第 2 章 资源调优
2.1 资源规划
2.1.1 资源设定考虑
1 、总体原则
以单台服务器 128G 内存， 32 线程为例。
先设定单个 Executor 核数，根据 Yarn 配置得出每个节点最多的 Executor 数量，每个节点的 yarn 内存 / 每个节点数量 = 单个节点的数量总的 executor 数 = 单节点数量 * 节点数。
2 、具体提交参数
1 ） executor-cores
每个 executor 的最大核数。根据经验实践，设定在 3~6 之间比较合理。
2 ） num-executors
该参数值 = 每个节点的 executor 数 * work 节点数
每个 node 的 executor 数 = 单节点 yarn 总核数 / 每个 executor 的最大 cpu 核数
考虑到系统基础服务和 HDFS 等组件的余量， yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 配置为： 28 ，参数 executor-cores 的值为： 4 ，那么每个 node 的 executor 数 = 28/4 = 7, 假设集群节点为 10 ，那么 num-executors = 7 * 10 = 70
3 ） executor-memory
该参数值 =yarn-nodemanager.resource.memory-mb / 每个节点的 executor 数量
如果 yarn 的参数配置为 100G ，那么每个 Executor 大概就是 100G/7 ≈ 14G, 同时要注意yarn 配置中每个容器允许的最大内存是否匹配。
2.1.2 内存估算
➢ 估算 Other 内存 = 自定义数据结构 * 每个 Executor 核数
➢ 估算 Storage 内存 = 广播变量 + cache/Executor 数量
➢ 估算 Executor 内存 = 每个 Executor 核数 * （数据集大小 / 并行度）
2.1.3 调整内存配置项
一般情况下，各个区域的内存比例保持默认值即可。如果需要更加精确的控制内存分配，可以按照如下思路：
spark.memory.fraction= （估算 storage 内存 + 估算 Execution 内存） / （估算 storage 内存+ 估算 Execution 内存 + 估算 Other 内存）得到spark.memory.storageFraction = （估算 storage 内存） / （估算 storage 内存 + 估算
Execution 内存）
代入公式计算：
Storage 堆内内存 =(spark.executor.memory – 300MB)*spark.memory.fraction*spark.memory.storageFractionExecution 堆内内存 =(spark.executor.memory – 300MB)*spark.memory.fraction*(1-spark.memory.storageFraction)
2.1 持久化和序列化
2.1.1 RDD
1 、 cache
打成 jar ，提交 yarn 任务 , 并在 yarn 界面查看 spark uispark-submit --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 1g --numexecutors 3 --executor-cores 2 --executor-memory 6g --classcom.atguigu.sparktuning.cache. RddCacheDemo spark-tuning-1.0-SNAPSHOT-jarwith-dependencies.jar
通过 spark ui 看到， rdd 使用默认 cache 缓存级别，占用内存 2.5GB, 并且 storage 内存还不够，只缓存了 29% 。
2 、 kryo+ 序列化缓存
使用 kryo 序列化并且使用 rdd 序列化缓存级别。使用 kryo 序列化需要修改 spark 的序列化模式，并且需要进程注册类操作。
打成 jar 包在 yarn 上运行。
spark-submit --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 1g --numexecutors 3 --executor-cores 2 --executor-memory 6g --classcom.atguigu.sparktuning.cache. RddCacheKryoDemo spark-tuning-1.0-SNAPSHOTjar-with-dependencies.jar
查看 storage 所占内存，内存占用减少了 1083.6mb 并且缓存了 100% 。使用序列化缓存配合 kryo 序列化，可以优化存储内存占用。
根据官网的描述，那么可以推断出，如果 yarn 内存资源充足情况下，使用默认级别MEMORY_ONLY 是对 CPU 的支持最好的。但是序列化缓存可以让体积更小，那么当 yarn 内存资源不充足情况下可以考虑使用 MEMORY_ONLY_SER 配合 kryo 使用序列化缓存。
2.1.2 DataFrame 、 DataSet
1 、 cache
提交任务，在 yarn 上查看 spark ui ，查看 storage 内存占用。内存使用 612.3mb 。
spark-submit --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 1g --num
executors 3 --executor-cores 2 --executor-memory 6g --class
com.atguigu.sparktuning.cache. DatasetCacheDemo spark-tuning-1.0-SNAPSHOT
jar-with-dependencies.jar
DataSet 的 cache 默认缓存级别与 RDD 不一样，是 MEMORY_AND_DISK 。
源码： Dataset.cache() -> Dataset.persist() -> CacheManager.cacheQuery()
2 、序列化缓存
DataSet 类似 RDD ，但是并不使用 JAVA 序列化也不使用 Kryo 序列化，而是使用一种特有的编码器进行序列化对象。
打成 jar 包，提交 yarn 。查看 spark ui,storage 占用内存 646.2mb 。
spark-submit --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 1g --num
executors 3 --executor-cores 2 --executor-memory 6g --class
com.atguigu.sparktuning.cache. DatasetCacheSerDemo spark-tuning-1.0-
SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
和默认 cache 缓存级别差别不大。所以 DataSet 可以直接使用 cache 。
从性能上来讲， DataSet,DataFrame 大于 RDD ，建议开发中使用 DataSet 、 DataFrame 。
2.2 CPU 优化
2.2.1 CPU 低效原因
1 、概念理解
1 ）并行度
➢ spark.default.parallelism
设置 RDD 的默认并行度，没有设置时，由 join 、 reduceByKey 和 parallelize 等转换决定。
➢ spark.sql.shuffle.partitions
适用 SparkSQL 时， Shuffle Reduce 阶段默认的并行度，默认 200 。此参数只能控制Spark sql 、 DataFrame 、 DataSet 分区个数。不能控制 RDD 分区个数
2 ）并发度：同时执行的 task 数
2 、 CPU 低效原因
1 ）并行度较低、数据分片较大容易导致 CPU 线程挂起
2 ）并行度过高、数据过于分散会让调度开销更多
Executor 接收到 TaskDescription 之后，首先需要对 TaskDescription 反序列化才能读取任务信息，然后将任务代码再反序列化得到可执行代码，最后再结合其他任务信息创建TaskRunner 。当数据过于分散，分布式任务数量会大幅增加，但每个任务需要处理的数据量却少之又少，就 CPU 消耗来说，相比花在数据处理上的比例，任务调度上的开销几乎与之分庭抗礼。显然，在这种情况下， CPU 的有效利用率也是极低的。
2.2.2 合理利用 CPU 资源
每个并行度的数据量（总数据量 / 并行度） 在（ Executor 内存 /core 数 /2, Executor 内存/core 数）区间
提交执行：
spark-submit --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 1g --num
executors 3 --executor-cores 4 --executor-memory 6g --class
com.atguigu.sparktuning.partition.PartitionDemo spark-tuning-1.0-
SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
去向 yarn 申请的 executor vcore 资源个数为 12 个（ num-executors*executor-cores ） , 如果不修改 spark sql 分区个数，那么就会像上图所展示存在 cpu 空转的情况。这个时候需要合理控制 shuffle 分区个数。如果想要让任务运行的最快当然是一个 task 对应一个 vcore, 但是一般不会这样设置，为了合理利用资源，一般会将并行度（ task 数）设置成并发度
（ vcore 数）的 2 倍到 3 倍。
修改参数 spark.sql.shuffle.partitions （默认 200 ） , 根据我们当前任务的提交参数有 12个 vcore ，将此参数设置为 24 或 36 为最优效果：
spark-submit --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 1g --num
executors 3 --executor-cores 4 --executor-memory 6g --class
com.atguigu.sparktuning.partition.PartitionTuning spark-tuning-1.0-
SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
