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Spark-submit 参数调优完整攻略

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--sparksubmit

--num-executors  

该参数主要用于设置该应用总共需要多少executors来执行,Driver在向集群资源管理器申请资源时需要根据此参数决定分配的Executor个数,并尽量满足所需。在不带的情况下只会分配少量Executor。这个值得设置还是要看分配的队列的资源情况,太少了无法充分利用集群资源,太多了则难以分配需要的资源。


--executor-memory

设置每个executor的内存,对Spark作业运行的性能影响很大。一般4-8G就差不多了,当然还要看资源队列的情况。num-executor*executor-memory的大小绝不能超过队列的内存总大小。


--executor-cores

设置每个executor的cpu核数,其决定了每个executor并行执行task的能力。Executor的CPU core数量设置为2-4个即可。但要注意,num-executor*executor-cores也不能超过分配队列中cpu核数的大小。具体的核数的设置需要根据分配队列中资源统筹考虑,取得Executor,核数,及任务数的平衡。对于多任务共享的队列,更要注意不能将资源占满    


--driver-memory

运行sparkContext的Driver所在所占用的内存,通常不必设置,设置的话1G就足够了,除非是需要使用collect之类算子经常需要将数据提取到driver中的情况。

  --total-executor-cores    

是所有executor总共使用的cpu核数 standalone default all cores


--conf

 --conf spark.default.parallelism

此参数用于设置每个stage经TaskScheduler进行调度时生成task的数量,此参数未设置时将会根据读到的RDD的分区生成task,即根据源数据在hdfs中的分区数确定,若此分区数较小,则处理时只有少量task在处理,前述分配的executor中的core大部分无任务可干。通常可将此值设置为num-executors*executor-cores的2-3倍为宜,如果与其相近的话,则对于先完成task的core则无任务可干。2-3倍数量关系的话即不至于太零散,又可使得任务执行更均衡。


--conf spark.storage.memoryFraction

参数说明:该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例,默认是0.6。也就是说,默认Executor 60%的内存,可以用来保存持久化的RDD数据。根据你选择的不同的持久化策略,如果内存不够时,可能数据就不会持久化,或者数据会写入磁盘。

参数调优建议:如果Spark作业中,有较多的RDD持久化操作,该参数的值可以适当提高一些,保证持久化的数据能够容纳在内存中。避免内存不够缓存所有的数据,导致数据只能写入磁盘中,降低了性能。但是如果Spark作业中的shuffle类操作比较多,而持久化操作比较少,那么这个参数的值适当降低一些比较合适。此外,如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢(通过spark web ui可以观察到作业的gc耗时),意味着task执行用户代码的内存不够用,那么同样建议调低这个参数的值。个人不太建议调该参数


--conf spark.shuffle.memoryFraction

参数说明:该参数用于设置shuffle过程中一个task拉取到上个stage的task的输出后,进行聚合操作时能够使用的Executor内存的比例,默认是0.2。也就是说,Executor默认只有20%的内存用来进行该操作。shuffle操作在进行聚合时,如果发现使用的内存超出了这个20%的限制,那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去,此时就会极大地降低性能。

参数调优建议:如果Spark作业中的RDD持久化操作较少,shuffle操作较多时,建议降低持久化操作的内存占比,提高shuffle操作的内存占比比例,避免shuffle过程中数据过多时内存不够用,必须溢写到磁盘上,降低了性能。此外,如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢,意味着task执行用户代码的内存不够用,那么同样建议调低这个参数的值。个人不太建议调该参数


--conf spark.sql.codegen

默认值为false,当它设置为true时,Spark SQL会把每条查询的语句在运行时编译为java的二进制代码。这有什么作用呢?它可以提高大型查询的性能,但是如果进行小规模的查询的时候反而会变慢,就是说直接用查询反而比将它编译成为java的二进制代码快。所以在优化这个选项的时候要视情况而定。

这个选项可以让Spark SQL把每条查询语句在运行前编译为java二进制代码,由于生成了专门运行指定查询的代码,codegen可以让大型查询或者频繁重复的查询明显变快,然而在运行特别快(1-2秒)的即时查询语句时,codegen就可能增加额外的开销(将查询语句编译为java二进制文件)。codegen还是一个实验性的功能,但是在大型的或者重复运行的查询中使用codegen


--conf spark.sql.inMemoryColumnStorage.compressed

默认值为false 它的作用是自动对内存中的列式存储进行压缩


--conf spark.sql.inMemoryColumnStorage.batchSize    

默认值为1000 这个参数代表的是列式缓存时的每个批处理的大小。如果将这个值调大可能会导致内存不够的异常,所以在设置这个的参数的时候得注意你的内存大小

在缓存SchemaRDD(Row RDD)时,Spark SQL会安照这个选项设定的大小(默认为1000)把记录分组,然后分批次压缩。

太小的批处理会导致压缩比过低,而太大的话,比如当每个批处理的数据超过内存所能容纳的大小时,也有可能引发问题。

如果你表中的记录比价大(包含数百个字段或者包含像网页这样非常大的字符串字段),就可能需要调低批处理的大小来避免内存不够(OOM)的错误。如果不是在这样的场景下,默认的批处理 的大小是比较合适的,因为压缩超过1000条压缩记录时也基本无法获得更高的压缩比了。


--conf spark.sql.parquet.compressed.codec

默认值为snappy 这个参数代表使用哪种压缩编码器。可选的选项包括uncompressed/snappy/gzip/lzo        uncompressed这个顾名思义就是不用压缩的意思


--conf spark.speculation 

推测执行优化机制采用了典型的以空间换时间的优化策略,它同时启动多个相同task(备份任务)处理相同的数据块,哪个完成的早,则采用哪个task的结果,这样可防止拖后腿Task任务出现,进而提高作业计算速度,但是,这样却会占用更多的资源,在集群资源紧缺的情况下,设计合理的推测执行机制可在多用少量资源情况下,减少大作业的计算时间。

检查逻辑代码中注释很明白,当成功的Task数超过总Task数的75%(可通过参数spark.speculation.quantile设置)时,再统计所有成功的Tasks的运行时间,得到一个中位数,用这个中位数乘以1.5(可通过参数spark.speculation.multiplier控制)得到运行时间门限,如果在运行的Tasks的运行时间超过这个门限,则对它启用推测。简单来说就是对那些拖慢整体进度的Tasks启用推测,以加速整个Stage的运行

  • spark.speculation.interval    100毫秒    Spark经常检查要推测的任务。

  • spark.speculation.multiplier    1.5    任务的速度比投机的中位数慢多少倍。

  • spark.speculation.quantile    0.75    在为特定阶段启用推测之前必须完成的任务的分数。

        

--conf 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%。    


--conf 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,一定是成倍的增加),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。


--conf 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。


--conf 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。

taskScheduler不负责重试task,由DAGScheduler负责重试stage


--conf 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。


--conf 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:在资源参数调优中讲解过这个参数。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。    


--conf spark.shuffle.manager

默认值:sort|hash

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。


--conf 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。


--conf 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%。



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