sparksql性能调优

性能优化参数

代码实例

import java.util.List;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.api.java.JavaSQLContext;
import org.apache.spark.sql.api.java.Row;
import org.apache.spark.sql.hive.api.java.JavaHiveContext;


public class PerformanceTuneDemo {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("simpledemo").setMaster("local");
        conf.set("spark.sql.codegen", "false");
        conf.set("spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed", "false");
        conf.set("spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize", "1000");
        conf.set("spark.sql.parquet.compression.codec", "snappy");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        JavaSQLContext sqlCtx = new JavaSQLContext(sc);
        JavaHiveContext hiveCtx = new JavaHiveContext(sc);

        List result = hiveCtx.sql("SELECT foo,bar,name from pokes2 limit 10").collect();
        for (Row row : result) {
            System.out.println(row.getString(0) + "," + row.getString(1) + "," + row.getString(2));
        }
    }

}

Beenline命令行设置参数

beeline> set spark.sql.codegen=true;
SET spark.sql.codegen=true
spark.sql.codegen=true
Time taken: 1.196 seconds

参数说明

spark.sql.codegen Spark SQL在每次执行次，先把SQL查询编译JAVA字节码。针对执行时间长的SQL查询或频繁执行的SQL查询，此配置能加快查询速度，因为它产生特殊的字节码去执行。但是针对很短(1 - 2秒)的临时查询,这可能增加开销,因为它必须先编译每一个查询。

spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize：

When caching SchemaRDDs, Spark SQL groups together the records in the RDD in batches of the size given by this option (default: 1000), and compresses each batch. Very small batch sizes lead to low compression, but on the other hand very large sizes can also be problematic, as each batch might be too large to build up in memory.

spark是一个快速的内存计算框架；同时是一个并行运算的框架。在计算性能调优的时候，除了要考虑广为人知的木桶原理外，还要考虑平行运算的Amdahl定理。
木桶原理又称短板理论，其核心思想是：一只木桶盛水的多少，并不取决于桶壁上最高的那块木块，而是取决于桶壁上最短的那块。将这个理论应用到系统性能优化上，系统的最终性能取决于系统中性能表现最差的组件。例如，即使系统拥有充足的内存资源和CPU资源，但是如果磁盘I/O性能低下，那么系统的总体性能是取决于当前最慢的磁盘I/O速度，而不是当前最优越的CPU或者内存。在这种情况下，如果需要进一步提升系统性能，优化内存或者CPU资源是毫无用处的。只有提高磁盘I/O性能才能对系统的整体性能进行优化。
Amdahl定理，一个计算机科学界的经验法则，因吉恩·阿姆达尔而得名。它代表了处理器平行运算之后效率提升的能力。并行计算中的加速比是用并行前的执行速度和并行后的执行速度之比来表示的，它表示了在并行化之后的效率提升情况。阿姆达尔定律是固定负载（计算总量不变时）时的量化标准。可用公式：\frac{W_s + W_p}{W_s + \frac{W_p}{p}}来表示。式中W_s, W_p分别表示问题规模的串行分量（问题中不能并行化的那一部分）和并行分量，p表示处理器数量。当p\to \infty时，上式的极限是\frac{W}{W_s}，其中，{W}={W_s}+{W_p}。这意味着无论我们如何增大处理器数目，加速比是无法高于这个数的。

  SparkSQL作为Spark的一个组件，在调优的时候，也要充分考虑到上面的两个原理，既要考虑如何充分的利用硬件资源，又要考虑如何利用好分布式系统的并行计算。由于测试环境条件有限，本篇不能做出更详尽的实验数据来说明，只能在理论上加以说明。

1：并行性

SparkSQL在集群中运行，将一个查询任务分解成大量的Task分配给集群中的各个节点来运行。通常情况下，Task的数量是大于集群的并行度。比如前面第六章和第七章查询数据时，shuffle的时候使用了缺省的spark.sql.shuffle.partitions，即200个partition，也就是200个Task：

而实验的集群环境却只能并行3个Task，也就是说同时只能有3个Task保持Running：

这时大家就应该明白了，要跑完这200个Task就要跑200/3=67批次。如何减少运行的批次呢？那就要尽量提高查询任务的并行度。查询任务的并行度由两方面决定：集群的处理能力和集群的有效处理能力。

• 对于Spark Standalone集群来说，集群的处理能力是由conf/spark-env中的SPARK_WORKER_INSTANCES参数、SPARK_WORKER_CORES参数决定的；而SPARK_WORKER_INSTANCES*SPARK_WORKER_CORES不能超过物理机器的实际CPU core；
• 集群的有效处理能力是指集群中空闲的集群资源，一般是指使用spark-submit或spark-shell时指定的–total-executor-cores，一般情况下，我们不需要指定，这时候，Spark Standalone集群会将所有空闲的core分配给查询，并且在Task轮询运行过程中，Standalone集群会将其他spark应用程序运行完后空闲出来的core也分配给正在运行中的查询。

2，高效的数据格式

高效的数据格式，一方面是加快了数据的读入速度，另一方面可以减少内存的消耗。高效的数据格式包括多个方面：

2.1 数据本地性
分布式计算系统的精粹在于移动计算而非移动数据，但是在实际的计算过程中，总存在着移动数据的情况，除非是在集群的所有节点上都保存数据的副本。移动数据，将数据从一个节点移动到另一个节点进行计算，不但消耗了网络IO，也消耗了磁盘IO，降低了整个计算的效率。为了提高数据的本地性，除了优化算法（也就是修改spark内存，难度有点高），就是合理设置数据的副本。设置数据的副本，这需要通过配置参数并长期观察运行状态才能获取的一个经验值。
下面是spark webUI监控Stage的一个图：

• -PROCESS_LOCAL是指读取缓存在本地节点的数据
• NODE_LOCAL是指读取本地节点硬盘数据
• ANY是指读取非本地节点数据
• 通常读取数据PROCESS_LOCAL>NODE_LOCAL>ANY，尽量使数据以PROCESS_LOCAL或NODE_LOCAL方式读取。其中PROCESS_LOCAL还和cache有关。
  

2.2 合适的数据类型
对于要查询的数据，定义合适的数据类型也是非常有必要。对于一个tinyint可以使用的数据列，不需要为了方便定义成int类型，一个tinyint的数据占用了1个byte，而int占用了4个byte。也就是说，一旦将这数据进行缓存的话，内存的消耗将增加数倍。在SparkSQL里，定义合适的数据类型可以节省有限的内存资源。

2.3 合适的数据列
对于要查询的数据，在写SQL语句的时候，尽量写出要查询的列名，如Select a,b from tbl，而不是使用Select * from tbl；这样不但可以减少磁盘IO，也减少缓存时消耗的内存。

2.4 更优的数据存储格式
在查询的时候，最终还是要读取存储在文件系统中的文件。采用更优的数据存储格式，将有利于数据的读取速度。查看sparkSQL的stage，可以发现，很多时候，数据读取消耗占有很大的比重。对于sqlContext来说，支持 textFiile、SequenceFile、ParquetFile、jsonFile；对于hiveContext来说，支持AvroFile、ORCFile、Parquet File，以及各种压缩。根据自己的业务需求，测试并选择合适的数据存储格式将有利于提高sparkSQL的查询效率。

3：内存的使用

spark应用程序最纠结的地方就是内存的使用了，也是最能体现“细节是魔鬼”的地方。Spark的内存配置项有不少，其中比较重要的几个是：

• SPARK_WORKER_MEMORY，在conf/spark-env.sh中配置SPARK_WORKER_MEMORY 和SPARK_WORKER_INSTANCES，可以充分的利用节点的内存资源，SPARK_WORKER_INSTANCES*SPARK_WORKER_MEMORY不要超过节点本身具备的内存容量；
• executor-memory，在spark-shell或spark-submit提交spark应用程序时申请使用的内存数量；不要超过节点的SPARK_WORKER_MEMORY；
• spark.storage.memoryFraction spark应用程序在所申请的内存资源中可用于cache的比例

• spark.shuffle.memoryFraction spark应用程序在所申请的内存资源中可用于shuffle的比例

  在实际使用上，对于后两个参数，可以根据常用查询的内存消耗情况做适当的变更。另外，在SparkSQL使用上，有几点建议：

• 对于频繁使用的表或查询才进行缓存，对于只使用一次的表不需要缓存；
• 对于join操作，优先缓存较小的表；
• 要多注意Stage的监控，多思考如何才能更多的Task使用PROCESS_LOCAL；
• 要多注意Storage的监控，多思考如何才能Fraction cached的比例更多
  ## 4：合适的Task ##
  对于SparkSQL，还有一个比较重要的参数，就是shuffle时候的Task数量，通过spark.sql.shuffle.partitions来调节。调节的基础是spark集群的处理能力和要处理的数据量，spark的默认值是200。Task过多，会产生很多的任务启动开销，Task多少，每个Task的处理时间过长，容易straggle。