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Spark性能调优之资源分配

   性能优化王道就是给更多资源!机器更多了,CPU更多了,内存更多了,性能和速度上的提升,是显而易见的。基本上,在一定范围之内,增加资源与性能的提升,是成正比的;写完了一个复杂的spark作业之后,
进行性能调优的时候,首先第一步,我觉得,就是要来调节最优的资源配置;在这个基础之上,
如果说你的spark作业,能够分配的资源达到了你的能力范围的顶端之后,无法再分配更多的资源了,
公司资源有限;那么才是考虑去做后面的这些性能调优的点。
    
   大体上这两个方面:core    mem

问题:

1、分配哪些资源?
2、在哪里分配这些资源?
3、为什么多分配了这些资源以后,性能会得到提升?

答案:

1、分配哪些资源?
   executor、core per executor、memory per executor、driver memory
2、在哪里分配这些资源?
   在我们在生产环境中,提交spark作业时,用的spark-submit shell脚本,里面调整对应的参数
/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \
--num-executors 3 \  配置executor的数量
--executor-memory 100m \  配置每个executor的内存大小
--executor-cores 3 \  配置每个executor的cpu core数量
--driver-memory 100m \  配置driver的内存(影响很大)
/usr/local/SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \
3、调节到多大,算是最大呢?
第一种,Spark Standalone,公司集群上,搭建了一套Spark集群,你心里应该清楚每台机器还能够
给你使用的,大概有多少内存,多少cpu core;那么,设置的时候,就根据这个实际的情况,
去调节每个spark作业的资源分配。比如说你的每台机器能够给你使用4G内存,2个cpu core;
20台机器;executor,20;平均每个executor:4G内存,2个cpu core。
 
第二种,Yarn。资源队列。资源调度。应该去查看,你的spark作业,要提交到的资源队列,  
 hadoop   spark  storm 每一个队列都有各自的资源(cpu mem)
大概有多少资源?500G内存,100个cpu core;executor,50;平均每个executor:10G内存,2个cpu core。
 
Spark-submit的时候怎么指定资源队列?  --conf spark.yarn.queue default
设置队列名称:spark.yarn.queue default
 
一个原则,你能使用的资源有多大,就尽量去调节到最大的大小(executor的数量,几十个到上百个不等;
executor内存;executor cpu core)
4、为什么调节了资源以后,性能可以提升?
增加executor:
   如果executor数量比较少,那么,能够并行执行的task数量就比较少,就意味着,我们的Application的并行执行的能力就很弱。
   比如有3个executor,每个executor有2个cpu core,那么同时能够并行执行的task,就是6个。6个执行完以后,再换下一批6个task增加了executor数量以后,那么,就意味着,能够并行执行的task数量,也就变多了。比如原先是6个,现在可能可以并行执行10个,甚至20个,100个。那么并行能力就比之前提升了数倍,数十倍。相应的,性能(执行的速度),也能提升数倍~数十倍。
 
增加每个executor的cpu core:
   也是增加了执行的并行能力。原本20个executor,每个才2个cpu core。能够并行执行的task数量,
就是40个task。现在每个executor的cpu core,增加到了5个。能够并行执行的task数量,就是100个task。执行的速度,提升了2倍左右。
 
增加每个executor的内存量:
增加了内存量以后,对性能的提升,有三点:
   1、如果需要对RDD进行cache,那么更多的内存,就可以缓存更多的数据,将更少的数据写入磁盘
甚至不写入磁盘。减少了磁盘IO
   2、对于shuffle操作,reduce端,会需要内存来存放拉取的数据并进行聚合。如果内存不够,也会写入磁盘。如果给executor分配更多内存以后,就有更少的数据,需要写入磁盘甚至不需要写入磁盘。减少了磁盘IO,提升了性能。
   3、对于task的执行可能会创建很多对象。如果内存比较小,可能会频繁导致JVM堆内存满了,
然后频繁GC,垃圾回收,minor GC和full GC。(速度很慢)。内存加大以后,带来更少的GC,垃圾回收,
避免了速度变慢,性能提升
 
 
posted on 2017-03-11 00:37 日月的弯刀 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏
 
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