Spark性能优化-------开发调优

痛定思痛。 2022-07-10 12:32 285阅读 0赞

Spark源码解析

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# Spark性能优化-------开发调优 #

转载 2016-05-15 12:58:17

开发调优，知道Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计，算子的合理使用，特殊操作的优化等。

原则一：不要对同一份数据重复创建RDD。

原则二：尽量复用同一个RDD。

原则三：对多次使用的RDD进行持久化

对多次使用的RDD进行持久化，此时Spark就会根据你的持久化测量，将RDD的数据保存到内存或磁盘中。

Spark的持久化级别：MEMORY\_ONLY、MEMORY\_AND\_DISK、MEMORY\_ONLY\_SER、MEMORY\_AND\_DISK\_SER、DISK\_ONLY、MEMORY\_ONLY\_2、MEORY\_AND\_DISK\_2，...

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，数据复制和网络传输会导致较大的性能开销。除非作业的高可用性的要求，否则不要使用这个级别。

原则四：尽量避免使用shuffle类算子

原则五：使用map-side预聚合的shuffle操作

所谓的map-size预聚合，在每个节点本地对相同的key进行一次聚合操作，类似于MapReduce中的本地combiner。在可能的情况下，使用reduceByKey或者aggregateByKey算子来替代groupByKey算子。groupByKey算子不会进行预聚合。

原则六：使用高性能的算子

使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey

使用mapPartitions替代普通map：在函数单次处理一个parition所有的数据，不会出现OOM的情况下，性能要高。

使用foreachPartitions替代foreach：比如写入MySQL，foreachPartitions对于连接池的开销是有益的。

使用filter之后进行coalesce操作：使用coalesce算子，手动减少RDD的partition数量。

使用repartitionAndSortWithinPartitions替代repartition与sort类操作：如果在repartition重分区之后，还要进行排序，建议直接使用repartitionAndSortWithinPartitions算子，可以一边进行重分区的shuffle操作，一边进行排序，shuffle与sort两个操作同时进行。

原则七：广播大变量

算子函数中使用外部变量时，默认情况下，Spark会将变量复制多个副本，通过网络传输到task中，此时每个task都有一个变量副本，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。

对该变量进行广播，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中的那份副本。

原则八：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），所有自定义类型对象，都会进行序列化，因为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。

//设置序列化器为KryoSerializero

Conf.set(“spark.serializer”,”org.apache.spark.serializer.KryoSerializer”)

//注册要序列化的自定义类型

conf.registerKryoClasses(Array(classOf\[MyClass1\],classOf\[MyClass2\]))

原则九：优化数据结构

Java中，有三种类型比较耗费内存：

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。

在Spark编码实现中，尽量不要使用上面三种数据结构，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。

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