Spark_Spark 调优

开发调优

避免创建重复的RDD

对于同一份数据，只应该创建一个RDD，不能创建多个RDD来代表同一份数据。

尽可能复用同一个RDD

请看下面这段伪代码：

RDD rdd1 = ...
//rdd2就相当于rdd1 key-value 中的value
RDD rdd2 = rdd1.map()

//对rdd1、rdd2进行不同的算子操作
rdd1.reduceByKey()
rdd2.map()

如上，rdd1、rdd2只是数据格式不一样而已，rdd2数据只是rdd1的一个子集而已，但是我们在开发的时候却创建了两个RDD。

推荐使用如下的方式

RDD rdd1 = ...

//对rdd1、rdd2进行不同的算子操作
rdd1.reduceByKey()
rdd2.map()

尽量避免使用shuffle类算子

如果有可能的话，尽量避免使用shuffle类算子，因为Spark作业运行的过程中，最消耗性能的地方就是shuffle过程。

Spark中会导致shuffle的算子有

• reduceByKey
• groupByKey
• join

使用非Shuffle类的算子，代替Shuffle类的算子

//传统的join操作
//这种操作肯定会发生shuffle操作，因为要把key拉取到同一个节点，进行join操作
val rdd3 = rdd1.join(rdd2)

/***
* 使用 Broadcast + map 的方式代替join操作
*
* 1、作为广播变量的rdd2数据量不宜超过1G;
* 2、在map中进行遍历，根据相应的条件关联rdd1、rdd2，就可以实现join操作
*/
val rdd2Data = rdd2.collect()
val rdd2DataBoradcast = sc.boardcast(rdd2Data)
rdd1.map(rdd2DataBoradcast....)

用map-side预聚合的shuffle操作

所谓map-side预聚合，就是在每个节点本地对相同的key进行一次聚合操作，类似于MapReduce中的Combiner。

建议使用reduceByKey或者aggregateByKey算子来替代掉groupByKey算子，因为reduceByKey、aggregateByKey会使用用户自定义的函数对每个节点相同的key进行预聚合；而groupByKey是不会进行预聚合的，全量的数据会在集群的各个节点之间分发和传输，性能相对会比较差。

groupByKey原理

reduceByKey原理

相比groupByKey，reduceByKey有一个预聚合的才做，这可以大大提高job的性能。

使用高性能的算子

使用mapPartitions替代普通map

mapPartitions类的算子，一次函数调用会处理一个partition所有的数据，而不是一次函数调用处理一条，性能相对来说会高一些。但是有的时候，使用mapPartitions会出现OOM（内存溢出）的问题。因为单次函数调用就要处理掉一个partition所有的数据，如果内存不够，垃圾回收时是无法回收掉太多对象的，很可能出现OOM异常。所以使用这类操作时要慎重！

使用foreachPartitions替代foreach

原理类似于“使用mapPartitions替代map”，也是一次函数调用处理一个partition的所有数据，而不是一次函数调用处理一条数据。在实践中发现，foreachPartitions类的算子，对性能的提升还是很有帮助的。比如在foreach函数中，将RDD中所有数据写MySQL，那么如果是普通的foreach算子，就会一条数据一条数据地写，每次函数调用可能就会创建一个数据库连接，此时就势必会频繁地创建和销毁数据库连接，性能是非常低下；但是如果用foreachPartitions算子一次性处理一个partition的数据，那么对于每个partition，只要创建一个数据库连接即可，然后执行批量插入操作，此时性能是比较高的。实践中发现，对于1万条左右的数据量写MySQL，性能可以提升30%以上。

使用filter之后进行coalesce操作

通常对一个RDD执行filter算子过滤掉RDD中较多数据后（比如30%以上的数据），建议使用coalesce算子，手动减少RDD的partition数量，将RDD中的数据压缩到更少的partition中去。因为filter之后，RDD的每个partition中都会有很多数据被过滤掉，此时如果照常进行后续的计算，其实每个task处理的partition中的数据量并不是很多，有一点资源浪费，而且此时处理的task越多，可能速度反而越慢。因此用coalesce减少partition数量，将RDD中的数据压缩到更少的partition之后，只要使用更少的task即可处理完所有的partition。在某些场景下，对于性能的提升会有一定的帮助。

使用repartitionAndSortWithinPartitions 替代repartition与sort类操作

repartitionAndSortWithinPartitions是Spark官网推荐的一个算子，官方建议，如果需要在repartition重分区之后，还要进行排序，建议直接使用repartitionAndSortWithinPartitions算子。因为该算子可以一边进行重分区的shuffle操作，一边进行排序。shuffle与sort两个操作同时进行，比先shuffle再sort来说，性能可能是要高的。

广播大变量

有时在开发过程中，会遇到需要在算子函数中使用外部变量的场景（尤其是大变量，比如100M以上的大集合），那么此时就应该使用Spark的广播（Broadcast）功能来提升性能。

在算子函数中使用到外部变量时，默认情况下，Spark会将该变量复制多个副本，通过网络传输到task中，此时每个task都有一个变量副本。如果变量本身比较大的话（比如100M，甚至1G），那么大量的变量副本在网络中传输的性能开销，以及在各个节点的Executor中占用过多内存导致的频繁GC，都会极大地影响性能。

因此对于上述情况，如果使用的外部变量比较大，建议使用Spark的广播功能，对该变量进行广播。广播后的变量，会保证每个Executor的内存中，只驻留一份变量副本，而Executor中的task执行时共享该Executor中的那份变量副本。这样的话，可以大大减少变量副本的数量，从而减少网络传输的性能开销，并减少对Executor内存的占用开销，降低GC的频率。

使用Kryo序列化调优

在Spark中有3个地方涉及到了序列化

• 1、在算子函数中使用到外部变量时，该变量会被序列化后进行网络传输（见广播大变量）；
• 2、将自定义的类型作为RDD的泛型类型时，所有自定义的类型对象，都会进行序列化；因为这种情况下，也会要求自定义类必须实现Serializable接口；
• 3、使用序列化的持久策略时(比如MEMORY_ONLY_SEQ)，Spark会将RDD中的每个partition都序列化成一个大的字节数组；

对于上面三种情况，我们可以考虑通过Kryo序列化，来进行性能的优化；Spark默认使用的是Java的序列化机制，性能会相对比较慢一些。

使用步骤

//第一步:配置Spark序列化方式为kryo
val conf = new SparkConf().setAppName("kryo").setMaster("local[2]")
conf.set("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")

//第二步:注册你使用到的，需要通过kryo序列化的一些自定义类
conf.registerKryoClasses(new  Class[]{CategorySortKey.class})

如果注册的要序列化的类型，本身特别大，比如包含了超过100个field。那么就会导致要序列化的对象过大，此时需要对kryo本身进行优化，因为kryo内部的缓存可能不够存放那么大的class对象，此时就需要调用SparkConf.set()方法，设置spark.kryoserializer.buffer.mb参数的值，将其调大。

默认情况下spark.kryoserializer.buffer.mb的值是2M。

优化数据结构

Java中，有三种类型比较耗费内存：

• 1）对象，每个Java对象都有对象头、引用等额外的信息，因此比较占用内存空间。

• 2）字符串，每个字符串内部都有一个字符数组以及长度等额外信息。

• 3）集合类型，比如HashMap、LinkedList等，因为集合类型内部通常会使用一些内部类来封装集合元素，比如Map.Entry。

因此Spark官方建议，在Spark编码实现中，特别是对于算子函数中的代码，尽量不要使用上述三种数据结构，尽量使用字符串替代对象，使用原始类型（比如Int、Long）替代字符串，使用数组替代集合类型，这样尽可能地减少内存占用，从而降低GC频率，提升性能。

建议：我们在实际的开发中，要做到如上所述，其实不容易。我们要考虑到代码可维护性，如果一个代码里面，完全没有抽象，全部都是字符串的拼接，对于后面的代码维护和修改难度很大。

所以我们应该考虑在合适的时候采取考虑这样的优化方式，因为我们首先得考虑代码的维护性。

数据本地化

Spark 是基于数据本地化的原则来设计的，那么什么是数据本地化了？

1、数据本地化的思想

如果数据和计算它的代码是在一起的，性能会非常高；但是，当数据和计算它的代码不在一起的时候，移动代码的代价会比移动数据的代价小很多。

2、Spark数据本地化的方式

1）、Driver分配Task的时候，会将Task分配到数据存储的节点；

2)、如果Executor 1 执行的任务比较多，无法启用分配的Task任务，Spark会根据数据本地化策略等待一段时间；如果超过等待时间，还没有空余的资源启动Task任务，那么这个时候就会下降一个级别到这个服务器的另一个Executor中执行；以此类推。

数据本地化级别

• 1、PROCESS_LOCAL：数据和计算它的代码在同一个JVM进程中。
• 2、NODE_LOCAL：数据和计算它的代码在一个节点上，但是不在一个进程中，比如在不同的executor进程中，或者是数据在HDFS文件的block中。
• 3、NO_PREF：从任何地方访问数据速度都是一样，不关心数据的位置。
• 4、RACK_LOCAL：数据和计算它的代码在一个机架上。
• 5、ANY：数据可能在任意地方，比如其他网络环境内，或者其他机架上。

3、数据本地化调优

数据倾斜

数据倾斜原理

1、什么是数据倾斜？

1、绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢。比如，总共有1000个task，997个task都在1分钟之内执行完了，但是剩余两三个task却要一两个小时。这种情况很常见。

2、原本能够正常执行的Spark作业，某天突然报出OOM（内存溢出）异常，观察异常栈，是我们写的业务代码造成的。这种情况比较少见。

2、数据倾斜造成的原因

**在进行shuffle的时候，必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理，比如按照key进行聚合或join等操作。此时如果某个key对应的数据量特别大的话，就会发生数据倾斜。**比如大部分key对应10条数据，但是个别key却对应了100万条数据，那么大部分task可能就只会分配到10条数据，然后1秒钟就运行完了；但是个别task可能分配到了100万数据，要运行一两个小时。因此，整个Spark作业的运行进度是由运行时间最长的那个task决定的。

因此出现数据倾斜的时候，Spark作业看起来会运行得非常缓慢，甚至可能因为某个task处理的数据量过大导致内存溢出。

如下图：

3、如何定位数据倾斜？

1、 数据倾斜只会发生在shuffle过程中。

这里给大家罗列一些常用的并且可能会触发shuffle操作的算子：distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。出现数据倾斜时，可能就是你的代码中使用了这些算子中的某一个所导致的。

2、通过观察spark UI的界面，定位数据倾斜发生在第几个stage中；

如果是用yarn-client模式提交，那么本地是直接可以看到log的，可以在log中找到当前运行到了第几个stage；如果是用yarn-cluster模式提交，则可以通过Spark Web UI来查看当前运行到了第几个stage。此外，无论是使用yarn-client模式还是yarn-cluster模式，我们都可以在Spark Web UI上深入看一下当前这个stage各个task分配的数据量，从而进一步确定是不是task分配的数据不均匀导致了数据倾斜。

根据之前学的stage的划分算法定位到极有可能发生数据倾斜的代码。

4、如何定位发生数据倾斜的key?

1、如果是Spark SQL中的group by、join语句导致的数据倾斜，那么就查询一下SQL中使用的表的key分布情况；

2、如果是对Spark RDD执行shuffle算子导致的数据倾斜，那么可以在Spark作业中加入查看key分布的代码，比如RDD.countByKey()。然后对统计出来的各个key出现的次数，collect/take到客户端打印一下，就可以看到key的分布情况。

//采样，提取10%的数据
val sampledPairs = pairs.sample(false, 0.1)  
val sampledWordCounts = sampledPairs.countByKey() 
sampledWordCounts.foreach(println(_)) 

使用Hive ETL预处理数据

方案适用场景：导致数据倾斜的是Hive表。如果该Hive表中的数据本身很不均匀（比如某个key对应了100万数据，其他key才对应了10条数据），而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作，那么比较适合使用这种技术方案。

方案实现思路：此时可以评估一下**，是否可以通过Hive来进行数据预处理**（即通过Hive ETL预先对数据按照key进行聚合，或者是预先和其他表进行join），然后在Spark作业中针对的数据源就不是原来的Hive表了，而是预处理后的Hive表。此时由于数据已经预先进行过聚合或join操作了，那么在Spark作业中也就不需要使用原先的shuffle类算子执行这类操作了。

方案实现原理：这种方案从根源上解决了数据倾斜，因为彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子，那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。但是这里也要提醒一下大家，这种方式属于治标不治本。因为毕竟数据本身就存在分布不均匀的问题，所以Hive ETL中进行group by或者join等shuffle操作时，还是会出现数据倾斜，导致Hive ETL的速度很慢。我们只是把数据倾斜的发生提前到了Hive ETL中，避免Spark程序发生数据倾斜而已。

方案优点：实现起来简单便捷，效果还非常好，完全规避掉了数据倾斜，Spark作业的性能会大幅度提升。

方案缺点：治标不治本，Hive ETL中还是会发生数据倾斜。

方案实践经验：在一些Java系统与Spark结合使用的项目中，会出现Java代码频繁调用Spark作业的场景，而且对Spark作业的执行性能要求很高，就比较适合使用这种方案。将数据倾斜提前到上游的Hive ETL，每天仅执行一次，只有那一次是比较慢的，而之后每次Java调用Spark作业时，执行速度都会很快，能够提供更好的用户体验。

过滤少数导致倾斜的key

方案适用场景：**如果发现导致倾斜的key就少数几个，而且对计算本身的影响并不大的话，那么很适合使用这种方案。**比如99%的key就对应10条数据，但是只有一个key对应了100万数据，从而导致了数据倾斜。

方案实现思路：如果我们判断那少数几个数据量特别多的key，对作业的执行和计算结果不是特别重要的话，那么干脆就直接过滤掉那少数几个key。比如，在Spark SQL中可以使用where子句过滤掉这些key或者在Spark Core中对RDD执行filter算子过滤掉这些key。如果需要每次作业执行时，动态判定哪些key的数据量最多然后再进行过滤，那么可以使用sample算子对RDD进行采样，然后计算出每个key的数量，取数据量最多的key过滤掉即可。

方案实现原理：将导致数据倾斜的key给过滤掉之后，这些key就不会参与计算了，自然不可能产生数据倾斜。

方案优点：实现简单，而且效果也很好，可以完全规避掉数据倾斜。

方案缺点：适用场景不多，大多数情况下，导致倾斜的key还是很多的，并不是只有少数几个。

方案实践经验：在项目中我们也采用过这种方案解决数据倾斜。有一次发现某一天Spark作业在运行的时候突然OOM了，追查之后发现，是Hive表中的某一个key在那天数据异常，导致数据量暴增。因此就采取每次执行前先进行采样，计算出样本中数据量最大的几个key之后，直接在程序中将那些key给过滤掉。

提高shuffle操作的并行度

方案适用场景：如果我们必须要对数据倾斜迎难而上，那么建议优先使用这种方案，因为这是处理数据倾斜最简单的一种方案。

方案实现思路：在对RDD执行shuffle算子时，给shuffle算子传入一个参数，比如reduceByKey(1000)，该参数就设置了这个shuffle算子执行时shuffle read task的数量。对于Spark SQL中的shuffle类语句，比如group by、join等，需要设置一个参数，即spark.sql.shuffle.partitions，该参数代表了shuffle read task的并行度，该值默认是200，对于很多场景来说都有点过小。

方案实现原理：增加shuffle read task的数量，可以让原本分配给一个task的多个key分配给多个task，从而让每个task处理比原来更少的数据。举例来说，如果原本有5个key，每个key对应10条数据，这5个key都是分配给一个task的，那么这个task就要处理50条数据。而增加了shuffle read task以后，每个task就分配到一个key，即每个task就处理10条数据，那么自然每个task的执行时间都会变短了。

方案优点：实现起来比较简单，可以有效缓解和减轻数据倾斜的影响。

**方案缺点：**只是缓解了数据倾斜而已，没有彻底根除问题，根据实践经验来看，其效果有限。

方案实践经验：该方案通常无法彻底解决数据倾斜，因为如果出现一些极端情况，比如某个key对应的数据量有100万，那么无论你的task数量增加到多少，这个对应着100万数据的key肯定还是会分配到一个task中去处理，因此注定还是会发生数据倾斜的。所以这种方案只能说是在发现数据倾斜时尝试使用的第一种手段，尝试去用嘴简单的方法缓解数据倾斜而已，或者是和其他方案结合起来使用。

两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）

方案适用场景：对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时，比较适用这种方案。

方案实现思路：这个方案的核心实现思路就是进行两阶段聚合。第一次是局部聚合，先给每个key都打上一个随机数，比如10以内的随机数，此时原先一样的key就变成不一样的了，比如(hello, 1) (hello, 1) (hello, 1) (hello, 1)，就会变成(1_hello, 1) (1_hello, 1) (2_hello, 1) (2_hello, 1)。接着对打上随机数后的数据，执行reduceByKey等聚合操作，进行局部聚合，那么局部聚合结果，就会变成了(1_hello, 2) (2_hello, 2)。然后将各个key的前缀给去掉，就会变成(hello,2)(hello,2)，再次进行全局聚合操作，就可以得到最终结果了，比如(hello, 4)。

方案实现原理：将原本相同的key通过附加随机前缀的方式，变成多个不同的key，就可以让原本被一个task处理的数据分散到多个task上去做局部聚合，进而解决单个task处理数据量过多的问题。接着去除掉随机前缀，再次进行全局聚合，就可以得到最终的结果。具体原理见下图。

方案优点：对于聚合类的shuffle操作导致的数据倾斜，效果是非常不错的。通常都可以解决掉数据倾斜，或者至少是大幅度缓解数据倾斜，将Spark作业的性能提升数倍以上。

方案缺点：仅仅适用于聚合类的shuffle操作，适用范围相对较窄。如果是join类的shuffle操作，还得用其他的解决方案。

原理演示

例：单词统计(scala)

def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("SparkShuffle001").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val word = Array("you jump","i jump","jump jump jump","jump jump jump")
    val wordRDD = sc.parallelize(word)
    wordRDD
      .flatMap(line => line.split(" "))
      .map(word => (word,1))
      .map(word => {        //给key加随机数
        val random = util.Random.nextInt(5).toString
        (random + "_" + word._1, word._2)
      })
      .reduceByKey(_ + _)  //局部聚合
      .map(word => {       //去掉key的随机数
        val key = word._1.split("_")(1)
        (key,word._2)
      })
      .reduceByKey(_ + _)    //全局聚合
      .foreach(println)
  }

将reduce join转为map join

方案适用场景：在对RDD使用join类操作，或者是在Spark SQL中使用join语句时，而且join操作中的一个RDD或表的数据量比较小（比如几百M或者一两G），比较适用此方案。

方案实现思路：不使用join算子进行连接操作，而使用Broadcast变量与map类算子实现join操作，进而完全规避掉shuffle类的操作，彻底避免数据倾斜的发生和出现。将较小RDD中的数据直接通过collect算子拉取到Driver端的内存中来，然后对其创建一个Broadcast变量；接着对另外一个RDD执行map类算子，在算子函数内，从Broadcast变量中获取较小RDD的全量数据，与当前RDD的每一条数据按照连接key进行比对，如果连接key相同的话，那么就将两个RDD的数据用你需要的方式连接起来。

方案实现原理：普通的join是会走shuffle过程的，而一旦shuffle，就相当于会将相同key的数据拉取到一个shuffle read task中再进行join，此时就是reduce join。但是如果一个RDD是比较小的，则可以采用广播小RDD全量数据+map算子来实现与join同样的效果，也就是map join，此时就不会发生shuffle操作，也就不会发生数据倾斜。

方案优点：对join操作导致的数据倾斜，效果非常好，因为根本就不会发生shuffle，也就根本不会发生数据倾斜。

方案缺点：适用场景较少，因为这个方案只适用于一个大表和一个小表的情况。毕竟我们需要将小表进行广播，此时会比较消耗内存资源，driver和每个Executor内存中都会驻留一份小RDD的全量数据。如果我们广播出去的RDD数据比较大，比如10G以上，那么就可能发生内存溢出了。因此并不适合两个都是大表的情况。

原理演示

例：关联学生表和班级表

def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("SparkMapJoin").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //学生(大表)
    //班级ID，学生姓名
    val student = Array(
      ("001","令狐冲"),
      ("002","任盈盈")
    )
    //班级(小表)
    //班级ID，班级名称
    val classes = Array(
      ("001","一班"),
      ("002","二班")
    )
    val studentRDD = sc.parallelize(student)
    val classesBroadcast = sc.broadcast(classes)

    studentRDD.map(student => {
      //将广播变量封装到Map集合中
      val classesMap:scala.collection.mutable.Map[String,String]
           = scala.collection.mutable.Map[String,String]()
      for(index <- 0 until classesBroadcast.value.size){
        classesMap += (classesBroadcast.value(index)._1 ->
          classesBroadcast.value(index)._2 )
      }

      (student._1,student._2,classesMap.get(student._1).getOrElse(""))
    }).foreach(println)
  }

输出结果如下：

(001,令狐冲,一班)
(002,任盈盈,二班)

采样倾斜key并分拆join操作

方案适用场景：两个RDD/Hive表进行join的时候，如果数据量都比较大，无法采用“解决方案五”，那么此时可以看一下两个RDD/Hive表中的key分布情况。如果出现数据倾斜，是因为其中某一个RDD/Hive表中的少数几个key的数据量过大，而另一个RDD/Hive表中的所有key都分布比较均匀，那么采用这个解决方案是比较合适的。

方案实现思路：

1、对包含少数几个数据量过大的key的那个RDD，通过sample算子采样出一份样本来，然后统计一下每个key的数量，计算出来数据量最大的是哪几个key。

2、然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来，形成一个单独的RDD，并给每个key都打上n以内的随机数作为前缀，而不会导致倾斜的大部分key形成另外一个RDD。

3、接着将需要join的另一个RDD，也过滤出来那几个倾斜key对应的数据并形成一个单独的RDD，将每条数据膨胀成n条数据，这n条数据都按顺序附加一个0~n的前缀，不会导致倾斜的大部分key也形成另外一个RDD。

4、再将附加了随机前缀的独立RDD与另一个膨胀n倍的独立RDD进行join，此时就可以将原先相同的key打散成n份，分散到多个task中去进行join了。

5、而另外两个普通的RDD就照常join即可。

6、最后将两次join的结果使用union算子合并起来即可，就是最终的join结果。

方案实现原理：对于join导致的数据倾斜，如果只是某几个key导致了倾斜，可以将少数几个key分拆成独立RDD，并附加随机前缀打散成n份去进行join，此时这几个key对应的数据就不会集中在少数几个task上，而是分散到多个task进行join了。

方案优点：**对于join导致的数据倾斜，如果只是某几个key导致了倾斜，采用该方式可以用最有效的方式打散key进行join。**而且只需要针对少数倾斜key对应的数据进行扩容n倍，不需要对全量数据进行扩容。避免了占用过多内存。

方案缺点：如果导致倾斜的key特别多的话，比如成千上万个key都导致数据倾斜，那么这种方式也不适合。

上述原理如下图所示：

使用随机前缀和扩容RDD进行join

方案适用场景：如果在进行join操作时，RDD中有大量的key导致数据倾斜，那么进行分拆key也没什么意义，此时就只能使用最后一种方案来解决问题了。

方案实现思路：

1、该方案的实现思路基本和“解决方案六”类似，首先查看RDD/Hive表中的数据分布情况，找到那个造成数据倾斜的RDD/Hive表，比如有多个key都对应了超过1万条数据。

2、 然后将该RDD的每条数据都打上一个n以内的随机前缀。

3、 同时对另外一个正常的RDD进行扩容，将每条数据都扩容成n条数据，扩容出来的每条数据都依次打上一个0~n的前缀。

4、 最后将两个处理后的RDD进行join即可。

方案实现原理：将原先一样的key通过附加随机前缀变成不一样的key，然后就可以将这些处理后的“不同key”分散到多个task中去处理，而不是让一个task处理大量的相同key。该方案与“解决方案六”的不同之处就在于，上一种方案是尽量只对少数倾斜key对应的数据进行特殊处理，由于处理过程需要扩容RDD，因此上一种方案扩容RDD后对内存的占用并不大；而这一种方案是针对有大量倾斜key的情况，没法将部分key拆分出来进行单独处理，因此只能对整个RDD进行数据扩容，对内存资源要求很高。

方案优点：对join类型的数据倾斜基本都可以处理，而且效果也相对比较显著，性能提升效果非常不错。

方案缺点：该方案更多的是缓解数据倾斜，而不是彻底避免数据倾斜。而且需要对整个RDD进行扩容，对内存资源要求很高。

方案实践经验：曾经开发一个数据需求的时候，发现一个join导致了数据倾斜。优化之前，作业的执行时间大约是60分钟左右；使用该方案优化之后，执行时间缩短到10分钟左右，性能提升了6倍。

Shuffle调优

spark.shuffle.file.buffer

• 默认值：32k

• 参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁盘。

• 调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如64k），从而减少shuffle write过程中溢写磁盘文件的次数，也就可以减少磁盘IO次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。

spark.reducer.maxSizeInFlight

• 默认值：48m

• 参数说明：该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小，而这个buffer缓冲决定了每次能够拉取多少数据。

• 调优建议：如果作业可用的内存资源较为充足的话，可以适当增加这个参数的大小（比如96m），从而减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性能。在实践中发现，合理调节该参数，性能会有1%~5%的提升。

spark.shuffle.io.maxRetries

• 默认值：3

• 参数说明：shuffle read task从shuffle write task所在节点拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常导致拉取失败，是会自动进行重试的。该参数就代表了可以重试的最大次数。如果在指定次数之内拉取还是没有成功，就可能会导致作业执行失败。

• 调优建议：对于那些包含了特别耗时的shuffle操作的作业，建议增加重试最大次数（比如60次），以避免由于JVM的full gc或者网络不稳定等因素导致的数据拉取失败。在实践中发现，对于针对超大数据量（数十亿~上百亿）的shuffle过程，调节该参数可以大幅度提升稳定性。

spark.shuffle.io.retryWait

• 默认值：5s

• 参数说明：具体解释同上，该参数代表了每次重试拉取数据的等待间隔，默认是5s。

• 调优建议：建议加大间隔时长（比如60s），以增加shuffle操作的稳定性。

spark.shuffle.memoryFraction（版本间有变化）

• 默认值：0.2

• 参数说明：该参数代表了Executor内存中，分配给shuffle read task进行聚合操作的内存比例，默认是20%。

• 调优建议：在资源参数调优中讲解过这个参数。如果内存充足，而且很少使用持久化操作，**建议调高这个比例，**给shuffle read的聚合操作更多内存，以避免由于内存不足导致聚合过程中频繁读写磁盘。在实践中发现，合理调节该参数可以将性能提升10%左右。

spark.shuffle.manager

• 默认值：sort

• 参数说明：该参数用于设置ShuffleManager的类型。Spark 1.5以后，有三个可选项：hash、sort和tungsten-sort。HashShuffleManager是Spark 1.2以前的默认选项，但是Spark 1.2以及之后的版本默认都是SortShuffleManager了。tungsten-sort与sort类似，但是使用了tungsten计划中的堆外内存管理机制，内存使用效率更高。

• 调优建议：由于SortShuffleManager默认会对数据进行排序，因此如果你的业务逻辑中需要该排序机制的话，则使用默认的SortShuffleManager就可以；而如果你的业务逻辑不需要对数据进行排序，那么建议参考后面的几个参数调优，通过bypass机制或优化的HashShuffleManager来避免排序操作，同时提供较好的磁盘读写性能。这里要注意的是，tungsten-sort要慎用，因为之前发现了一些相应的bug。

spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold

• 默认值：200

• 参数说明：当ShuffleManager为SortShuffleManager时，如果shuffle read task的数量小于这个阈值（默认是200），则shuffle write过程中不会进行排序操作，而是直接按照未经优化的HashShuffleManager的方式去写数据，但是最后会将每个task产生的所有临时磁盘文件都合并成一个文件，并会创建单独的索引文件。

• 调优建议：当你使用SortShuffleManager时，如果的确不需要排序操作，那么建议将这个参数调大一些，大于shuffle read task的数量。那么此时就会自动启用bypass机制，map-side就不会进行排序了，减少了排序的性能开销。但是这种方式下，依然会产生大量的磁盘文件，因此shuffle write性能有待提高。

spark.shuffle.consolidateFiles

• 默认值：false

• 参数说明：如果使用HashShuffleManager，该参数有效。如果设置为true，那么就会开启consolidate机制，会大幅度合并shuffle write的输出文件，对于shuffle read task数量特别多的情况下，这种方法可以极大地减少磁盘IO开销，提升性能。

• 调优建议：如果的确不需要SortShuffleManager的排序机制，那么除了使用bypass机制，还可以尝试将spark.shffle.manager参数手动指定为hash，使用HashShuffleManager，同时开启consolidate机制。在实践中尝试过，发现其性能比开启了bypass机制的SortShuffleManager要高出10%~30%。

资源模型

Spark内存模型

Spark在一个Executor中的内存分为三块，一块是execution内存，一块是storage内存，一块是other内存。

1、execution内存是执行内存，文档中说join，aggregate都在这部分内存中执行，shuffle的数据也会先缓存在这个内存中，满了再写入磁盘，能够减少IO。其实map过程也是在这个内存中执行的。（0.25）

2、storage内存是存储broadcast，cache，persist数据的地方。（0.5）

3、other内存是程序执行时预留给自己的内存。(执行代码的时候使用)（0.25）

execution和storage是Spark Executor中内存的大户，other占用内存相对少很多，这里就不说了。在spark-1.6.0以前的版本，execution和storage的内存分配是固定的，使用的参数配置分别是spark.shuffle.memoryFraction（execution内存占Executor总内存大小，default 0.2）和spark.storage.memoryFraction（storage内存占Executor内存大小，default 0.6），因为是1.6.0以前这两块内存是互相隔离的，这就导致了Executor的内存利用率不高，而且需要根据Application的具体情况，使用者自己来调节这两个参数才能优化Spark的内存使用。在spark-1.6.0以上的版本，execution内存和storage内存可以相互借用，提高了内存的Spark中内存的使用率，同时也减少了OOM的情况。

在Spark-1.6.0后加入了堆外内存，进一步优化了Spark的内存使用，堆外内存使用JVM堆以外的内存，不会被gc回收，可以减少频繁的full gc，所以在Spark程序中，会长时间逗留再Spark程序中的大内存对象可以使用堆外内存存储。使用堆外内存有两种方式，一种是在rdd调用persist的时候传入参数StorageLevel.OFF_HEAP，这种使用方式需要配合Tachyon一起使用。另外一种是使用Spark自带的spark.memory.offHeap.enabled 配置为true进行使用，但是这种方式在1.6.0的版本还不支持使用，只是多了这个参数，在以后的版本中会开放。

OOM的问题通常出现在execution这块内存中，因为storage这块内存在存放数据满了之后，会直接丢弃内存中旧的数据，对性能有影响但是不会有OOM的问题。

Spark1.5之前的配置

Spark1.6之后的配置

资源调优

1、num-executors

参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。

参数调优建议：每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适，设置太少或太多的Executor进程都不好。设置的太少，无法充分利用集群资源；设置的太多的话，大部分队列可能无法给予充分的资源。

2、executor-memory

参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的内存。Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且跟常见的JVM OOM异常，也有直接的关联。

参数调优建议：每个Executor进程的内存设置4G-8G较为合适。但是这只是一个参考值，具体的设置还是得根据不同部门的资源队列来定。可以看看自己团队的资源队列的最大内存限制是多少，num-executors乘以executor-memory，就代表了你的Spark作业申请到的总内存量（也就是所有Executor进程的内存总和），这个量是不能超过队列的最大内存量的。此外，如果你是跟团队里其他人共享这个资源队列，那么申请的总内存量最好不要超过资源队列最大总内存的1/3~1/2，避免你自己的Spark作业占用了队列所有的资源，导致别的同学的作业无法运行。

3、executor-cores

参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的CPU core数量。这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。因为每个CPU core同一时间只能执行一个task线程，因此每个Executor进程的CPU core数量越多，越能够快速地执行完分配给自己的所有task线程。

参数调优建议：Executor的CPU core数量设置为2-4个较为合适。同样得根据不同部门的资源队列来定，可以看看自己的资源队列的最大CPU core限制是多少，再依据设置的Executor数量，来决定每个Executor进程可以分配到几个CPU core。同样建议，如果是跟他人共享这个队列，那么num-executors * executor-cores不要超过队列总CPU core的1/3-1/2左右比较合适，也是避免影响其他同学的作业运行。

4、driver-memory

参数说明：该参数用于设置Driver进程的内存。

参数调优建议：Driver的内存通常来说不设置，或者设置1G左右应该就够了。唯一需要注意的一点是，如果需要使用collect算子将RDD的数据全部拉取到Driver上进行处理，那么必须确保Driver的内存足够大，否则会出现OOM内存溢出的问题。

5、spark.default.parallelism

参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量。这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。

参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多同学常犯的一个错误就是不去设置这个参数，那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的block数量来设置task的数量，默认是一个HDFS block对应一个task。通常来说，Spark默认设置的数量是偏少的（比如就几十个task），如果task数量偏少的话，就会导致你前面设置好的Executor的参数都前功尽弃。 试想一下，无论你的Executor进程有多少个，内存和CPU有多大，但是task只有1个或者10个，那么90%的Executor进程可能根本就没有task执行，也就是白白浪费了资源！因此Spark官网建议的设置原则是，设置该参数为num-executors * executor-cores的2-3倍较为合适，比如Executor的总CPU core数量为300个，那么设置1000个task是可以的，此时可以充分地利用Spark集群的资源。（一个cpu core对应2-3 个task）

6、spark.storage.memoryFraction(包括1.5和1.5以前)

参数说明：该参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例，默认是0.6。也就是说，默认Executor 60%的内存，可以用来保存持久化的RDD数据。根据你选择的不同的持久化策略，如果内存不够时，可能数据就不会持久化，或者数据会写入磁盘。

参数调优建议：如果Spark作业中，有较多的RDD持久化操作，该参数的值可以适当提高一些，保证持久化的数据能够容纳在内存中。避免内存不够缓存所有的数据，导致数据只能写入磁盘中，降低了性能。**但是如果Spark作业中的shuffle类操作比较多，而持久化操作比较少，那么这个参数的值适当降低一些比较合适。**此外，如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢（通过spark web ui可以观察到作业的gc耗时），意味着task执行用户代码的内存不够用，那么同样建议调低这个参数的值。

7、spark.shuffle.memoryFraction

参数说明：该参数用于设置shuffle过程中一个task拉取到上个stage的task的输出后，进行聚合操作时能够使用的Executor内存的比例，默认是0.2。也就是说，Executor默认只有20%的内存用来进行该操作。shuffle操作在进行聚合时，如果发现使用的内存超出了这个20%的限制，那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去，此时就会极大地降低性能。

参数调优建议：如果Spark作业中的RDD持久化操作较少，**shuffle操作较多时，建议降低持久化操作的内存占比，提高shuffle操作的内存占比比例，避免shuffle过程中数据过多时内存不够用，必须溢写到磁盘上，降低了性能。**此外，如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢，意味着task执行用户代码的内存不够用，那么同样建议调低这个参数的值。

资源参数的调优，没有一个固定的值，需要同学们根据自己的实际情况（包括Spark作业中的shuffle操作数量、RDD持久化操作数量以及spark web ui中显示的作业gc情况）。