扩展spark driver
动态资源分配
在 Facebook，Spark 集群启用了动态资源分配（Dynamic Executor Allocation），以便更好的使用集群资源，而且在 Facebook 内部，Spark 是运行在多租户的集群上，所以这个也是非常合适的。比如典型的配置如下：
spark.dynamicAllocation.enabled = true
spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout = 2m
spark.dynamicAllocation.minExecutors = 1
spark.dynamicAllocation.maxExecutors = 2000
多线程事件处理
在 Spark 2.3 版本之前，事件处理是单线程的架构，也就是说，事件队列里面的事件得一个一个处理。如果你的作业很大，并且有很多 tasks，很可能会导致事件处理出现延迟，进一步导致作业性能出现问题，甚至使当前作业失败。为了解决这个问题，SPARK-18838 这个 ISSUE 引入了多线程事件处理架构，每个事件都有其单独的单线程 executor service 去处理，这样就可以大大减少事件处理延时的问题。另外，由于每类事件都有单独的事件队列，所以会增加 Driver 端的内存占用。
更好的 Fetch 失败处理
在 Spark 2.3 版本之前，如果 Spark 探测到 fetch failure，那么它会把产生这个 shuffle 文件的 Executor 移除掉。但是如果这个 Executor 所在的机器有很多 Executor，而且是因为这台机器挂掉导致 fetch failure，那么会导致很多的 fetch 重试，这种处理机制很低下。SPARK-19753 这个 ISSUE 使得 Spark 可以把上述场景所有 Executor 的 shuffle 文件移除，也就是不再去重试就知道 shuffle 文件不可用。
另外，Spark 最大 Fetch 重试次数也可以通过 spark.max.fetch.failures.per.stage 参数配置。
FetchFailed 会在 ShuffleReader 取数据失败 N 次后抛出，然后由 executor 通过 statusUpdate 传到 driver 端，实际的处理会在 DAGScheduler.handleTaskCompletion，它会重新提交该 Stage 和该 Stage 对应的 ShuffleMapStage，重试次数超过 spark.stage.maxConsecutiveAttempts 时会退出。
RPC 服务线程调优
当 Spark 同时运行大量的 tasks 时，Driver 很容易出现 OOM，这是因为在 Driver 端的 Netty 服务器上产生大量 RPC 的请求积压，我们可以通过加大 RPC 服务的线程数解决 OOM 问题，比如 spark.rpc.io.serverThreads = 64。
spark shuffle相关的参数调优
**spark.shuffle.file.buffer
**
默认值：32k
参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。
调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如64k），从而减少shuffle write过程中溢写磁盘文件的次数，也就可以减少磁盘IO次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。
spark.reducer.maxSizeInFlight
默认值：48m
参数说明：该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小，而这个buffer缓冲决定了每次能够拉取多少数据。
调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。
**spark.shuffle.io.maxRetries
**
默认值：3
参数说明：shuffle read task从shuffle write task所在节点拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常导致拉取失败，是会自动进行重试的。该参数就代表了可以重试的最大次数。如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败。
调优建议：对于那些包含了特别耗时的shuffle操作的作业，建议增加重试最大次数（比如60次），以避免由于JVM的full gc或者网络不稳定等因素导致的数据拉取失败。在实践中发现，对于针对超大数据量（数十亿~上百亿）的shuffle过程，调节该参数可以大幅度提升稳定性。
spark.shuffle.io.retryWait
默认值：5s
参数说明：具体解释同上，该参数代表了每次重试拉取数据的等待间隔，默认是5s。
调优建议：建议加大间隔时长（比如60s），以增加shuffle操作的稳定性。
spark.shuffle.memoryFraction
默认值：0.2
参数说明：该参数代表了Executor内存中，分配给shuffle read task进行聚合操作的内存比例，默认是20%。
调优建议：如果内存充足，而且很少使用持久化操作，建议调高这个比例，给shuffle read的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。在实践中发现，合理调节该参数可以将性能提升10%左右。
spark.shuffle.manager
默认值：sort
参数说明：该参数用于设置ShuffleManager的类型。Spark 1.5以后，有三个可选项：hash、sort和tungsten-sort。HashShuffleManager是Spark 1.2以前的默认选项，但是Spark 1.2以及之后的版本默认都是SortShuffleManager了。tungsten-sort与sort类似，但是使用了tungsten计划中的堆外内存管理机制，内存使用效率更高。
调优建议：由于SortShuffleManager默认会对数据进行排序，因此如果你的业务逻辑中需要该排序机制的话，则使用默认的SortShuffleManager就可以；而如果你的业务逻辑不需要对数据进行排序，那么建议参考后面的几个参数调优，通过bypass机制或优化的HashShuffleManager来避免排序操作，同时提供较好的磁盘读写性能。这里要注意的是，tungsten-sort要慎用，因为之前发现了一些相应的bug。
spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold
默认值：200
参数说明：当ShuffleManager为SortShuffleManager时，如果shuffle read task的数量小于这个阈值（默认是200），则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件都合并成一个文件，并会创建单独的索引文件。
调优建议：当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量。那么此时就会自动启用bypass机制，map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销。但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此shuffle write性能有待提高。
spark.shuffle.consolidateFiles
默认值：false
参数说明：如果使用HashShuffleManager，该参数有效。如果设置为true，那么就会开启consolidate机制，会大幅度合并shuffle write的输出文件，对于shuffle read task数量特别多的情况下，这种方法可以极大地减少磁盘IO开销，提升性能。
调优建议：如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还可以尝试将spark.shffle.manager参数手动指定为hash，使用HashShuffleManager，同时开启consolidate机制。在实践中尝试过，发现其性能比开启了bypass机制的SortShuffleManager要高出10%~30%。
spark.reducer.maxBlocksInFlightPerAddress
默认值：Int.MaxValue（2的31次方-1）
限制了每个主机每次reduce可以被多少台远程主机拉取文件块，调低这个参数可以有效减轻node manager的负载。
**spark.reducer.maxReqsInFlight
**
默认值：Int.MaxValue（2的31次方-1）
限制远程机器拉取本机器文件块的请求数，随着集群增大，需要对此做出限制。否则可能会使本机负载过大而挂掉。。
spark.reducer.maxReqSizeShuffleToMem
默认值：Long.MaxValue
shuffle请求的文件块大小 超过这个参数值，就会被强行落盘，防止一大堆并发请求把内存占满。
spark.shuffle.compress
默认压缩 true
是否压缩map输出文件
spark.shuffle.spill.compress
默认：true
shuffle过程中溢出的文件是否压缩，使用spark.io.compression.codec压缩。
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