Spark性能调优-并行度调优

性能调优： 并行度调节 性能调优首先是增加资源，增加Application对应的executor的数量，增加executor里面的cpu core，然后 增加executor里面的内存大小！ 这节课也是非常重要的，因为分配完你所能分配的最大资源了！然后对应你的资源调节你程序的并行度！ Spark并行度指的是什么？ Spark作业，Application，Jobs，action（collect）触发一个job，1个job；每个job拆成多个stage， 发生shuffle的时候，会拆分出一个stage，reduceByKey； stage0 val lines = sc.textFile("hdfs://") val words = lines.flatMap(_.split(" ")) val pairs = words.map((_,1)) val wordCount = pairs.reduceByKey(_ + _) stage1 val wordCount = pairs.reduceByKey(_ + _) wordCount.collect() reduceByKey，stage0的task，在最后，执行到reduceByKey的时候，会为每个stage1的task， 都创建一份文件（也可能是合并在少量的文件里面）；每个stage1的task，会去各个节点上的各个 task创建的属于自己的那一份文件里面，拉取数据；每个stage1的task，拉取到的数据， 一定是相同key对应的数据。对相同的key，对应的values，才能去执行我们自定义的function操作（_ + _） 并行度：其实就是指的是，Spark作业中，各个stage的task数量，也就代表了Spark作业的在各个阶段 （stage）的并行度。 如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？ 假设，现在已经在spark-submit脚本里面，给我们的spark作业分配了足够多的资源，比如50个executor， 每个executor有10G内存，每个executor有3个cpu core。基本已经达到了集群或者yarn队列的资源上限。 task没有设置，或者设置的很少，比如就设置了，100个task。50个executor，每个executor有3个 cpu core，也就是说，你的Application任何一个stage运行的时候，都有总数在150个cpu core， 可以并行运行。但是你现在，只有100个task，平均分配一下，每个executor分配到2个task，ok， 那么同时在运行的task，只有100个，每个executor只会并行运行2个task。每个executor剩下的一个 cpu core，就浪费掉了。 你的资源虽然分配足够了，但是问题是，并行度没有与资源相匹配，导致你分配下去的资源都浪费掉了。 合理的并行度的设置，应该是要设置的足够大，大到可以完全合理的利用你的集群资源；比如上面的例子， 总共集群有150个cpu core，可以并行运行150个task。那么就应该将你的Application的并行度， 至少设置成150，才能完全有效的利用你的集群资源，让150个task，并行执行；而且task增加到150个以后， 即可以同时并行运行，还可以让每个task要处理的数据量变少；比如总共150G的数据要处理， 如果是100个task，每个task计算1.5G的数据；现在增加到150个task，可以并行运行， 而且每个task主要处理1G的数据就可以。 很简单的道理，只要合理设置并行度，就可以完全充分利用你的集群计算资源， 并且减少每个task要处理的数据量，最终，就是提升你的整个Spark作业的性能和运行速度。 1、task数量，至少设置成与Spark application的总cpu core数量相同（最理想情况，比如总共150个 cpu core，分配了150个task，一起运行，差不多同一时间运行完毕） 2、官方是推荐，task数量，设置成spark application总cpu core数量的2~3倍，比如150个cpu core， 基本要设置task数量为300~500； 实际情况，与理想情况不同的，有些task会运行的快一点，比如50s就完了，有些task，可能会慢一点， 要1分半才运行完，所以如果你的task数量，刚好设置的跟cpu core数量相同，可能还是会导致资源的浪费， 因为，比如150个task，10个先运行完了，剩余140个还在运行，但是这个时候，有10个cpu core就空闲出来了， 就导致了浪费。那如果task数量设置成cpu core总数的2~3倍，那么一个task运行完了以后， 另一个task马上可以补上来，就尽量让cpu core不要空闲，同时也是尽量提升spark作业运行的效率和速度， 提升性能。 3、如何设置一个Spark Application的并行度？ spark.default.parallelism  SparkConf conf = new SparkConf()   .set("spark.default.parallelism", "500")