spark参数调优

1 小文件优化

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2、数据量优化

2.1 谓词下推-输入数据

谓词下推就是将查询的过滤条件尽可能下沉到数据源，减少对无关数据的读入。Spark在生成执行计划时会进行谓词下推的优化，对于内连接而言，过滤条件写在join中或者join后并没有差异，但是对于外连接，会存在不能谓词下推的情况。
参考：谓词下推介绍

2.2 膨胀数据优化-中间数据

COUNT DISTINCT实现原理、spark sql多维分析优化
中间数据量指的是Spark任务在计算过程中产生的数据量，也就是RDD的数据量。常见的两种导致数据膨胀的逻辑便是count(distinct )和grouping sets( )。数据膨胀是空间换时间的一种方式，适宜数据量小的情况。

** 1. count(distinct)：** 对于count(distinct)带来的数据膨胀，我们可以采用size+collect_set的方法来进行优化。size(collect_set())实际上是依赖集合的数据结构进行去重，因此不会引起数据膨胀。

-- 替换前
count(distinct sku_id) as sku_num,
-- 替换后
size(collect_set(sku_id)) as sku_num,

**2.grouping sets：**建议在做grouping sets，把数据提前汇总一次，仅保留需要的维度和指标，尽量做到输入最少的数据。

• 上述两种场景可以采用拆分的方式来进行优化，即把一段count(distinct)拆成多段count(distinct)union all起来，或把一个grouping sets为多个grouping sets。虽然没有减少总体上中间处理的数据量，但是对单个task来说，计算压力会小很多。

select count(distinct a) as a_num,
       count(distinct b) as b_num,
       count(distinct c) as c_num,
       count(distinct d) as d_num,
       count(distinct e) as e_num,
       count(distinct f) as f_num
  from result 
  -- 拆分后
select count(distinct a) as a_num,
       count(distinct b) as b_num,
       count(distinct c) as c_num,
       null as d_num,
       null as e_num,
       null as f_num
  from result
union all select null as a_num,
       null as b_num,
       null as c_num,
       count(distinct d) as d_num,
       count(distinct e) as e_num,
       count(distinct f) as f_num
  from result

3、计算逻辑优化

3.1 创建临时表

如果我们在任务中多次使用该子查询，就会导致子查询被重复执行多次。
解决方法就是将表cache到内存（数据量较小）或创建临时表（数据量较大）。在分区任务创建临时表时，建议临时表名带上时间变量的参数（如：‘tmp_table’+‘$now.datekey’），避免并行重导时产生表名冲突。

3.2 join优化

Broadcast Hash Join原理：先将小表拉到driver端，再把小表的数据广播到Spark的所有Executor端，然后在每个Executor端进行小表和大表的join，实现了map端的join操作，从而避免了shuffle。我们可以通过以下两种方式来实现Broadcast Hash Join。

• 参数调整：当小表的数据量小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold
  参数时便会自动进行广播，该参数的默认值为10MB。需要注意的是，我们的表大部分为ORC压缩格式，解压后的数据量增长数倍。
• 强制广播：我们还可以使用hint的方式来强制Spark在运行时采用Broadcast Hash Join做数据关联，即：
  /+MAPJOIN(表别名)/

select /*+ MAPJOIN(b) */
	a.key,
	b.value
from res1 a
join res2 b
on a.key=b.key

3.3 并行度优化

某个stage执行时间很长，但是stage内并行的task数量很少。
1、读文件优化
仅读文件优化，调整读文件并行度参数。

set spark.hadoop.hive.exec.orc.split.strategy=ETL;
set spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=100663296; -- 调小该数值
set spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize=100663296;

如果读文件后还有其他操作，导致执行时间长，那么在读文件后进行重分区，将读文件和其他RDD操作划分为不同stage。

1）全局增加分区
set spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize=5592405;（数值需根据任务情况自行调整，减少该数值）
（全局增加分区，可能带来不必要的资源开销，也有可能造成小文件过多的情况）
前提是设置set spark.sql.shuffle.partition=true

2）局部增加分区（建议）
在shuffle前增加 distribute by语句，进行强制分区

参数解释：
spark.sql.adaptive.enabled：是否开启调整partition功能，如果开启，spark.sql.shuffle.partitions设置的partition可能会被合并到一个reducer里运行。平台默认开启，同时强烈建议开启。理由：更好利用单个executor的性能，还能缓解小文件问题。

spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize：和spark.sql.adaptive.enabled配合使用，当开启调整partition功能后，当mapper端两个partition的数据合并后数据量小于targetPostShuffleInputSize时，Spark会将两个partition进行合并到一个reducer端进行处理。平台默认为67108864（64M），用户可根据自身作业的情况酌情调整该值。当调大该值时，一个reduce端task处理的数据量变大，最终产出的数据，存到HDFS上的文件也变大。当调小该值时，相反。

2、计算优化-单task处理任务较多
set spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize=5592405;（数值需根据任务情况自行调整，减少该数值；全局增加分区，可能带来不必要的资源开销，也有可能造成小文件过多的情况）
3、写文件优化
增加写文件并行度：如distribute by dt, abs(hash(id) % 10) 。尽可能不要用rand函数。

4、数据倾斜优化

现象：绝大多数task执行得都非常快，但个别task执行极慢
原因：shuffle时某些key的数量特别大，导致数据分配不均，少量的task处理了绝大部分数据量
优化方法：转化map join、过滤无效极值、随机膨胀等
数据倾斜问题