spark调优测试

### Spark调优测试知识点 #### 一、Spark配置与资源管理 在进行Spark调优时，首先需要关注的是Spark的任务资源配置。配置文件`/usr/hdp/current/spark-client/conf/spark-defaults.conf` 和 `spark-env.sh`是关键，它们分别用于定义默认的Spark配置参数和设置环境变量。 - **`spark-defaults.conf`**: 这个文件包含了Spark的各种配置选项，例如任务的并发度、内存分配等。 - **`spark-env.sh`**: 通常用来设置环境变量，比如JVM的垃圾回收策略。 ### 二、任务资源分配 1. **任务并行度**: 通过`SPARK_EXECUTOR_INSTANCES`和`SPARK_EXECUTOR_CORES`来配置。具体来说，总的并行度为`SPARK_EXECUTOR_INSTANCES * SPARK_EXECUTOR_CORES`。 2. **内存分配**: 每个执行器（Executor）和驱动程序（Driver）都需要足够的内存资源。具体的计算公式为：`(SPARK_EXECUTOR_MEMORY + spark.yarn.executor.memoryOverhead) * (SPARK_EXECUTOR_INSTANCES) + (SPARK_DRIVER_MEMORY + spark.yarn.driver.memoryOverhead)`。这里`spark.yarn.executor.memoryOverhead`和`spark.yarn.driver.memoryOverhead`分别是Executor和Driver的额外内存开销，默认为各自内存大小的7.384%。 ### 三、内存管理和垃圾回收 1. **内存管理**: 在Spark中，内存被分为两部分：执行内存和存储内存。默认情况下，60%的内存用于执行，40%用于存储。可以通过调整`spark.storage.memoryFraction`来改变这个比例。 2. **垃圾回收**: 频繁的垃圾回收会严重影响Spark的性能。可以通过以下几种方式来优化： - 设置`-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps`来获取详细的垃圾回收信息。 - 调整垃圾回收策略，例如使用`-XX:+UseConcMarkSweepGC`或`-XX:+UseG1GC`等。 ### 四、数据结构优化 Spark默认使用Java的数据结构，而这些结构的内存消耗相对较高。可以采取以下措施减少内存占用： 1. 使用原生类型（primitive types），替换Java集合类为`fastutil`提供的更高效版本。 2. 减少对象引用的大小，例如使用`-XX:+UseCompressedOops`和`-XX:+UseCompressedStrings`等选项。 3. 使用`scala.collection.immutable`中的不可变集合，以降低GC的压力。 ### 五、数据读取优化 1. **数据分片**: Spark读取HDFS中的数据时，会根据HDFS的分片（split）来进行读取。可以通过调整`mapred.min.split.size`来控制每个分片的大小。 2. **数据格式选择**: 不同的数据格式对I/O效率有不同的影响。Parquet和ORC文件格式提供了更好的压缩率和查询性能。压缩算法如gzip、snappy和lz4也可以显著提高读写速度。 ### 六、广播变量使用 对于大任务中经常使用的只读变量，可以考虑使用广播变量来减少网络传输的成本。通过`SparkContext.broadcast`方法创建广播变量，并在任务中复用这个变量，可以显著提高性能。 ### 七、序列化库的选择 序列化库的选择对性能有着直接的影响。默认情况下，Spark使用Java序列化库，但这通常不是最高效的。通过将`spark.serializer`设置为`org.apache.spark.serializer.KryoSerializer`，可以显著减少序列化的时间和空间成本。 ### 总结 Spark的调优是一个综合性的过程，涉及到资源管理、内存优化、数据处理等多个方面。合理地配置资源分配、选择高效的数据结构和序列化库、优化垃圾回收策略等都是提高Spark应用性能的关键步骤。此外，根据具体的业务场景和数据特征进行针对性的优化也是必不可少的。