Spark性能调优

《Spark性能调优》要点：
本文介绍了Spark性能调优，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。

通常我们对一个系统进行性能优化无怪乎两个步调——性能监控和参数调整,本文主要分享的也是这两方面内容.

性能监控工具

【Spark监控工具】

Spark提供了一些基本的Web监控页面,对于日常监控十分有用.

1. Application Web UI

http://master:4040(默认端口是4040,可以通过spark.ui.port修改)可获得这些信息：(1)stages和tasks调度情况；(2)RDD大小及内存使用；(3)系统环境信息；(4)正在执行的executor信息.

2. history server

当Spark应用退出后,仍可以获得历史Spark应用的stages和tasks执行信息,便于分析程序不明原因挂掉的情况.配置办法如下：

(1)$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh

export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.retainedApplications=50

Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop000:8020/directory"

阐明：spark.history.retainedApplica-tions仅显示最近50个应用spark.history.fs.logDirectory：Spark History Server页面只展示该路径下的信息.

(2)$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf

spark.eventLog.enabled true

spark.eventLog.dir hdfs://hadoop000:8020/directory #应用在运行过程中所有的信息均记录在该属性指定的路径下

3. spark.eventLog.compress true

(1)HistoryServer启动

$SPARK_HOMR/bin/start-histrory-server.sh

(2)HistoryServer停止

$SPARK_HOMR/bin/stop-histrory-server.sh

4. ganglia

通过配置ganglia,可以分析集群的使用状况和资源瓶颈,但是默认情况下ganglia是未被打包的,必要在mvn编译时添加-Pspark-ganglia-lgpl,并修改配置文件$SPARK_HOME/conf/metrics.properties.

5. Executor logs

Standalone模式：$SPARK_HOME/logs

YARN模式：在yarn-site.xml文件中配置了YARN日志的存放位置：yarn.nodemanager.log-dirs,或使用命令获取yarn logs -applicationId.

【其他监控工具】

1. Nmon(http://www.ibm.com/developerworks/aix/library/au-analyze_aix/)

Nmon 输入：c：CPU n：网络 m：内存 d：磁盘

2. Jmeter(http://jmeter. apache.org/)

通常使用Jmeter做系统性能参数的实时展示,JMeter的安装非常简单,从官方网站上下载,解压之后即可使用.运行命令在%JMETER_HOME%/bin下,对于 Windows 用户,直接使用jmeter.bat.

启动jmeter：创建测试计划,设置线程组设置循环次数.

添加监听器：jp@gc - PerfMon Metrics Collector.

设置监听器：监听主机端口及监听内容,例如CPU.

启动监听：可以实时获得节点的CPU状态信息,从图4可看出CPU已呈现瓶颈.

3. Jprofiler(http://www.ej-technologies.com/products/jprofiler/overview.html)

JProfiler是一个全功能的Java剖析工具(profiler),专用于分析J2SE和J2EE应用程式.它把CPU、线程和内存的剖析组合在一个强大的应用中.JProfiler的GUI可以更方便地找到性能瓶颈、抓住内存泄漏(memory leaks),并解决多线程的问题.例如分析哪个对象占用的内存比较多；哪个办法占用较大的CPU资源等；我们通常使用Jprofiler来监控Spark应用在local模式下运行时的性能瓶颈和内存泄漏情况.

上述几个工具可以直接通过提供的链接了解详细的使用办法.

Spark调优

【Spark集群并行度】

在Spark集群环境下,只有足够高的并行度才能使系统资源得到充分的利用,可以通过修改spark-env.sh来调整Executor的数量和使用资源,Standalone和YARN方式资源的调度管理是分歧的.

在Standalone模式下:

1. 每个节点使用的最大内存数：SPARK_WORKER_INSTANCES*SPARK_WORKER_MEMORY；

2. 每个节点的最大并发task数：SPARK_WORKER_INSTANCES*SPARK_WORKER_CORES.

在YARN模式下：

1. 集群task并行度：SPARK_ EXECUTOR_INSTANCES* SPARK_EXECUTOR_CORES；

2. 集群内存总量：(executor个数) * (SPARK_EXECUTOR_MEMORY+ spark.yarn.executor.memoryOverhead)+(SPARK_DRIVER_MEMORY+spark.yarn.driver.memoryOverhead).

重点强调：Spark对Executor和Driver额外添加堆内存大小,Executor端：由spark.yarn.executor.memoryOverhead设置,默认值executorMemory * 0.07与384的最大值.Driver端：由spark.yarn.driver.memoryOverhead设置,默认值driverMemory * 0.07与384的最大值.

通过调整上述参数,可以提高集群并行度,让系统同时执行的任务更多,那么对于相同的任务,并行度高了,可以减少轮询次数.举例说明：如果一个stage有100task,并行度为50,那么执行完这次任务,必要轮询两次才能完成,如果并行度为100,那么一次就可以了.

但是在资源相同的情况,并行度高了,相应的Executor内存就会减少,所以必要根据实际实况协调内存和core.此外,Spark能够非常有效的支持短时间任务(例如：200ms),因为会对所有的任务复用JVM,这样能减小任务启动的消耗,Standalone模式下,core可以允许1-2倍于物理core的数量进行超配.

【Spark任务数量调整】

Spark的任务数由stage中的起始的所有RDD的partition之和数量决定,所以需要了解每个RDD的partition的计算办法.以Spark应用从HDFS读取数据为例,HadoopRDD的partition切分办法完全继承于MapReduce中的FileInputFormat,具体的partition数量由HDFS的块大小、mapred.min.split.size的大小、文件的压缩方式等多个因素决定,详情需要参见FileInputFormat的代码.

【Spark内存调优】

内存优化有三个方面的考虑：对象所占用的内存,拜访对象的消耗以及垃圾回收所占用的开销.

1. 对象所占内存,优化数据布局

Spark 默认使用Java序列化对象,虽然Java对象的拜访速度更快,但其占用的空间通常比其内部的属性数据大2-5倍.为了减少内存的使用,减少Java序列化后的额外开销,下面列举一些Spark官网(http://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html#tuning-data-structures)提供的方法.

(1)使用对象数组以及原始类型(primitive type)数组以替代Java或者Scala集合类(collection class).fastutil 库为原始数据类型提供了非常便利的集合类,且兼容Java标准类库.

(2)尽可能地避免采用含有指针的嵌套数据结构来保留小对象.

(3)考虑采纳数字ID或者枚举类型以便替代String类型的主键.

(4)如果内存少于32GB,设置JVM参数-XX:+UseCom­pressedOops以便将8字节指针修改成4字节.与此同时,在Java 7或者更高版本,设置JVM参数-XX:+UseC­­­­­ompressedStrings以便采纳8比特来编码每一个ASCII字符.

2. 内存回收

(1)获取内存统计信息：优化内存前必要了解集群的内存回收频率、内存回收耗费时间等信息,可以在spark-env.sh中设置SPARK_JAVA_OPTS=“-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps $ SPARK_JAVA_OPTS”来获取每一次内存回收的信息.

(2)优化缓存大小：默认情况Spark采用运行内存(spark.executor.memory)的60%来进行RDD缓存.这注解在任务执行期间,有40%的内存可以用来进行对象创建.如果任务运行速度变慢且JVM频繁进行内存回收,或者内存空间不足,那么降低缓存大小设置可以减少内存消耗,可以降低spark.storage.memoryFraction的大小.

3. 频繁GC或者OOM

针对这种情况,首先要确定现象是产生在Driver端还是在Executor端,然后在分别处理.

Driver端：通常由于计算过大的结果集被回收到Driver端导致,需要调大Driver端的内存办理,或者进一步减少结果集的数量.

Executor端：

(1)以外部数据作为输入的Stage：这类Stage中出现GC通常是因为在Map侧进行map-side-combine时,由于group过多引起的.解决办法可以增加partition的数量(即task的数量)来减少每个task要处理的数据,来减少GC的可能性.

(2)以shuffle作为输入的Stage：这类Stage中出现GC的通常原因也是和shuffle有关,常见原因是某一个或多个group的数据过多,也就是所谓的数据倾斜,最简单的方法就是增加shuffle的task数量,比如在SparkSQL中设置SET spark.sql.shuffle.partitions=400,如果调大shuffle的task无法解决问题,说明你的数据倾斜很严重,某一个group的数据远远大于其他的group,需要你在业务逻辑上进行调整,预先针对较大的group做单独处理.

【修改序列化】

使用Kryo序列化,因为Kryo序列化结果比Java标准序列化更小,更快速.具体办法：spark-default.conf 里设置spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer .

参考官方文档(http://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html#summary)：对于大多数程序而言,采用Kryo框架以及序列化能够办理性能相关的大部分问题.

【Spark 磁盘调优】

在集群环境下,如果数据分布不均匀,造成节点间任务分布不均匀,也会导致节点间源数据不必要的网络传输,从而大大影响系统性能,那么对于磁盘调优最好先将数据资源分布均匀.除此之外,还可以对源数据做必定的处理：

1. 在内存允许范围内,将频繁拜访的文件或数据置于内存中；

2. 如果磁盘充裕,可以适当增加源数据在HDFS上的备份数以减少网络传输；

3. Spark支持多种文件格式及压缩方式,根据不同的应用环境进行合理的选择.如果每次计算只必要其中的某几列,可以使用列式文件格式,以减少磁盘I/O,常用的列式有parquet、rcfile.如果文件过大,将原文件压缩可以减少磁盘I/O,例如：gzip、snappy、lzo.

【其他】

广播变量(broadcast)

当task中需要拜访一个Driver端较大的数据时,可以通过使用SparkContext的广播变量来减小每一个任务的大小以及在集群中启动作业的消耗.参考官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html#broadcasting-large-variables.

开启推测机制

推测机制后,如果集群中,某一台机器的几个task特别慢,推测机制会将任务分配到其他机器执行,最后Spark会选取最快的作为最闭幕果.

在spark-default.conf 中添加：spark.speculation true

推测机制与以下几个参数有关：

1. spark.speculation.interval 100：检测周期,单位毫秒；

2. spark.speculation.quantile 0.75：完成task的百分比时启动推测；

3. spark.speculation.multiplier 1.5：比其他的慢多少倍时启动推测.

总结

Spark系统的性能调优是一个很复杂的过程,必要对Spark以及Hadoop有足够的知识储备.从业务应用平台(Spark)、存储(HDFS)、操作系统、硬件等多个层面都会对性能产生很大的影响.借助于多种性能监控工具,我们可以很好地了解系统的性能表现,并根据上面介绍的经验进行调整.

作者简介：田毅,亚信科技大数据平台部分研发经理,Spark Contributor,北京Spark Meetup发起人,主要关注SparkSQL与Spark Streaming.

本文选自法式员电子版2015年3月A刊,该期更多文章请查看这里.2000年创刊至今所有文章目录请查看法式员封面秀.欢迎订阅法式员电子版(含iPad版、Android版、PDF版).

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