Spark资源优化

原

Spark资源优化

2019年08月09日 19:17:04 心有余力阅读数 87

提交Spark程序时，资源调优是必须的，否则会默认运行2个executor，每个executor内存1G。这里主要针对资源利用做个总结。

主要涉及


   
   
   
   
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --num-executors
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --executor-memory
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --executor-cores
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --conf spark.default.parallelism

服务器节点YARN可用资源

服务器	单节点cores	总cores	单节点内存	总内存
3台	29	87	18G	54G

提交任务时遇到的一个小问题

提交Spark时，发现无论怎么设置executor数都是2个，排查后才发现，CDH上设置了yarn.scheduler.minimum-allocation-mb的值为8G，也就是YARN的作业最小调度资源。节点上YARN可用内存为18G，所以最多只能开启2个Container，也就是2个executor，剩下的内存足够开启一个AM的Container，所以最后Container为3个，executor只有2个。

注意点

1. Spark的executor申请资源需要加上堆外内存


   
   
   
   
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       # 堆外内存5
       
       
       
       g以下都是取384
       
       
       
       m
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       spark
       
       
       
       .executor
       
       
       
       .memoryOverhead	    
       
       
       
       max(384, 
       
       
       
       executorMemory * 0
       
       
       
       .07) 
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
       
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       spark
       
       
       
       .executor
       
       
       
       .memory    默认1
       
       
       
       g

如果默认情况下，真正申请的资源应该是 1g+384m，但是设置了增量为512m，最后申请资源为 1.5g。

driver的内存设置也是同样。

2. 一个Container开启一个executor

3. dirver会占用一个Container，默认1个core，1G内存

也就是有一个节点会开启一个Container来运行driver，cluster模式AM运行在driver中，默认占用1个core，1G内存。这个节点的资源减少了，所以应该减掉一个executor。

4. 并行度为executor总cores的2-3倍

示例

因为内存比较少，所以先从内存来分配。

单节点18G可用内存，设置每个executor内存2G，那么实际申请资源为2.5G，可以开启 7.2个，也就是7个，总21个。

总87个core，每个executor分配4.14个core，也就是4个core。

考虑AM需要一个Container，这里可以减掉一个executor。

并行度设置为executor总core的2-3倍，即80的2-3倍，160。


   
   
   
   
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --num-executors 20
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --executor-memory 2g
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --executor-cores 4
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --conf spark.default.parallelism=160 \

运行spark-shell测试


   
   
   
   
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       spark-shell \
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --master yarn \
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --deploy-mode client \
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --num-executors 20 \
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --executor-cores 4 \
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --executor-memory 2g

Container为21个，是20个executor和1个driver。

cores为81个，20个executor * 4为80，driver默认1个core。

内存52224，20个executor * 2.5 * 1024为51200，driver默认1G(1024m)。

这样CPU和内存使用率达到94.4%。当然，还可以根据情况继续优化，尽量不要有闲置资源造成浪费。

例如Cluster模式时可以设置driver资源来分配给AM。


   
   
   
   
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --master yarn
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --deploy-mode clster
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --driver-memory 2g
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --driver-cores 4

这样基本达到完全使用。

或者开启对外内存，这是需要另外的分配空闲内存的。executors共享堆外内存，executor中的task共享executor的堆内内存。


   
   
   
   
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --conf spark.memory.offHeap.enabled=true \
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --conf spark.memory.offHeap.size=3072m \

这里的Storage Memory是存储内存，根据官网说明。


   
   
   
   
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       spark
       
       
       
       .memory
       
       
       
       .fraction	0
       
       
       
       .6    
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       # 
       
       
       
       Fraction 
       
       
       
       of (
       
       
       
       heap 
       
       
       
       space 
       
       
       
       - 300
       
       
       
       MB) 
       
       
       
       used 
       
       
       
       for 
       
       
       
       execution 
       
       
       
       and 
       
       
       
       storage.
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
       
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       spark
       
       
       
       .memory
       
       
       
       .storageFraction	0
       
       
       
       .5

例如

当把Yarn节点内存调整到22G，总内存为66G，87cores


   
   
   
   
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       spark-shell \
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --master yarn \
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --deploy-mode client \
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --num-executors 21 \
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --executor-cores 4 \
      
      
      
      
     
     
     
     
    
    
    
    
     
     
     
     
      
      
      
      
     
     
     
     
     
     
     
     
      
      
      
      
       
       
       
       --executor-memory 2560m

        
        
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					Hive on Spark 性能优化					
				08-13
			
			
					Hive on Spark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算。通过该项目，可以提高H...				
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					Spark优化解析					
				12-20
			
			
					数据倾斜优化，shuffle调优，运行资源调优，Spark企业应用案例。				
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					spark jdbc 读取并发优化					
				02-14
			
			
					spark scada jdbc连接数据库读取数据的并发优化方法。				
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首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。官
两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&

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