Spark性能调优（五）---其他(广播大变量、Kryo序列化等)性能调优策略

1.广播大变量

       被大量task使用的变量，使用广播。被广播的变量，在Driver中存在一个初始副本。这样，就不需要每个task都拥有一个变量的副本，节省网络传输的资源和内存的资源；每一个BlockManager有一个变量的副本，BlockManager中没有变量的时候，可以去Driver中获取，也可以从距离最近的其他BlockManager中获取。

       设置广播变量：sc.broadcast();传入变量，如：

Broadcast>>> dateHourExtractMapBroadcast = sc.broadcast(dateHourExtractMap);
     
       获取广播变量：广播变量.getValue()，如：

Map>> dateHourExtractMap = dateHourExtractMapBroadcast.getValue();
 

2.使用Kryo序列化机制

2.1默认的序列化机制

        默认情况下，Spark内部使用的是Java的序列化机制，ObjectOutputStream/ObjectInputStream，对象输入输出流机制，来进行序列化。

       这种默认的序列化机制的好处在于，处理起来比较方便，也不需要我们手动做什么，只是在算子中使用的变量，必须实现Serializable接口，可序列化即可。缺点在于，默认的序列化机制效率不高，序列化的速度慢，序列化之后的数据，占用的空间相对还是比较大。。

2.2Kryo序列化机制

       Spark支持使用Kryo序列化机制，比默认的序列化机制速度快，占用空间小（官方说明，仅为默认序列化机制的1/10）。所以，用Kryo序列化机制进行序列化后，网络传输更快，在集群中占用内存资源更少。

2.3Kryo序列化机制生效的几个地方

1.算子函数中使用到的外部变量
2.持久化RDD是进行序列化，比如StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER
3.shuffle
4.算子函数中使用到的外部变量，使用Kryo之后，优化网络传输的性能，可以优化集群中内存的占用和消耗
5.持久化RDD，优化内存占用和消耗；持久化RDD占用的内存越少，task执行的时候，创建的对象，就不至于频繁地沾满内存，发生GC
6.shuffle，可以优化网络传输的性能

2.4Kryo的使用

       在SparkConf中设置属性，spark.serializer，org.apache.spark.serializer.KryoSerializer类
注册使用到的自定义的类
       
       Kryo没有被设置成默认的序列化机制，是因为要达到Kryo的最佳性能，必须要注册自定义的类。比如，算子函数中使用到了外部自定义类型的对象变量，必须注册使用到的类，否则Kryo达不到最佳性能。

项目中的使用：

.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer").registerKryoClasses(new Class[]{Student.class})

3.使用fastutil优化数据格式

3.1fastutil介绍

       fastutil是扩展了Java标准集合框架（Map、List、Set；HashMap、ArrayList、HashSet）的类库，提供了特殊类型的map、set、list和queue；

      fastutil能够提供更小内存的占用，更快的存取速度；使用fastutil提供的集合类来替代自己平时使用的JDK原生的Map、List、Set，可以减少内存的占用，并且在进行集合的遍历、根据索引（或者key）获取元素的值和设置元素的值的时候，提供更快的存取速度；

      fastutil也提供了64位的array、set和list，以及高性能快速的，以及使用的IO类，来处理二进制和文本类型的文件；

      fastutil的每一种集合类型，都实现了对应的Java中的标准接口（比如fastutil的map，实现了Java的Map接口），因此可以直接放入已有系统的任何代码中；

      fastutil还提供了一些JDK标准类库中没有的额外的功能（比如双向迭代器）；

      fastutil除了对象和原始类型为元素的集合，也提供引用类型的支持，但是对引用类型是使用等于号（=）进行比较，而不是equals()方法；

      fastutil尽量提供在任何场景下都是速度最快的集合类库；

3.2Spark中应用fastutil的场景

      1.如果算子函数使用了外部变量，首先可以使用Broadcast广播变量优化；其次可以使用Kryo序列化类库，提升序列化性能和效率；最后，如果外部变量是某种比较大的集合，可以考虑使用fastutil改写外部变量。首先从源头上减少内存的占用，通过广播变量进一步减少内存占用，再通过Kryo序列化类库进一步减少内存占用

      2.在算子函数里，也就是task要执行的计算逻辑里，如果要创建比较大的Map、List集合，可能会占用较大的内存空间，而且可能涉及到消耗性能的遍历、存取等集合操作。这种情况下，可以考虑将这些集合类型使用fastutil类库重写，使用了fastutil集合类以后，就可以在一定程度上，减少task创建出来的集合类型的内存占用。避免executor内存频繁占满，频繁唤醒GC，导致性能下降

3.3关于fastutil调优的说明

        fastutil调优效果可能并没有我们想象中的好。举个例子，一个spark作业，在经过资源、并行度、RDD序列化的调优之后，30分钟可以运行完；那么再使用broadcast、Kryo和fastutil进行优化，可能29分钟运行完。所以效果可能不会像我们想象的那么好。

3.4.fastutil的使用

3.4.1在pom.xml文件中引入fastutil的依赖

    fastutil
    fastutil
    5.0.9

3.4.2将Java中的类改成fastutil对应的类

      比如，List 改为 InList；基本都是类似于IntList的格式，前缀都是集合的元素类型；

      Map比较特殊，如Int2IntMap，代表了key-value映射的元素类型。

      除此之外，还支持object、reference等。

4.调节数据本地化等待时长

4.1概述

PROCESS_LOCAL：进程本地化，代码和数据在同一个进程executor中，计算数据的task有executor执行，数据和executor在同一个BlockManager中；性能最好

NODE_LOCAL：节点本地化，代码和数据在同一个节点中，但是计算数据的task和数据不在同一个executor中，数据需要在进程之间进行传输

NO_PREF：对于task来说，数据从哪里获取，对性能没有影响

RACK_LOCAL：机架本地化，数据和task在同一个机架的两个节点上；数据需要在节点之间通过网络进行传输

ANY：数据和task可能在集群中的任何地方，也可能不在同一个机架上，性能最差

4.2什么时候调节这个参数

       观察日志，spark作业的运行日志。在测试的时候，先用client模式，在本地就可以直接看到比较全的日志。日志里面会显示，starting task...，PROCESS_LOCAL，NODE_LOCAL。观察大部分task的数据本地化级别。

       如果大多数都是PEOCESS_LOCAL，则不用调节；

       如果大部分级别都是NODE_LOCAL，ANY，那么最好调节一下数据本地化的等待时长；调节完，再次运行，观察日志，反复调节，观察大部分的task的本地化级别有没有提升，以及整个spark作业的 运行时间是否缩短；

      切忌，本地化级别提升了，但是因为大量的等待时长，导致整个spark作业的执行时间增加，这样就得不偿失了。

4.3怎么调节

spark.locality.wait，默认是3s。

默认情况下，下面3个等待时长，都是和spark.locality.wait相同的，都是3s：

spark.locality.wait.process

spark.locality.wait.node

spark.locality.wait.rack

设置代码：

new SparkConf()

.set("spark.locality.wait","6")

 

 

 

点赞 1
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「Johnson8702」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/Johnson8702/article/details/86705817