Spark 性能调优之 repartition解决spark sql低并行度问题

首先，还是抛出官网调优文档吧

参考2.0版本
http://spark.apache.org/docs/2.0.2/tuning.html#level-of-parallelism

因此 按照这个说明
根据你的application的总cpu core数量（在spark-submit中可以指定，200个），自己手动设置spark.default.parallelism参数，指定为cpu core总数的2 ~ 3倍。400~600个并行度。600。

问题来了 设置的这个并行度，在哪些情况生效？

如果你压根儿没有使用Spark SQL（DataFrame），那么你整个spark application默认所有stage的并行度都是你设置的那个参数。（除非你使用coalesce算子缩减过partition数量）

如果使用Spark SQL后呢

用Spark SQL的那个stage的并行度，你没法自己指定。Spark SQL自己会默认根据hive表对应的hdfs文件的block，自动设置Spark SQL查询所在的那个stage的并行度。你自己通过spark.default.parallelism参数指定的并行度，只会在没有Spark SQL的stage中生效。

问题场景

比如你第一个stage，用了Spark SQL从hive表中查询出了一些数据，然后做了一些transformation操作，接着做了一个shuffle操作（groupByKey）；下一个stage，在shuffle操作之后，做了一些transformation操作。hive表，对应了一个hdfs文件，有20个block；你自己设置了spark.default.parallelism参数为100。

你的第一个stage的并行度，是不受你的控制的，就只有20个task；第二个stage，才会变成你自己设置的那个并行度，100。

问题在哪里？

Spark SQL默认情况下，它的那个并行度，咱们没法设置。可能导致的问题，也许没什么问题，也许很有问题。Spark SQL所在的那个stage中，后面的那些transformation操作，可能会有非常复杂的业务逻辑，甚至说复杂的算法。如果你的Spark SQL默认把task数量设置的很少，20个，然后每个task要处理为数不少的数据量，然后还要执行特别复杂的算法。

这个时候，就会导致第一个stage的速度，特别慢。第二个stage，1000个task，刷刷刷，非常快。

如何解决？

repartition算子，你用Spark SQL这一步的并行度和task数量，肯定是没有办法去改变了。但是呢，可以将你用Spark SQL查询出来的RDD，使用repartition算子，去重新进行分区，此时可以分区成多个partition，比如从20个partition，分区成100个。

然后呢，从repartition以后的RDD，再往后，并行度和task数量，就会按照你预期的来了。就可以避免跟Spark SQL绑定在一个stage中的算子，只能使用少量的task去处理大量数据以及复杂的算法逻辑。

获取用户行为rdd时设置重分区

/**
	 * 获取指定日期范围内的用户访问行为数据
	 * @param sqlContext SQLContext
	 * @param taskParam 任务参数
	 * @return 行为数据RDD
	 */
	private static JavaRDD getActionRDDByDateRange(
			SQLContext sqlContext, JSONObject taskParam) {
		String startDate = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_START_DATE);
		String endDate = ParamUtils.getParam(taskParam, Constants.PARAM_END_DATE);

		String sql =
				"select * "
				+ "from user_visit_action "
				+ "where date>='" + startDate + "' "
				+ "and date<='" + endDate + "'";
//				+ "and session_id not in('','','')"

		DataFrame actionDF = sqlContext.sql(sql);

		/**
		 * 这里就很有可能发生上面说的问题
		 * 比如说，Spark SQl默认就给第一个stage设置了20个task，但是根据你的数据量以及算法的复杂度
		 * 实际上，你需要1000个task去并行执行
		 *
		 * 所以说，在这里，就可以对Spark SQL刚刚查询出来的RDD执行repartition重分区操作
		 */

//		return actionDF.javaRDD().repartition(1000);

		return actionDF.javaRDD();
	}