spark性能调优本地化等待时长

电玩女神 2022-05-18 22:13 159阅读 0赞

本地化级别：

1. 进程本地化

2. 节点本地化

3. 机架本地化

4. Any(都没有)

Spark在Driver上，对Application的每个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，RDD的某个partition；Spark的task分配算法优先希望每个task正好分配到它要计算数据所在的节点，这样的话，就不用在网络间传输数据，

但是，通常来说，有时候，事与愿违，可能task没有机会分配到它的数据所在的节点，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，通常俩说，Spark会等待一段时间，默认情况下是3s（不是绝对的，还有很多情况，对不同本地化级别都会去等待），到最后，实在等待不了了，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的节点，比较近的一个节点，然后计算

但是对于第二种情况，通常来说，肯定要发生数据传输，task会通过器所在节点的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(网络传输组件)从数据所在接地那的BlockManager中，获取数据，通过网络传输回task所在节点。

对于我们来说，当然不希望类似第二种情况，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I/O；

我们什么时候要调节这个参数

要观察日志，spark作业的运行日志，在本地看到比较全的日志

日志里面会显示，starting task。。。这里会显示是什么级别

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的等待时长、

调节完，应该是要反复调节，每次调节完以后，再来运行，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

不要本地化级别倒是提升了，但是因为大量的等待时长，spark作业运行时间反而增加了，那就不要调节了

怎么调节

spark.locality.wait 默认是3s

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

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