和3的倍数）但是这并没有啥影响。

我们在Spark shell中计算：

Welcome to

____ __

/ __/__ ___ _____/ /__

_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/

/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 1.6.1

/_/

Using Scala version 2.10.5 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.7.0_45)

Type in expressions to have them evaluated.

Type :help for more information.

Spark context available as sc.

SQL context available as sqlContext.

scala> val n = 2000000

n: Int = 2000000

scala> val composite = sc.parallelize(2 to n, 8).map(x => (x, (2 to (n / x)))).flatMap(kv => kv._2.map(_ * kv._1))

composite: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[2] at flatMap at <console>:29

scala>

scala> val prime = sc.parallelize(2 to n, 8).subtract(composite)

prime: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[7] at subtract at <console>:31

scala> prime.collect()

res0: Array[Int] = Array(563249, 17, 281609, 840761, 1126513, 1958993, 840713, 1959017, 41, 281641, 1681513, 1126441, 73, 1126457, 89, 840817, 97, 1408009, 113, 137, 1408241, 563377, 1126649, 281737, 281777, 840841, 1408217, 1681649, 281761, 1408201, 1959161, 1408177, 840929, 563449, 1126561, 193, 1126577, 1126537, 1959073, 563417, 233, 281849, 1126553, 563401, 281833, 241, 563489, 281, 281857, 257, 1959241, 313, 841081, 337, 1408289, 563561, 281921, 353, 1681721, 409, 281993, 401, 1126897, 282001, 1126889, 1959361, 1681873, 563593, 433, 841097, 1959401, 1408417, 1959313, 1681817, 457, 841193, 449, 563657, 282089, 282097, 1408409, 1408601, 1959521, 1682017, 841241, 1408577, 569, 1408633, 521, 841273, 1127033, 841289,617, 1408529, 1959457, 563777, 841297, 1959473, 577, 593, 563809, 601,...

　　答案看起来是可靠的，但是我们来看看这个程序的性能。如果我们到Spark UI里面看的话可以发现Spark在整个计算过程中使用了3个stages，下图就是UI中这个计算过程的DAG(Directed Acyclic Graph)可视化图，其中展示了DAG图中不同的RDD计算。

在Spark中，只要job需要在分区之间进行数据交互，那么一个新的stage将会产生（如果使用Spark术语的话，分区之间的数据交互其实就是shuffle）。Spark stage中每个分区将会起一个task进行计算，而这些task负责将这个RDD分区的数据转化(transform)成另外一个RDD分区的数据。我们简单地看下Stage 0的task运行情况：

上图中我们对Duration和Shuffle Write Size / Records两列非常感兴趣。sc.parallelize(2 to n, 8)已经生成了1999999 records，而这写记录均匀地分布到8个分区里面；每个task的计算几乎花费了相同的时间，所以这个stage是没问题的。

　　Stage 1是比较重要的stage，因为它运行了map和flatMap transformation，我们来看看它的运行情况：

从上图可以看出，这个stage运行的并不好，因为工作负载并没有均衡到所有的task中！93%的数据集中在一个task中，而这个task的计算花费了14s；另外一个比较慢的task花费了1s。然而我们提供了8个core用于计算，而其中的7个core在这13s内都在等待这个stage的完成。这对资源的利用非常不高效。

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为什么会出现这种情况？

　　当我们运行sc.parallelize(2 to n, 8)语句的时候，Spark使用分区机制将数据很好地分成8个组。它最有可能使用的是range partitioner，也就是说2-250000被分到第一个分区； 250001-500000分到第二个分区等等。然而我们的map函数将这些数转成(key,value)pairs，而value里面的数据大小变化很大（key比较小的时候，value的值就比较多，从而也比较大）。每个value都是一个list，里面存放着我们需要乘上key并小于2000000的倍数值，有一半以上的键值对(所有key大于1000000)的value是空的；而key等于2对应的value是最多的，包含了所有从2到1000000的数据！这就是为什么第一个分区拥有几乎所有的数据，它的计算花费了最多的时间；而最后四个分区几乎没有数据！

如何解决

　　我们可以将数据重新分区。通过对RDD调用.repartition(numPartitions)函数将会使Spark触发shuffle并且将数据分布到我们指定的分区数中，所以让我们尝试将这个加入到我们的代码中。

　　我们除了在.map和.flatMap函数之间加上.repartition(8)之外，其他的代码并不改变。我们的RDD现在同样拥有8个分区，但是现在的数据将会在这些分区重新分布，修改后的代码如下：

/**

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* Date: 2016年6月24日

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*/

val composite = sc.parallelize(2 to n, 8).map(x => (x, (2 to (n / x)))).repartition(8).flatMap(kv => kv._2.map(_ * kv._1))

新的DAG可视化图看起来比之前更加复杂，因为repartition操作会有shuffle操作，所有增加了一个stage。

Stage 0和之前一样，新的 Stage 1看起来和 Stage 0也很类似，每个task大约都处理250000条记录，并且花费1s的时间。 Stage 2是比较重要的stage，下面是其截图：

从上图可以看出，现在的Stage 2比之前旧的Stage 1性能要好很多，这次Stage我们处理的数据和之前旧的Stage 1同样多，但是这次每个task花费的时候大概为5s，而且每个core得到了高效地使用。

　　两个版本的代码最后一个Stage大概都运行了6s，所以第一个版本的代码运行了大约0.5 + 14 + 6 = ~21s；而对数据进行重新分布之后，这次运行的时间大约为0.5 + 1 + 5 + 6 = ~13s。虽然说修改后的代码需要做一些额外的计算(重新分布数据)，但是这个修改却减少了总的运行时间，因为它使得我们可以更加高效地使用我们的资源。

　　当然，如果你的目标是寻找质数，有比这里介绍的更加高效的算法。但是本文仅仅是用来介绍考虑Spark数据的分布是多么地重要。增加.repartition函数将会增加Spark总体的工作，但好处可以显著大于成本

本文翻译自：Improving Spark Performance With Partitioning

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