大数据开发:Spark资源参数调优建议

时间:2021-7-4 作者:qvyue

Spark作为大数据技术生态当中不可忽略的一支,在企业级市场下,是得到重用的,而随之而来的,就是在实际的应用场景下,面对各种实际需求,Spark调优是大数据工程师们需要具备的重要能力。今天的大数据开发学习分享,我们就主要来讲讲,Spark资源参数调优的一些建议。

所谓的Spark资源参数调优,其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方,通过调节各种参数,来优化资源使用的效率,从而提升Spark作业的执行性能。

大数据开发:Spark资源参数调优建议

Spark中主要的资源参数调优

num-executors

参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时,YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上,启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要,如果不设置的话,默认只会给你启动少量的Executor进程,此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。

参数调优建议:每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适,设置太少或太多的Executor进程都不好。设置的太少,无法充分利用集群资源;设置的太多的话,大部分队列可能无法给予充分的资源。

executor-memory

参数说明:该参数用于设置每个Executor进程的内存。Executor内存的大小,很多时候直接决定了Spark作业的性能,而且跟常见的JVM OOM异常,也有直接的关联。

参数调优建议:每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。但是这只是一个参考值,具体的设置还是得根据不同部门的资源队列来定。可以看看自己团队的资源队列的最大内存限制是多少,num-executors乘以executor-memory,是不能超过队列的最大内存量的。此外,如果你是跟团队里其他人共享这个资源队列,那么申请的内存量最好不要超过资源队列最大总内存的1/3~1/2,避免你自己的Spark作业占用了队列所有的资源,导致别的同学的作业无法运行。

executor-cores

参数说明:该参数用于设置每个Executor进程的CPU core数量。这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。因为每个CPU core同一时间只能执行一个task线程,因此每个Executor进程的CPU core数量越多,越能够快速地执行完分配给自己的所有task线程。

参数调优建议:Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。同样得根据不同部门的资源队列来定,可以看看自己的资源队列的最大CPU core限制是多少,再依据设置的Executor数量,来决定每个Executor进程可以分配到几个CPU core。同样建议,如果是跟他人共享这个队列,那么num-executors*executor-cores不要超过队列总CPU core的1/3~1/2左右比较合适,也是避免影响其他同学的作业运行。

driver-memory

参数说明:该参数用于设置Driver进程的内存。

参数调优建议:Driver的内存通常来说不设置,或者设置1G左右应该就够了。唯一需要注意的一点是,如果需要使用collect算子将RDD的数据全部拉取到Driver上进行处理,那么必须确保Driver的内存足够大,否则会出现OOM内存溢出的问题。

spark.default.parallelism

参数说明:该参数用于设置每个stage的默认task数量。这个参数极为重要,如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。

参数调优建议:Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多同学常犯的一个错误就是不去设置这个参数,那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的block数量来设置task的数量,默认是一个HDFS block对应一个task。通常来说,Spark默认设置的数量是偏少的(比如就几十个task),如果task数量偏少的话,就会导致你前面设置好的Executor的参数都前功尽弃。试想一下,无论你的Executor进程有多少个,内存和CPU有多大,但是task只有1个或者10个,那么90%的Executor进程可能根本就没有task执行,也就是白白浪费了资源!因此Spark官网建议的设置原则是,设置该参数为num-executors*executor-cores的2~3倍较为合适,比如Executor的总CPU core数量为300个,那么设置1000个task是可以的,此时可以充分地利用Spark集群的资源。

spark.storage.memoryFraction

参数说明:该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例,默认是0.6。也就是说,默认Executor 60%的内存,可以用来保存持久化的RDD数据。根据你选择的不同的持久化策略,如果内存不够时,可能数据就不会持久化,或者数据会写入磁盘。

参数调优建议:如果Spark作业中,有较多的RDD持久化操作,该参数的值可以适当提高一些,保证持久化的数据能够容纳在内存中。避免内存不够缓存所有的数据,导致数据只能写入磁盘中,降低了性能。但是如果Spark作业中的shuffle类操作比较多,而持久化操作比较少,那么这个参数的值适当降低一些比较合适。此外,如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢(通过spark web ui可以观察到作业的gc耗时),意味着task执行用户代码的内存不够用,那么同样建议调低这个参数的值。

spark.shuffle.memoryFraction

参数说明:该参数用于设置shuffle过程中一个task拉取到上个stage的task的输出后,进行聚合操作时能够使用的Executor内存的比例,默认是0.2。也就是说,Executor默认只有20%的内存用来进行该操作。shuffle操作在进行聚合时,如果发现使用的内存超出了这个20%的限制,那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去,此时就会极大地降低性能。

参数调优建议:如果Spark作业中的RDD持久化操作较少,shuffle操作较多时,建议降低持久化操作的内存占比,提高shuffle操作的内存占比比例,避免shuffle过程中数据过多时内存不够用,必须溢写到磁盘上,降低了性能。此外,如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢,意味着task执行用户代码的内存不够用,那么同样建议调低这个参数的值。

关于大数据开发学习,Spark资源参数调优建议,以上就为大家做了基本的介绍了。资源参数的调优,大部分是需要结合到实际情况去考虑的,以上的建议仅作为一般场景下的参考。

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