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() res 0 : 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:
/** * User: 过往记忆 * Date: 2016年6月24日 * Time: 下午21:16 * bolg: http://www.iteblog.com * 过往记忆博客,专注于hadoop、hive、spark、shark、flume的技术博客,大量的干货 * 过往记忆博客微信公共帐号:iteblog_hadoop */ 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
本博客文章除特别声明,全部都是原创!
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