Spark常规性能调优一：最优资源配置

Spark性能调优第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定的范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的。

资源的分配在使用脚本提交Spark任务时指定，标准的Spark任务提交脚本如下所示

/usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \
--class com.star.spark.Stars\
--num-executors 80 \
--driver-memory 6g \
--executor-memory 6g \
--executor-cores 3 \
/usr/opt/modules/spark/jar/spark.jar \

名称	说明
--num-executors	配置Executor的数量
--driver-memory	配置Driver内存（影响不大）
--executor-memory	配置每个Executor的内存大小
--executor-cores	配置每个Executor的CPU co调节

调节原则：尽量将任务分配的资源调节到可以使用资源的最大限度

对于具体资源的分配，我们分别讨论Spark的两种Cluster运行模式

1.Standalone模式

在提交任务前，一定知道或者可以从运维部门获取到你可以使用的资源情况，在编写submit脚本的时候，就根据可用的资源情况进行资源的分配，比如说集群有15台机器，每台机器为8G内存，2个CPU core，那么就指定15个Executor，每个Executor分配8G内存，2个CPU core。

2.Yarn模式

由于Yarn使用资源队列进行资源的分配和调度，在表写submit脚本的时候，就根据Spark作业要提交到的资源队列，进行资源的分配，比如资源队列有400G内存，100个CPU core，那么指定50个Executor，每个Executor分配8G内存，2个CPU core。

名称	解析
增加Executor·个数	在资源允许的情况下，增加Executor的个数可以提高执行task的并行度。比如有4个Executor，每个Executor有2个CPU core，那么可以并行执行8个task，如果将Executor的个数增加到8个（资源允许的情况下），那么可以并行执行16个task，此时的并行能力提升了一倍。
增加每个Executor的CPU core个数	在资源允许的情况下，增加每个Executor的Cpu core个数，可以提高执行task的并行度。比如有4个Executor，每个Executor有2个CPU core，那么可以并行执行8个task，如果将每个Executor的CPU core个数增加到4个（资源允许的情况下），那么可以并行执行16个task，此时的并行能力提升了一倍。
增加每个Executor的内存量	在资源允许的情况下，增加每个Executor的内存量以后，对性能的提升有三点： 可以缓存更多的数据（即对RDD进行cache），写入磁盘的数据相应减少，甚至可以不写入磁盘，减少了可能的磁盘IO； 可以为shuffle操作提供更多内存，即有更多空间来存放reduce端拉取的数据，写入磁盘的数据相应减少，甚至可以不写入磁盘，减少了可能的磁盘IO； 可以为task的执行提供更多内存，在task的执行过程中可能创建很多对象，内存较小时会引发频繁的GC，增加内存后，可以避免频繁的GC，提升整体性能。

3.生产环境Spark submit脚本配置

/usr/local/spark/bin/spark-submit \
--class com.star.spark.WordCount \
--num-executors 80 \
--driver-memory 6g \
--executor-memory 6g \
--executor-cores 3 \
--master yarn-cluster \
--queue root.default \
--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048 \
--conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300 \
/usr/local/spark/spark.jar

名称	数值
--num-executors	50-100
--driver-memory	1G-5G
--executor-memory	6G-10G
--executor-cores	3
--master	实际生产环境一定要用yarn-cluster