1、 性能调优
1.1、 分配更多资源
1.1.1、分配哪些资源？
Executor的数量
每个Executor所能分配的CPU数量
每个Executor所能分配的内存量
Driver端分配的内存数量
1.1.2、在哪里分配这些资源？
在生产环境中，提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数：
/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \
--num-executors 3 \ 配置executor的数量
--driver-memory 100m \ 配置driver的内存（影响不大）
--executor-memory 100m \ 配置每个executor的内存大小
--total-executor-cores 3 \ 配置所有executor的cpu core数量
/usr/local/SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \
1.1.3、调节到多大，算是最大呢？
常用的资源调度模式有Spark Standalone和Spark On Yarn。比如说你的每台机器能够给你使用60G内存，10个cpu core，20台机器。那么executor的数量是20。平均每个executor所能分配60G内存和10个cpu core。
1.1.4、为什么多分配了这些资源以后，性能会得到提升？
加executor：
如果executor数量比较少，那么，能够并行执行的task数量就比较少，就意味着，我们的Application的并行执行的能力就很弱。
比如有3个executor，每个executor有2个cpu core，那么同时能够并行执行的task，就是6个。6个执行完以后，再换下一批6个task。
增加了executor数量以后，那么，就意味着，能够并行执行的task数量，也就变多了。比如原先是6个，现在可能可以并行执行10个，甚至20个，100个。那么并行能力就比之前提升了数倍，数十倍。相应的，性能（执行的速度），也能提升数倍~数十倍。
增加每个executor的cpu core，也是增加了执行的并行能力。原本20个executor，每个才2个cpu core。能够并行执行的task数量，就是40个task。
现在每个executor的cpu core，增加到了4个。能够并行执行的task数量，就是80个task。就物理性能来看，执行的速度，提升了2倍。
增加每个executor的内存量。增加了内存量以后，对性能的提升，有三点：
- 如果需要对RDD进行cache，那么更多的内存，就可以缓存更多的数据，将更少的数据写入磁盘，甚至不写入磁盘。减少了磁盘IO。
- 对于shuffle操作，reduce端，会需要内存来存放拉取的数据并进行聚合。如果内存不够，也会写入磁盘。如果给executor分配更多内存以后，就有更少的数据，需要写入磁盘，甚至不需要写入磁盘。减少了磁盘IO，提升了性能。
- 对于task的执行，可能会创建很多对象。如果内存比较小，可能会频繁导致JVM堆内存满了，然后频繁GC，垃圾回收，minor GC和full GC。（速度很慢）。内存加大以后，带来更少的GC，垃圾回收，避免了速度变慢，速度变快了。
1.2、调节并行度
1.2.1、并行度的概念
就是指的是Spark作业中，各个stage的task数量，代表了Spark作业的在各个阶段（stage）的并行度。
1.2.2、如果不调节并行度，导致并行度过低，会怎么样？
比如现在spark-submit脚本里面，给我们的spark作业分配了足够多的资源，比如50个executor，每个executor有10G内存，每个executor有3个cpu core。基本已经达到了集群或者yarn队列的资源上限。task没有设置，或者设置的很少，比如就设置了100个task，你的Application任何一个stage运行的时候，都有总数在150个cpu core，可以并行运行。但是你现在，只有100个task，平均分配一下，每个executor分配到2个task，ok，那么同时在运行的task，只有100个，每个executor只会并行运行2个task。每个executor剩下的一个cpu core， 就浪费掉了。
你的资源虽然分配足够了，但是问题是，并行度没有与资源相匹配，导致你分配下去的资源都浪费掉了。
合理的并行度的设置，应该是要设置的足够大，大到可以完全合理的利用你的集群资源。比如上面的例子，总共集群有150个cpu core，可以并行运行150个task。那么就应该将你的Application的并行度，至少设置成150，才能完全有效的利用你的集群资源，让150个task，并行执行。而且task增加到150个以后，即可以同时并行运行，还可以让每个task要处理的数据量变少。比如总共150G的数据要处理，如果是100个task，每个task计算1.5G的数据，现在增加到150个task，可以并行运行，而且每个task主要处理1G的数据就可以。
很简单的道理，只要合理设置并行度，就可以完全充分利用你的集群计算资源，并且减少每个task要处理的数据量，最终，就是提升你的整个Spark作业的性能和运行速度。
1.2.3、设置并行度
1）、task数量，至少设置成与Spark application的总cpu core数量相同（最理想情况，比如总共150个cpu core，分配了150个task，一起运行，差不多同一时间运行完毕）。
2）、官方是推荐，task数量，设置成spark application总cpu core数量的2~3倍，比如150个cpu core，基本要设置task数量为300~500。
实际情况，与理想情况不同的，有些task会运行的快一点，比如50s就完了，有些task，可能会慢一点，要1分半才运行完，所以如果你的task数量，刚好设置的跟cpu core数量相同，可能还是会导致资源的浪费。比如150个task，10个先运行完了，剩余140个还在运行，但是这个时候，有10个cpu core就空闲出来了，就导致了浪费。那如果task数量设置成cpu core总数的2~3倍，那么一个task运行完了以后，另一个task马上可以补上来，就尽量让cpu core不要空闲，同时也是尽量提升spark作业运行的效率和速度，提升性能。
3）、如何设置一个Spark Application的并行度？
spark.default.parallelism
SparkConf conf = new SparkConf()
.set("spark.default.parallelism", "500")
1.3、 重构RDD架构以及RDD持久化
1.3.1、RDD架构重构与优化
尽量去复用RDD，差不多的RDD，可以抽取成为一个共同的RDD，供后面的RDD计算时，反复使用。
1.3.2、公共RDD一定要实现持久化
对于要多次计算和使用的公共RDD，一定要进行持久化。
持久化，就是将RDD的数据缓存到内存中/磁盘中（BlockManager）以后无论对这个RDD做多少次计算，那么都是直接取这个RDD的持久化的数据，比如从内存中或者磁盘中，直接提取一份数据。
1.3.3、持久化，是可以进行序列化的
如果正常将数据持久化在内存中，那么可能会导致内存的占用过大，这样的话，也许，会导致OOM内存溢出。
当纯内存无法支撑公共RDD数据完全存放的时候，就优先考虑使用序列化的方式在纯内存中存储。将RDD的每个partition的数据，序列化成一个大的字节数组，就一个对象。序列化后，大大减少内存的空间占用。
序列化的方式，唯一的缺点就是，在获取数据的时候，需要反序列化。
如果序列化纯内存方式，还是导致OOM内存溢出，就只能考虑磁盘的方式、内存+磁盘的普通方式（无序列化）、内存+磁盘（序列化）。
1.3.4、为了数据的高可靠性，而且内存充足，可以使用双副本机制，进行持久化。
持久化的双副本机制，持久化后的一个副本，因为机器宕机了，副本丢了，就还是得重新计算一次。持久化的每个数据单元，存储一份副本，放在其他节点上面。从而进行容错。一个副本丢了，不用重新计算，还可以使用另外一份副本。这种方式，仅仅针对你的内存资源极度充足的情况。
1.4、 广播变量
1.3.1、概念及需求
Spark Application（我们自己写的Spark作业）最开始在Driver端，在我们提交任务的时候，需要传递到各个Executor的Task上运行。对于一些只读、固定的数据(比如从DB中读出的数据),每次都需要Driver广播到各个Task上，这样效率低下。广播变量允许将变量只广播（提前广播）给各个Executor。该Executor上的各个Task再从所在节点的BlockManager获取变量，如果本地没有，那么就从Driver远程拉取变量副本，并保存在本地的BlockManager中。此后这个executor上的task，都会直接使用本地的BlockManager中的副本。而不是从Driver获取变量，从而提升了效率。
一个Executor只需要在第一个Task启动时，获得一份Broadcast数据，之后的Task都从本节点的BlockManager中获取相关数据。
1.3.2、使用方法
1）调用SparkContext.broadcast方法创建一个Broadcast[T]对象。任何序列化的类型都可以这么实现。
2）通过value方法访问该对象的值。
3）变量只会被发送到各个节点一次，应作为只读值处理（修改这个值不会影响到别的节点）
1.5、使用Kryo序列化
1.5.1、概念及需求
默认情况下，Spark内部是使用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，也不需要我们手动去做什么事情，只是，你在算子里面使用的变量，必须是实现Serializable接口的，可序列化即可。
但是缺点在于，默认的序列化机制的效率不高，序列化的速度比较慢，序列化以后的数据，占用的内存空间相对还是比较大。
Spark支持使用Kryo序列化机制。这种序列化机制，比默认的Java序列化机制速度要快，序列化后的数据更小，大概是Java序列化机制的1/10。
所以Kryo序列化优化以后，可以让网络传输的数据变少，在集群中耗费的内存资源大大减少。
1.5.2、Kryo序列化机制启用以后生效的几个地方
1）、算子函数中使用到的外部变量，使用Kryo以后：优化网络传输的性能，可以优化集群中内存的占用和消耗。
2）、持久化RDD，优化内存的占用和消耗。持久化RDD占用的内存越少，task执行的时候，创建的对象，就不至于频繁的占满内存，频繁发生GC。
3）、shuffle：可以优化网络传输的性能。
1.5.3、使用方法
第一步，在SparkConf中设置一个属性，spark.serializer，org.apache.spark.serializer.KryoSerializer类。
第二步，注册你使用的需要通过Kryo序列化的一些自定义类，SparkConf.registerKryoClasses()。
项目中的使用：
.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
.registerKryoClasses(new Class[]{CategorySortKey.class})
1.6、 使用fastutil优化数据格式
1.6.1、fastutil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能够提供更小的内存占用，更快的存取速度。我们使用fastutil提供的集合类，来替代自己平时使用的JDK的原生的Map、List、Set，好处在于fastutil集合类可以减小内存的占用，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，以及实用的IO类，来处理二进制和文本类型的文件。
fastutil最新版本要求Java 7以及以上版本。
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，fastutil也提供引用类型的支持，但是对引用类型是使用等于号（=）进行比较的，而不是equals()方法。
fastutil尽量提供了在任何场景下都是速度最快的集合类库。
1.6.2、Spark中应用fastutil的场景
1）、如果算子函数使用了外部变量。第一，你可以使用Broadcast广播变量优化。第二，可以使用Kryo序列化类库，提升序列化性能和效率。第三，如果外部变量是某种比较大的集合，那么可以考虑使用fastutil改写外部变量，首先从源头上就减少内存的占用，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）、在你的算子函数里，也就是task要执行的计算逻辑里面，如果有逻辑中，出现，要创建比较大的Map、List等集合，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，此时，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，频繁唤起GC，导致性能下降。
1.6.3、关于fastutil调优的说明
fastutil其实没有你想象中的那么强大，也不会跟官网上说的效果那么一鸣惊人。广播变量、Kryo序列化类库、fastutil，都是之前所说的，对于性能来说，类似于一种调味品，烤鸡，本来就很好吃了，然后加了一点特质的孜然麻辣粉调料，就更加好吃了一点。分配资源、并行度、RDD架构与持久化，这三个就是烤鸡。broadcast、kryo、fastutil，类似于调料。
比如说，你的spark作业，经过之前一些调优以后，大概30分钟运行完，现在加上broadcast、kryo、fastutil，也许就是优化到29分钟运行完、或者更好一点，也许就是28分钟、25分钟。
shuffle调优，15分钟。groupByKey用reduceByKey改写，执行本地聚合，也许10分钟。跟公司申请更多的资源，比如资源更大的YARN队列，1分钟。
1.6.4、fastutil的使用
在pom.xml中引用fastutil的包
fastutil
fastutil
5.0.9
速度比较慢，可能是从国外的网去拉取jar包，可能要等待5分钟，甚至几十分钟，不等
List
基本都是类似于IntList的格式，前缀就是集合的元素类型。特殊的就是Map，Int2IntMap，代表了key-value映射的元素类型。除此之外，还支持object、reference。
1.7、 调节数据本地化等待时长
1.7.1、task的locality有五种
1）、PROCESS_LOCAL：进程本地化，代码和数据在同一个进程中，也就是在同一个executor中。计算数据的task由executor执行，数据在executor的BlockManager中，性能最好。
2）、NODE_LOCAL：节点本地化，代码和数据在同一个节点中。比如说，数据作为一个HDFS block块，就在节点上，而task在节点上某个executor中运行，或者是，数据和task在一个节点上的不同executor中，数据需要在进程间进行传输。
3）、NO_PREF：对于task来说，数据从哪里获取都一样，没有好坏之分。
4）、RACK_LOCAL：机架本地化，数据和task在一个机架的两个节点上，数据需要通过网络在节点之间进行传输。
5）、ANY：数据和task可能在集群中的任何地方，而且不在一个机架中，性能最差。
1.7.2、Spark的任务调度
Spark在Driver上，对Application的每一个stage的task进行分配之前都会计算出每个task要计算的是哪个分片数据。Spark的task分配算法优先会希望每个task正好分配到它要计算的数据所在的节点，这样的话，就不用在网络间传输数据。
但是，有时可能task没有机会分配到它的数据所在的节点。为什么呢，可能那个节点的计算资源和计算能力都满了。所以这种时候， Spark会等待一段时间，默认情况下是3s（不是绝对的，还有很多种情况，对不同的本地化级别，都会去等待），到最后，实在是等待不了了，就会选择一个比较差的本地化级别。比如说，将task分配到靠它要计算的数据所在节点比较近的一个节点，然后进行计算。
但是对于第二种情况，通常来说，肯定是要发生数据传输，task会通过其所在节点的BlockManager来获取数据，BlockManager发现自己本地没有数据，会通过一个getRemote()方法，通过TransferService（网络数据传输组件）从数据所在节点的BlockManager中，获取数据，通过网络传输回task所在节点。
对于我们来说，当然不希望是类似于第二种情况的了。最好的，当然是task和数据在一个节点上，直接从本地executor的BlockManager中获取数据，纯内存，或者带一点磁盘IO。如果要通过网络传输数据的话，性能肯定会下降的。大量网络传输，以及磁盘IO，都是性能的杀手。
1.7.3、我们什么时候要调节这个参数
观察spark作业的运行日志。推荐大家在测试的时候，先用client模式在本地就直接可以看到比较全的日志。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，如果大多都是PROCESS_LOCAL，那就不用调节了。
如果是发现，好多的级别都是NODE_LOCAL、ANY，那么最好就去调节一下数据本地化的等待时长。要反复调节，每次调节完以后再运行并观察日志，看看大部分的task的本地化级别有没有提升，看看整个spark作业的运行时间有没有缩短。注意，不要本末倒置，不要本地化级别是提升了，但是因为大量的等待时长，spark作业的运行时间反而增加了，那还是不要调节了。
1.7.4、怎么调节
spark.locality.wait，默认是3s。6s，10s
默认情况下，下面3个的等待时长，都是跟上面那个是一样的，都是3s
spark.locality.wait.process
spark.locality.wait.node
spark.locality.wait.rack
new SparkConf().set("spark.locality.wait", "10")
2、JVM调优
堆内存存放我们创建的一些对象，有老年代和年轻代。理想情况下，老年代都是放一些生命周期很长的对象，数量应该是很少的，比如数据库连接池。我们在spark task执行算子函数（我们自己写的），可能会创建很多对象，这些对象都是要放入JVM年轻代中的。
每一次放对象的时候，都是放入eden区域，和其中一个survivor区域。另外一个survivor区域是空闲的。
当eden区域和一个survivor区域放满了以后（spark运行过程中，产生的对象实在太多了），就会触发minor gc，小型垃圾回收。把不再使用的对象，从内存中清空，给后面新创建的对象腾出来点儿地方。
清理掉了不再使用的对象之后，那么也会将存活下来的对象（还要继续使用的），放入之前空闲的那一个survivor区域中。这里可能会出现一个问题。默认eden、survior1和survivor2的内存占比是8:1:1。问题是，如果存活下来的对象是1.5，一个survivor区域放不下。此时就可能通过JVM的担保机制（不同JVM版本可能对应的行为），将多余的对象，直接放入老年代了。
如果你的JVM内存不够大的话，可能导致频繁的年轻代内存满溢，频繁的进行minor gc。频繁的minor gc会导致短时间内，有些存活的对象，多次垃圾回收都没有回收掉。会导致这种短生命周期（其实不一定是要长期使用的）对象，年龄过大，垃圾回收次数太多还没有回收到，跑到老年代。
老年代中，可能会因为内存不足，囤积一大堆，短生命周期的，本来应该在年轻代中的，可能马上就要被回收掉的对象。此时，可能导致老年代频繁满溢。频繁进行full gc（全局/全面垃圾回收）。full gc就会去回收老年代中的对象。full gc由于这个算法的设计，是针对的是，老年代中的对象数量很少，满溢进行full gc的频率应该很少，因此采取了不太复杂，但是耗费性能和时间的垃圾回收算法。full gc很慢。
full gc / minor gc，无论是快，还是慢，都会导致jvm的工作线程停止工作，stop the world。简而言之，就是说，gc的时候，spark停止工作了。等着垃圾回收结束。
内存不充足的时候，出现的问题：
- 频繁minor gc，也会导致频繁spark停止工作
- 老年代囤积大量活跃对象（短生命周期的对象），导致频繁full gc，full gc时间很长，短则数十秒，长则数分钟，甚至数小时。可能导致spark长时间停止工作。
- 严重影响咱们的spark的性能和运行的速度。
2.1、降低cache操作的内存占比
spark中，堆内存又被划分成了两块，一块是专门用来给RDD的cache、persist操作进行RDD数据缓存用的。另外一块用来给spark算子函数的运行使用的，存放函数中自己创建的对象。
默认情况下，给RDD cache操作的内存占比，是0.6，60%的内存都给了cache操作了。但是问题是，如果某些情况下cache不是那么的紧张，问题在于task算子函数中创建的对象过多，然后内存又不太大，导致了频繁的minor gc，甚至频繁full gc，导致spark频繁的停止工作。性能影响会很大。
针对上述这种情况，可以在任务运行界面，去查看你的spark作业的运行统计，可以看到每个stage的运行情况，包括每个task的运行时间、gc时间等等。如果发现gc太频繁，时间太长。此时就可以适当调价这个比例。
降低cache操作的内存占比，大不了用persist操作，选择将一部分缓存的RDD数据写入磁盘，或者序列化方式，配合Kryo序列化类，减少RDD缓存的内存占用。降低cache操作内存占比，对应的，算子函数的内存占比就提升了。这个时候，可能就可以减少minor gc的频率，同时减少full gc的频率。对性能的提升是有一定的帮助的。
一句话，让task执行算子函数时，有更多的内存可以使用。
spark.storage.memoryFraction，0.6 -> 0.5 -> 0.4 -> 0.2
2.2、调节executor堆外内存与连接等待时长
调节executor堆外内存
有时候，如果你的spark作业处理的数据量特别大，几亿数据量。然后spark作业一运行，时不时的报错，shuffle file cannot find，executor、task lost，out of memory（内存溢出）。
可能是executor的堆外内存不太够用，导致executor在运行的过程中，可能会内存溢出，可能导致后续的stage的task在运行的时候，要从一些executor中去拉取shuffle map output文件，但是executor可能已经挂掉了，关联的block manager也没有了。所以会报shuffle output file not found，resubmitting task，executor lost。spark作业彻底崩溃。
上述情况下，就可以去考虑调节一下executor的堆外内存。也许就可以避免报错。此外，有时堆外内存调节的比较大的时候，对于性能来说，也会带来一定的提升。
可以调节堆外内存的上限：
--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048
spark-submit脚本里面，去用--conf的方式，去添加配置。用new SparkConf().set()这种方式去设置是没有用的！一定要在spark-submit脚本中去设置。
spark.yarn.executor.memoryOverhead（看名字，顾名思义，针对的是基于yarn的提交模式）
默认情况下，这个堆外内存上限大概是300M。通常在项目中，真正处理大数据的时候，这里都会出现问题，导致spark作业反复崩溃，无法运行。此时就会去调节这个参数，到至少1G（1024M），甚至说2G、4G。
通常这个参数调节上去以后，就会避免掉某些JVM OOM的异常问题，同时呢，会让整体spark作业的性能，得到较大的提升。
调节连接等待时长
我们知道，executor会优先从自己本地关联的BlockManager中获取某份数据。如果本地block manager没有的话，那么会通过TransferService，去远程连接其他节点上executor的block manager去获取。
而此时上面executor去远程连接的那个executor，因为task创建的对象特别大，特别多，
频繁的让JVM堆内存满溢，正在进行垃圾回收。而处于垃圾回收过程中，所有的工作线程全部停止，相当于只要一旦进行垃圾回收，spark / executor停止工作，无法提供响应。
此时呢，就会没有响应，无法建立网络连接，会卡住。spark默认的网络连接的超时时长，是60s，如果卡住60s都无法建立连接的话，那么就宣告失败了。
报错几次，几次都拉取不到数据的话，可能会导致spark作业的崩溃。也可能会导致DAGScheduler，反复提交几次stage。TaskScheduler反复提交几次task。大大延长我们的spark作业的运行时间。
可以考虑调节连接的超时时长：
--conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300
spark-submit脚本，切记，不是在new SparkConf().set()这种方式来设置的。
spark.core.connection.ack.wait.timeout（spark core，connection，连接，ack，wait timeout，建立不上连接的时候，超时等待时长）
调节这个值比较大以后，通常来说，可以避免部分的偶尔出现的某某文件拉取失败，某某文件lost掉了。
3、Shuffle调优
原理概述：
什么样的情况下，会发生shuffle？
在spark中，主要是以下几个算子：groupByKey、reduceByKey、countByKey、join（分情况，先groupByKey后再join是不会发生shuffle的），等等。
什么是shuffle？
groupByKey，要把分布在集群各个节点上的数据中的同一个key，对应的values，都要集中到一块儿，集中到集群中同一个节点上，更严密一点说，就是集中到一个节点的一个executor的一个task中。
然后呢，集中一个key对应的values之后，才能交给我们来进行处理，
shuffle，一定是分为两个stage来完成的。因为这其实是个逆向的过程，不是stage决定shuffle，是shuffle决定stage。
reduceByKey(+)，在某个action触发job的时候，DAGScheduler，会负责划分job为多个stage。划分的依据，就是，如果发现有会触发shuffle操作的算子，比如reduceByKey，就将这个操作的前半部分，以及之前所有的RDD和transformation操作，划分为一个stage。shuffle操作的后半部分，以及后面的，直到action为止的RDD和transformation操作，划分为另外一个stage。
3.1、合并map端输出文件
3.1.1、如果不合并map端输出文件的话，会怎么样？
举例实际生产环境的条件：
100个节点（每个节点一个executor）：100个executor
每个executor：2个cpu core
总共1000个task：每个executor平均10个task
每个节点，10个task，每个节点会输出多少份map端文件？10 * 1000=1万个文件
总共有多少份map端输出文件？100 * 10000 = 100万。
第一个stage，每个task，都会给第二个stage的每个task创建一份map端的输出文件
第二个stage，每个task，会到各个节点上面去，拉取第一个stage每个task输出的，属于自己的那一份文件。
shuffle中的写磁盘的操作，基本上就是shuffle中性能消耗最为严重的部分。
通过上面的分析，一个普通的生产环境的spark job的一个shuffle环节，会写入磁盘100万个文件。
磁盘IO对性能和spark作业执行速度的影响，是极其惊人和吓人的。
基本上，spark作业的性能，都消耗在shuffle中了，虽然不只是shuffle的map端输出文件这一个部分，但是这里也是非常大的一个性能消耗点。
3.1.2、开启shuffle map端输出文件合并的机制
new SparkConf().set("spark.shuffle.consolidateFiles", "true")
默认情况下，是不开启的，就是会发生如上所述的大量map端输出文件的操作，严重影响性能。
3.1.3、合并map端输出文件，对咱们的spark的性能有哪些方面的影响呢？
1、map task写入磁盘文件的IO，减少：100万文件 -> 20万文件
2、第二个stage，原本要拉取第一个stage的task数量份文件，1000个task，第二个stage的每个task，都要拉取1000份文件，走网络传输。合并以后，100个节点，每个节点2个cpu core，第二个stage的每个task，主要拉取100 * 2 = 200个文件即可。此时网络传输的性能消耗也大大减少。
分享一下，实际在生产环境中，使用了spark.shuffle.consolidateFiles机制以后，实际的性能调优的效果：对于上述的这种生产环境的配置，性能的提升，还是相当的可观的。spark作业，5个小时 -> 2~3个小时。
大家不要小看这个map端输出文件合并机制。实际上，在数据量比较大，你自己本身做了前面的性能调优，executor上去->cpu core上去->并行度（task数量）上去，shuffle没调优，shuffle就很糟糕了。大量的map端输出文件的产生，对性能有比较恶劣的影响。
这个时候，去开启这个机制，可以很有效的提升性能。
3.2、调节map端内存缓冲与reduce端内存占比
3.2.1、默认情况下可能出现的问题
默认情况下，shuffle的map task，输出到磁盘文件的时候，统一都会先写入每个task自己关联的一个内存缓冲区。
这个缓冲区大小，默认是32kb。
每一次，当内存缓冲区满溢之后，才会进行spill溢写操作，溢写到磁盘文件中去。
reduce端task，在拉取到数据之后，会用hashmap的数据格式，来对各个key对应的values进行汇聚。
针对每个key对应的values，执行我们自定义的聚合函数的代码，比如_ + _（把所有values累加起来）。
reduce task，在进行汇聚、聚合等操作的时候，实际上，使用的就是自己对应的executor的内存，executor（jvm进程，堆），默认executor内存中划分给reduce task进行聚合的比例是0.2。
问题来了，因为比例是0.2，所以，理论上，很有可能会出现，拉取过来的数据很多，那么在内存中，放不下。这个时候，默认的行为就是将在内存放不下的数据都spill（溢写）到磁盘文件中去。
在数据量比较大的情况下，可能频繁地发生reduce端的磁盘文件的读写。
3.2.2、调优方式
调节map task内存缓冲：spark.shuffle.file.buffer，默认32k（spark 1.3.x不是这个参数，后面还有一个后缀，kb。spark 1.5.x以后，变了，就是现在这个参数）
调节reduce端聚合内存占比：spark.shuffle.memoryFraction，0.2
3.2.3、在实际生产环境中，我们在什么时候来调节两个参数？
看Spark UI，如果你的公司是决定采用standalone模式，那么狠简单，你的spark跑起来，会显示一个Spark UI的地址，4040的端口。进去观察每个stage的详情，有哪些executor，有哪些task，每个task的shuffle write和shuffle read的量，shuffle的磁盘和内存读写的数据量。如果是用的yarn模式来提交，从yarn的界面进去，点击对应的application，进入Spark UI，查看详情。
如果发现shuffle 磁盘的write和read，很大。这个时候，就意味着最好调节一些shuffle的参数。首先当然是考虑开启map端输出文件合并机制。其次调节上面说的那两个参数。调节的时候的原则：spark.shuffle.file.buffer每次扩大一倍，然后看看效果，64，128。spark.shuffle.memoryFraction，每次提高0.1，看看效果。
不能调节的太大，太大了以后过犹不及，因为内存资源是有限的，你这里调节的太大了，其他环节的内存使用就会有问题了。
3.2.4、调节以后的效果
map task内存缓冲变大了，减少spill到磁盘文件的次数。reduce端聚合内存变大了，减少spill到磁盘的次数，而且减少了后面聚合读取磁盘文件的数量。
3.3、HashShuffleManager与SortShuffleManager
3.3.1、shuffle调优概述
大多数Spark作业的性能主要就是消耗在了shuffle环 节，因为该环节包含了大量的磁盘IO、序列化、网络数据传输等操作。因此，如果要让作业的性能更上一层楼，就有必要对shuffle过程进行调优。但是也 必须提醒大家的是，影响一个Spark作业性能的因素，主要还是代码开发、资源参数以及数据倾斜，shuffle调优只能在整个Spark的性能调优中占 到一小部分而已。因此大家务必把握住调优的基本原则，千万不要舍本逐末。下面我们就给大家详细讲解shuffle的原理，以及相关参数的说明，同时给出各个参数的调优建议。
3.3.2、ShuffleManager发展概述
在Spark的源码中，负责shuffle过程的执行、计算和处理的组件主要就是ShuffleManager，也即shuffle管理器。
在Spark 1.2以前，默认的shuffle计算引擎是HashShuffleManager。该ShuffleManager而HashShuffleManager有着一个非常严重的弊端，就是会产生大量的中间磁盘文件，进而由大量的磁盘IO操作影响了性能。
因此在Spark 1.2以后的版本中，默认的ShuffleManager改成了SortShuffleManager。SortShuffleManager相较于 HashShuffleManager来说，有了一定的改进。主要就在于，每个Task在进行shuffle操作时，虽然也会产生较多的临时磁盘文件，但是最后会将所有的临时文件合并（merge）成一个磁盘文件，因此每个Task就只有一个磁盘文件。在下一个stage的shuffle read task拉取自己的数据时，只要根据索引读取每个磁盘文件中的部分数据即可。
在spark 1.5.x以后，对于shuffle manager又出来了一种新的manager，tungsten-sort（钨丝），钨丝sort shuffle manager。官网上一般说，钨丝sort shuffle manager，效果跟sort shuffle manager是差不多的。
但是，唯一的不同之处在于，钨丝manager，是使用了自己实现的一套内存管理机制，性能上有很大的提升， 而且可以避免shuffle过程中产生的大量的OOM，GC，等等内存相关的异常。
3.3.3、hash、sort、tungsten-sort。如何来选择？
1、需不需要数据默认就让spark给你进行排序？就好像mapreduce，默认就是有按照key的排序。如果不需要的话，其实还是建议搭建就使用最基本的HashShuffleManager，因为最开始就是考虑的是不排序，换取高性能。
2、什么时候需要用sort shuffle manager？如果你需要你的那些数据按key排序了，那么就选择这种吧，而且要注意，reduce task的数量应该是超过200的，这样sort、merge（多个文件合并成一个）的机制，才能生效把。但是这里要注意，你一定要自己考量一下，有没有必要在shuffle的过程中，就做这个事情，毕竟对性能是有影响的。
3、如果你不需要排序，而且你希望你的每个task输出的文件最终是会合并成一份的，你自己认为可以减少性能开销。可以去调节bypassMergeThreshold这个阈值，比如你的reduce task数量是500，默认阈值是200，所以默认还是会进行sort和直接merge的。可以将阈值调节成550，不会进行sort，按照hash的做法，每个reduce task创建一份输出文件，最后合并成一份文件。（一定要提醒大家，这个参数，其实我们通常不会在生产环境里去使用，也没有经过验证说，这样的方式，到底有多少性能的提升）
4、如果你想选用sort based shuffle manager，而且你们公司的spark版本比较高，是1.5.x版本的，那么可以考虑去尝试使用tungsten-sort shuffle manager。看看性能的提升与稳定性怎么样。
总结：
1、在生产环境中，不建议大家贸然使用第三点和第四点： 2、如果你不想要你的数据在shuffle时排序，那么就自己设置一下，用hash shuffle manager。 3、如果你的确是需要你的数据在shuffle时进行排序的，那么就默认不用动，默认就是sort shuffle manager。或者是什么？如果你压根儿不care是否排序这个事儿，那么就默认让他就是sort的。调节一些其他的参数（consolidation机制）。（80%，都是用这种） spark.shuffle.manager：hash、sort、tungsten-sort spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold：200。自己可以设定一个阈值，默认是200，当reduce task数量少于等于200，map task创建的输出文件小于等于200的，最后会将所有的输出文件合并为一份文件。这样做的好处，就是避免了sort排序，节省了性能开销，而且还能将多个reduce task的文件合并成一份文件，节省了reduce task拉取数据的时候的磁盘IO的开销。