大数据 — Spark笔记2

Spark（笔记）

RDD：

RDD是什么？

• 弹性
  • 内存和磁盘之间同步数据
  • RDD可以变成另外一个RDD
  • RDD内部存储数据类型丰富
• 存什么数据？
  • RDD不存数据，只存数据的分区信息和读取方法（HDFS，其他RDD）
  • 依赖（向上依赖）：
    • 顶部RDD
    • 非顶部RDD：记录自己来源于谁 — lineage
  • 宽依赖：有shuffle
  • 窄依赖：无shuffle
  • 失效问题？：
    • 窄依赖：只需要计算丢失RDD分区的父分区，而且不同节点之间可以并行
    • 宽依赖：单个节点失效，可能导致这个RDD所有的祖先丢失部分的分区重新计算
• 怎么读取？
  • 有存储级别：先判断缓存是否有数据，如果有，直接读，如果没有，从磁盘读
  • 无存储级别：直接从磁盘读

参数：

内存分配：

Executor的内存分为3块:

• executor内存【20%】：执行内存，join，aggregate都在这部分内存执行，shuffle也会缓存这个内存区，如果内存区满，写磁盘
• storage内存【60%】：cache，persist
• other内存：留给应用程序自己的，通常占用空间比较少

一般，executor和storage内存比较大

• spark-1.6.0以前的版本，每类内存相互隔离，导致内存利用率不高，限制了app运行
• spark-1.6.0以上的版本，executor和storage内存之间是可以互相借用，提高利用率，减少了OOM（out of memory）的情况

提交类参数：

• executor - memory：每个executor内存多大
  • 执行内存：可以设置大一些，80%
  • 需要同时考虑driver-memory的设置
    一般driver不会做任何计算和存储，只是下发任务和task交互，通常默认1G，除非把不同节点数据全部都汇集（collect）到总控上，此时设置大一些

• num - executor：多少个executor进程

• executor - cores：每个executor有多少个core

  • cores最好不要设为1，一般设置2~4个

executor-cores * num-executors = 一共需要多少虚拟core，一般不要超过总队列的25%

举例：队列总cores400，最大不要超过100，也不建议低于10%（40）

提交任务（spark-submit）

提交任务需要Context上下文，SparkContext（SC）在Spark应用程序的执行过程中起到主导作用，负责Spark集群进行交互（申请资源，创建RDD，广播）

. / bin / spark-submit \
--master yarn-cluster \
--num-executors 100 \
--executor-memory 6 G \
--executor-cores 4 \
--driver-memory 1 G \
--conf spark.default.parallelism = 1000 \
--conf spark.storage.memoryFraction = 0.5 \
--conf spark.shuffle.memoryFraction = 0.3 \

 

Spark开发调优?

• 避免创建重复RDD
  • 对同一份数据，之应该创建一个RDD，不能创建多个RDD来代表同一份数据
  • 极大浪费内存

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• 尽可能复用同一个RDD
  • 比如：一个RDD数据格式是k-v，另一个是单独value类型，这两个RDD的value部分完全一样，这样可以复用，达到减少算子执行次数

#优化前：
JavaPairRdd rdd1 = ... 
JavaRdd rdd2 = rdd1.map(...)
#优化后：
JavaPairRdd rdd1 = ... 
rdd1.reduceByKey(...)
rdd1.map(tuple._2...)

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• 对多次使用的RDD进行持久化处理
  • 每次对一个RDD执行一个算子操作时，都会重新从源头处理计算一边，计算出那个RDD出来，然后进一步操作，这种方式性能很差
  • 对多次使用的RDD进行持久化，将RDD的数据保存在内存或磁盘中，避免重复劳动
  • 借助cache() 和persist() 方法

#cache() ：
//只会缓存到内存
val rdd1 = sc.textFile(...).cache()
rdd1.map(...)
rdd1.reduce(...)

cache() 是 persist() 的特殊形式 — MEMORY_ONLY

#persist() ：
val rdd1 = sc.textFile(...).persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
//内存充足以内存持久化优先，_SER表示序列化
rdd1.map(...)
rdd1.reduce(...)

 

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• 避免使用shuffle类算子
  • spark作业运行过程中，最小号性能的地方就是shuffle过程
  • 将分布在集群中多个节点上的同一个key，拉取到同一个节点上，进行聚合和join处理，比如groupByKey，reduceByKey，join等算子，都会触发shuffle

#优化前：
val rdd3 = rdd1.join(rdd2)

#优化后：
val rdd2Data = rdd2.collect()   //打开
val rdd2DataBroadcast = sc.vroadcast(rdd2Data)  //分发

val rdd3 = rdd1.map(rdd2DataBroadcast)

Broadcast+map的join操作，不会导致shuffle操作，但前提适合R得到数量较少时使用

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• 使用map-side预聚合的shuffle操作
  • 一定要使用shuffle的，无法用map类算子替代的，那么尽量使用map-site预聚合的算子
  • 思想类似MapReduce中的Combiner
  • 可能的情况下用reduceByKey或者aggregateByKey算子替代groupByKey算子，因为reduceByKey或aggregateByKey算子会使用用户自定义的函数对每个节点本低相同key进行预聚合，而groupByKey算子不会预聚合

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• 使用Kryo优化序列化性能
  • Kryo是一个序列化类库，来优化序列化和反序列化性能
  • Spark默认使用Java序列化机制（ObjectOutputStream/ObjectInputStreamAPI）进行序列 化和反序列化
  • Spark支持使用Kryo序列化库，性能比Java序列化库高很多，10倍左右

//创建SparkConf对象
val conf = new SparkConf().setMaster(...)setAppName(...)
//设置序列化器为KryoSerializer
conf.set("spark,serializer","org.apache.spark.serializer,KryoSerializer")
//注册要序列化的自定义类型
conf.registerKryoClasses(Array(classOf[MyClass1],classOf[MyClass2]))

转载于:https://www.cnblogs.com/pipemm/articles/11380652.html