flink原理实战与性能优化 pdf_三万字长文 | Spark性能优化实战手册
Spark性能优化：开发调优篇
在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。然而，通过Spark开发出高性能的大数据计算作业，并不是那么简单的。如果没有对Spark作业进行合理的调优，Spark作业的执行速度可能会很慢，这样就完全体现不出Spark作为一种快速大数据计算引擎的优势来。因此，想要用好Spark，就必须对其进行合理的性能优化。Spark的性能调优实际上是由很多部分组成的，不是调节几个参数就可以立竿见影提升作业性能的。我们需要根据不同的业务场景以及数据情况，对Spark作业进行综合性的分析，然后进行多个方面的调节和优化，才能获得最佳性能。笔者根据之前的Spark作业开发经验以及实践积累，总结出了一套Spark作业的性能优化方案。整套方案主要分为开发调优、资源调优、数据倾斜调优、shuffle调优几个部分。开发调优和资源调优是所有Spark作业都需要注意和遵循的一些基本原则，是高性能Spark作业的基础；数据倾斜调优，主要讲解了一套完整的用来解决Spark作业数据倾斜的解决方案；shuffle调优，面向的是对Spark的原理有较深层次掌握和研究的同学，主要讲解了如何对Spark作业的shuffle运行过程以及细节进行调优。本文作为Spark性能优化指南的基础篇，主要讲解开发调优以及资源调优。开发调优 Spark性能优化的第一步，就是要在开发Spark作业的过程中注意和应用一些性能优化的基本原则。开发调优，就是要让大家了解以下一些Spark基本开发原则，包括：RDD lineage设计、算子的合理使用、特殊操作的优化等。在开发过程中，时时刻刻都应该注意以上原则，并将这些原则根据具体的业务以及实际的应用场景，灵活地运用到自己的Spark作业中。 原则一：避免创建重复的RDD通常来说，我们在开发一个Spark作业时，首先是基于某个数据源(比如Hive表或HDFS文件)创建一个初始的RDD；接着对这个RDD执行某个算子操作，然后得到下一个RDD；以此类推，循环往复，直到计算出最终我们需要的结果。在这个过程中，多个RDD会通过不同的算子操作(比如map、reduce等)串起来，这个“RDD串”，就是RDD lineage，也就是“RDD的血缘关系链”。我们在开发过程中要注意：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。一些Spark初学者在刚开始开发Spark作业时，或者是有经验的工程师在开发RDD lineage极其冗长的Spark作业时，可能会忘了自己之前对于某一份数据已经创建过一个RDD了，从而导致对于同一份数据，创建了多个RDD。这就意味着，我们的Spark作业会进行多次重复计算来创建多个代表相同数据的RDD，进而增加了作业的性能开销。一个简单的例子需要对名为“hello.txt”的HDFS文件进行一次map操作，再进行一次reduce操作
//也就是说，需要对一份数据执行两次算子操作。
//错误的做法：对于同一份数据执行多次算子操作时，创建多个RDD。
//这里执行了两次textFile方法，针对同一个HDFS文件，创建了两个RDD出来，
//然后分别对每个RDD都执行了一个算子操作。
//这种情况下，Spark需要从HDFS上两次加载hello.txt文件的内容，并创建两个单独的RDD；
//第二次加载HDFS文件以及创建RDD的性能开销，很明显是白白浪费掉的。
val rdd1 = sc.textFile("[hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt](hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt)")
rdd1.map(...)
val rdd2 = sc.textFile("[hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt](hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt)")
rdd2.reduce(...)
//正确的用法：对于一份数据执行多次算子操作时，只使用一个RDD。
//这种写法很明显比上一种写法要好多了，因为我们对于同一份数据只创建了一个RDD，
//然后对这一个RDD执行了多次算子操作。
//但是要注意到这里为止优化还没有结束，由于rdd1被执行了两次算子操作，第二次执行reduce操作的时候，
//还会再次从源头处重新计算一次rdd1的数据，因此还是会有重复计算的性能开销。
//要彻底解决这个问题，必须结合“原则三：对多次使用的RDD进行持久化”，
//才能保证一个RDD被多次使用时只被计算一次。
val rdd1 = sc.textFile("[hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt](hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt)")
rdd1.map(...)
rdd1.reduce(...)// 错误的做法。
// 有一个格式的RDD，即rdd1。
// 接着由于业务需要，对rdd1执行了一个map操作，创建了一个rdd2，
//而rdd2中的数据仅仅是rdd1中的value值而已，也就是说，rdd2是rdd1的子集。
JavaPairRDDlong> rdd1 = ...
JavaRDD rdd2 = rdd1.map(...)
// 分别对rdd1和rdd2执行了不同的算子操作。
rdd1.reduceByKey(...)
rdd2.map(...)
// 正确的做法。
// 上面这个case中，其实rdd1和rdd2的区别无非就是数据格式不同而已，
//rdd2的数据完全就是rdd1的子集而已，却创建了两个rdd，并对两个rdd都执行了一次算子操作。
// 此时会因为对rdd1执行map算子来创建rdd2，而多执行一次算子操作，进而增加性能开销。
// 其实在这种情况下完全可以复用同一个RDD。
// 我们可以使用rdd1，既做reduceByKey操作，也做map操作。
// 在进行第二个map操作时，只使用每个数据的tuple._2，也就是rdd1中的value值，即可。
JavaPairRDD rdd1 = ...
rdd1.reduceByKey(...)
rdd1.map(tuple._2...)
// 第二种方式相较于第一种方式而言，很明显减少了一次rdd2的计算开销。
// 但是到这里为止，优化还没有结束，对rdd1我们还是执行了两次算子操作，rdd1实际上还是会被计算两次。
// 因此还需要配合“原则三：对多次使用的RDD进行持久化”进行使用，
//才能保证一个RDD被多次使用时只被计算一次。 / 如果要对一个RDD进行持久化，只要对这个RDD调用cache()和persist()即可。
// 正确的做法。
// cache()方法表示：使用非序列化的方式将RDD中的数据全部尝试持久化到内存中。
// 此时再对rdd1执行两次算子操作时，只有在第一次执行map算子时，才会将这个rdd1从源头处计算一次。
// 第二次执行reduce算子时，就会直接从内存中提取数据进行计算，不会重复计算一个rdd。
val rdd1 = sc.textFile("[hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt](hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt)").cache()
rdd1.map(...)
rdd1.reduce(...)
// persist()方法表示：手动选择持久化级别，并使用指定的方式进行持久化。
// 比如说，StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER表示，内存充足时优先持久化到内存中，
//内存不充足时持久化到磁盘文件中。
// 而且其中的_SER后缀表示，使用序列化的方式来保存RDD数据，此时RDD中的每个partition
//都会序列化成一个大的字节数组，然后再持久化到内存或磁盘中。
// 序列化的方式可以减少持久化的数据对内存/磁盘的占用量，进而避免内存被持久化数据占用过多，
//从而发生频繁GC。
val rdd1 = sc.textFile("[hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt](hdfs://192.168.0.1:9000/hello.txt)")
.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)
rdd1.map(...)
rdd1.reduce(...)
// 传统的join操作会导致shuffle操作。
// 因为两个RDD中，相同的key都需要通过网络拉取到一个节点上，由一个task进行join操作。
val rdd3 = rdd1.join(rdd2)
// Broadcast+map的join操作，不会导致shuffle操作。
// 使用Broadcast将一个数据量较小的RDD作为广播变量。
val rdd2Data = rdd2.collect()
val rdd2DataBroadcast = sc.broadcast(rdd2Data)
// 在rdd1.map算子中，可以从rdd2DataBroadcast中，获取rdd2的所有数据。
// 然后进行遍历，如果发现rdd2中某条数据的key与rdd1的当前数据的key是相同的，
//那么就判定可以进行join。
// 此时就可以根据自己需要的方式，将rdd1当前数据与rdd2中可以连接的数据，
//拼接在一起(String或Tuple)。
val rdd3 = rdd1.map(rdd2DataBroadcast...)
// 注意，以上操作，建议仅仅在rdd2的数据量比较少(比如几百M，或者一两G)的情况下使用。
// 因为每个Executor的内存中，都会驻留一份rdd2的全量数据。
// 以下代码在算子函数中，使用了外部的变量。
// 此时没有做任何特殊操作，每个task都会有一份list1的副本。
val list1 = ...
rdd1.map(list1...)
// 以下代码将list1封装成了Broadcast类型的广播变量。
// 在算子函数中，使用广播变量时，首先会判断当前task所在Executor内存中，是否有变量副本。
// 如果有则直接使用；如果没有则从Driver或者其他Executor节点上远程拉取一份放到本地Executor内存中。
// 每个Executor内存中，就只会驻留一份广播变量副本。
val list1 = ...
val list1Broadcast = sc.broadcast(list1)
rdd1.map(list1Broadcast...)// 创建SparkConf对象。
val conf = new SparkConf().setMaster(...).setAppName(...)
// 设置序列化器为KryoSerializer。
conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
// 注册要序列化的自定义类型。
conf.registerKryoClasses(Array(classOf[MyClass1], classOf[MyClass2]))Spark性能优化：资源调优篇
在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，进而导致各种异常。总之，无论是哪种情况，都会导致Spark作业的运行效率低下，甚至根本无法运行。因此我们必须对Spark作业的资源使用原理有一个清晰的认识，并知道在Spark作业运行过程中，有哪些资源参数是可以设置的，以及如何设置合适的参数值。 一、 Spark作业基本运行原理
详细原理见上图。我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式(deploy-mode)不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器(可以是Spark Standalone集群，也可以是其他的资源管理集群，美团•大众点评使用的是YARN作为资源管理集群)申请运行Spark作业需要使用的资源，这里的资源指的就是Executor进程。YARN集群管理器会根据我们为Spark作业设置的资源参数，在各个工作节点上，启动一定数量的Executor进程，每个Executor进程都占有一定数量的内存和CPU core。在申请到了作业执行所需的资源之后，Driver进程就会开始调度和执行我们编写的作业代码了。Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批task，然后将这些task分配到各个Executor进程中执行。task是最小的计算单元，负责执行一模一样的计算逻辑(也就是我们自己编写的某个代码片段)，只是每个task处理的数据不同而已。一个stage的所有task都执行完毕之后，会在各个节点本地的磁盘文件中写入计算中间结果，然后Driver就会调度运行下一个stage。下一个stage的task的输入数据就是上一个stage输出的中间结果。如此循环往复，直到将我们自己编写的代码逻辑全部执行完，并且计算完所有的数据，得到我们想要的结果为止。Spark是根据shuffle类算子来进行stage的划分。如果我们的代码中执行了某个shuffle类算子(比如reduceByKey、join等)，那么就会在该算子处，划分出一个stage界限来。可以大致理解为，shuffle算子执行之前的代码会被划分为一个stage，shuffle算子执行以及之后的代码会被划分为下一个stage。因此一个stage刚开始执行的时候，它的每个task可能都会从上一个stage的task所在的节点，去通过网络传输拉取需要自己处理的所有key，然后对拉取到的所有相同的key使用我们自己编写的算子函数执行聚合操作(比如reduceByKey()算子接收的函数)。这个过程就是shuffle。当我们在代码中执行了cache/persist等持久化操作时，根据我们选择的持久化级别的不同，每个task计算出来的数据也会保存到Executor进程的内存或者所在节点的磁盘文件中。因此Executor的内存主要分为三块：第一块是让task执行我们自己编写的代码时使用，默认是占Executor总内存的20%；第二块是让task通过shuffle过程拉取了上一个stage的task的输出后，进行聚合等操作时使用，默认也是占Executor总内存的20%；第三块是让RDD持久化时使用，默认占Executor总内存的60%。task的执行速度是跟每个Executor进程的CPU core数量有直接关系的。一个CPU core同一时间只能执行一个线程。而每个Executor进程上分配到的多个task，都是以每个task一条线程的方式，多线程并发运行的。如果CPU core数量比较充足，而且分配到的task数量比较合理，那么通常来说，可以比较快速和高效地执行完这些task线程。以上就是Spark作业的基本运行原理的说明，大家可以结合上图来理解。理解作业基本原理，是我们进行资源参数调优的基本前提。 二、 资源参数调优了解完了Spark作业运行的基本原理之后，对资源相关的参数就容易理解了。所谓的Spark资源参数调优，其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考值。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。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。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。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。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。spark.storage.memoryFraction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。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)，同时参考本篇文章中给出的原理以及调优建议，合理地设置上述参数。 三、资源参数参考示例以下是一份spark-submit命令的示例，大家可以参考一下，并根据自己的实际情况进行调节：
./bin/spark-submit \
--master yarn-cluster \
--num-executors 100 \
--executor-memory 6G \
--executor-cores 4 \
--driver-memory 1G \
--conf spark.default.parallelism=1000 \
--conf spark.storage.memoryFraction=0.5 \
--conf spark.shuffle.memoryFraction=0.3 \Spark性能优化：数据倾斜调优
一、前言继《Spark性能优化：开发调优篇》和《Spark性能优化：资源调优篇》讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 二、数据倾斜调优2.1、调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。2.2、数据倾斜发生时的现象 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。2.3、数据倾斜发生的原理 数据倾斜的原理很简单：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。下图就是一个很清晰的例子：hello这个key，在三个节点上对应了总共7条数据，这些数据都会被拉取到同一个task中进行处理；而world和you这两个key分别才对应1条数据，所以另外两个task只要分别处理1条数据即可。此时第一个task的运行时间可能是另外两个task的7倍，而整个stage的运行速度也由运行最慢的那个task所决定。
val conf = new SparkConf()
val sc = new SparkContext(conf)
val lines = sc.textFile("[hdfs://...](hdfs://...)")
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
val pairs = words.map((_, 1))
val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
wordCounts.collect().foreach(println(_))val sampledPairs = pairs.sample(false, 0.1)
val sampledWordCounts = sampledPairs.countByKey()
sampledWordCounts.foreach(println(_))
// 第一步，给RDD中的每个key都打上一个随机前缀。
JavaPairRDD randomPrefixRdd = rdd.mapToPair(
new PairFunction, String, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2 call(Tuple2 tuple)
throws Exception {
Random random = new Random();
int prefix = random.nextInt(10);
return new Tuple2(prefix + "_" + tuple._1, tuple._2);
}
});
// 第二步，对打上随机前缀的key进行局部聚合。
JavaPairRDD localAggrRdd = randomPrefixRdd.reduceByKey(
new Function2() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
// 第三步，去除RDD中每个key的随机前缀。
JavaPairRDD removedRandomPrefixRdd = localAggrRdd.mapToPair(
new PairFunction, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2 call(Tuple2 tuple)
throws Exception {
long originalKey = Long.valueOf(tuple._1.split("_")[1]);
return new Tuple2(originalKey, tuple._2);
}
});
// 第四步，对去除了随机前缀的RDD进行全局聚合。
JavaPairRDD globalAggrRdd = removedRandomPrefixRdd.reduceByKey(
new Function2() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
// 首先将数据量比较小的RDD的数据，collect到Driver中来。
List> rdd1Data = rdd1.collect()
// 然后使用Spark的广播功能，将小RDD的数据转换成广播变量，这样每个Executor就只有一份RDD的数据。
// 可以尽可能节省内存空间，并且减少网络传输性能开销。
final Broadcast>> rdd1DataBroadcast = sc.broadcast(rdd1Data);
// 对另外一个RDD执行map类操作，而不再是join类操作。
JavaPairRDD> joinedRdd = rdd2.mapToPair(
new PairFunction, String, Tuple2>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2> call(Tuple2 tuple)
throws Exception {
// 在算子函数中，通过广播变量，获取到本地Executor中的rdd1数据。
List> rdd1Data = rdd1DataBroadcast.value();
// 可以将rdd1的数据转换为一个Map，便于后面进行join操作。
Map rdd1DataMap = new HashMap();
for(Tuple2 data : rdd1Data) {
rdd1DataMap.put(data._1, data._2);
}
// 获取当前RDD数据的key以及value。
String key = tuple._1;
String value = tuple._2;
// 从rdd1数据Map中，根据key获取到可以join到的数据。
Row rdd1Value = rdd1DataMap.get(key);
return new Tuple2(key, new Tuple2(value, rdd1Value));
}
});
// 这里得提示一下。
// 上面的做法，仅仅适用于rdd1中的key没有重复，全部是唯一的场景。
// 如果rdd1中有多个相同的key，那么就得用flatMap类的操作，在进行join的时候不能用map，而是得遍历rdd1所有数据进行join。
// rdd2中每条数据都可能会返回多条join后的数据。 
// 首先从包含了少数几个导致数据倾斜key的rdd1中，采样10%的样本数据。
JavaPairRDD sampledRDD = rdd1.sample(false, 0.1);
// 对样本数据RDD统计出每个key的出现次数，并按出现次数降序排序。
// 对降序排序后的数据，取出top 1或者top 100的数据，也就是key最多的前n个数据。
// 具体取出多少个数据量最多的key，由大家自己决定，我们这里就取1个作为示范。
JavaPairRDD mappedSampledRDD = sampledRDD.mapToPair(
new PairFunction, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2 call(Tuple2 tuple)
throws Exception {
return new Tuple2(tuple._1, 1L);
}
});
JavaPairRDD countedSampledRDD = mappedSampledRDD.reduceByKey(
new Function2() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Long call(Long v1, Long v2) throws Exception {
return v1 + v2;
}
});
JavaPairRDD reversedSampledRDD = countedSampledRDD.mapToPair(
new PairFunction, Long, Long>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2 call(Tuple2 tuple)
throws Exception {
return new Tuple2(tuple._2, tuple._1);
}
});
final Long skewedUserid = reversedSampledRDD.sortByKey(false).take(1).get(0)._2;
// 从rdd1中分拆出导致数据倾斜的key，形成独立的RDD。
JavaPairRDD skewedRDD = rdd1.filter(
new Function, Boolean>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Boolean call(Tuple2 tuple) throws Exception {
return tuple._1.equals(skewedUserid);
}
});
// 从rdd1中分拆出不导致数据倾斜的普通key，形成独立的RDD。
JavaPairRDD commonRDD = rdd1.filter(
new Function, Boolean>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Boolean call(Tuple2 tuple) throws Exception {
return !tuple._1.equals(skewedUserid);
}
});
// rdd2，就是那个所有key的分布相对较为均匀的rdd。
// 这里将rdd2中，前面获取到的key对应的数据，过滤出来，分拆成单独的rdd，并对rdd中的数据使用flatMap算子都扩容100倍。
// 对扩容的每条数据，都打上0～100的前缀。
JavaPairRDD skewedRdd2 = rdd2.filter(
new Function, Boolean>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Boolean call(Tuple2 tuple) throws Exception {
return tuple._1.equals(skewedUserid);
}
}).flatMapToPair(new PairFlatMapFunction, String, Row>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Iterable> call(
Tuple2 tuple) throws Exception {
Random random = new Random();
List> list = new ArrayList>();
for(int i = 0; i < 100; i++) {
list.add(new Tuple2(i + "_" + tuple._1, tuple._2));
}
return list;
}
});
// 将rdd1中分拆出来的导致倾斜的key的独立rdd，每条数据都打上100以内的随机前缀。
// 然后将这个rdd1中分拆出来的独立rdd，与上面rdd2中分拆出来的独立rdd，进行join。
JavaPairRDD> joinedRDD1 = skewedRDD.mapToPair(
new PairFunction, String, String>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2 call(Tuple2 tuple)
throws Exception {
Random random = new Random();
int prefix = random.nextInt(100);
return new Tuple2(prefix + "_" + tuple._1, tuple._2);
}
})
.join(skewedUserid2infoRDD)
.mapToPair(new PairFunction>, Long, Tuple2>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2> call(
Tuple2> tuple)
throws Exception {
long key = Long.valueOf(tuple._1.split("_")[1]);
return new Tuple2>(key, tuple._2);
}
});
// 将rdd1中分拆出来的包含普通key的独立rdd，直接与rdd2进行join。
JavaPairRDD> joinedRDD2 = commonRDD.join(rdd2);
// 将倾斜key join后的结果与普通key join后的结果，uinon起来。
// 就是最终的join结果。
JavaPairRDD> joinedRDD = joinedRDD1.union(joinedRDD2); 解决方案七：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。
// 首先将其中一个key分布相对较为均匀的RDD膨胀100倍。
JavaPairRDD expandedRDD = rdd1.flatMapToPair(
new PairFlatMapFunction, String, Row>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Iterable> call(Tuple2 tuple)
throws Exception {
List> list = new ArrayList>();
for(int i = 0; i < 100; i++) {
list.add(new Tuple2(0 + "_" + tuple._1, tuple._2));
}
return list;
}
});
// 其次，将另一个有数据倾斜key的RDD，每条数据都打上100以内的随机前缀。
JavaPairRDD mappedRDD = rdd2.mapToPair(
new PairFunction, String, String>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2 call(Tuple2 tuple)
throws Exception {
Random random = new Random();
int prefix = random.nextInt(100);
return new Tuple2(prefix + "_" + tuple._1, tuple._2);
}
});
// 将两个处理后的RDD进行join即可。
JavaPairRDD> joinedRDD = mappedRDD.join(expandedRDD); 解决方案八：多种方案组合使用
在实践中发现，很多情况下，如果只是处理较为简单的数据倾斜场景，那么使用上述方案中的某一种基本就可以解决。但是如果要处理一个较为复杂的数据倾斜场景，那么可能需要将多种方案组合起来使用。比如说，我们针对出现了多个数据倾斜环节的Spark作业，可以先运用解决方案一和二，预处理一部分数据，并过滤一部分数据来缓解；其次可以对某些shuffle操作提升并行度，优化其性能；最后还可以针对不同的聚合或join操作，选择一种方案来优化其性能。大家需要对这些方案的思路和原理都透彻理解之后，在实践中根据各种不同的情况，灵活运用多种方案，来解决自己的数据倾斜问题。Spark性能优化：Shuffle调优篇
一、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。二、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。而随着Spark的版本的发展，ShuffleManager也在不断迭代，变得越来越先进。 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。 下面我们详细分析一下HashShuffleManager和SortShuffleManager的原理。2.1、HashShuffleManager运行原理
2.1.1、未经优化的HashShuffleManager
下图说明了未经优化的HashShuffleManager的原理。这里我们先明确一个假设前提：每个Executor只有1个CPU core，也就是说，无论这个Executor上分配多少个task线程，同一时间都只能执行一个task线程。 我们先从shuffle write开始说起。shuffle write阶段，主要就是在一个stage结束计算之后，为了下一个stage可以执行shuffle类的算子(比如reduceByKey)，而将每个task处理的数据按key进行“分类”。所谓“分类”，就是对相同的key执行hash算法，从而将相同key都写入同一个磁盘文件中，而每一个磁盘文件都只属于下游stage的一个task。在将数据写入磁盘之前，会先将数据写入内存缓冲中，当内存缓冲填满之后，才会溢写到磁盘文件中去。 那么每个执行shuffle write的task，要为下一个stage创建多少个磁盘文件呢？很简单，下一个stage的task有多少个，当前stage的每个task就要创建多少份磁盘文件。比如下一个stage总共有100个task，那么当前stage的每个task都要创建100份磁盘文件。如果当前stage有50个task，总共有10个Executor，每个Executor执行5个Task，那么每个Executor上总共就要创建500个磁盘文件，所有Executor上会创建5000个磁盘文件。由此可见，未经优化的shuffle write操作所产生的磁盘文件的数量是极其惊人的。 接着我们来说说shuffle read。shuffle read，通常就是一个stage刚开始时要做的事情。此时该stage的每一个task就需要将上一个stage的计算结果中的所有相同key，从各个节点上通过网络都拉取到自己所在的节点上，然后进行key的聚合或连接等操作。由于shuffle write的过程中，task给下游stage的每个task都创建了一个磁盘文件，因此shuffle read的过程中，每个task只要从上游stage的所有task所在节点上，拉取属于自己的那一个磁盘文件即可。 shuffle read的拉取过程是一边拉取一边进行聚合的。每个shuffle read task都会有一个自己的buffer缓冲，每次都只能拉取与buffer缓冲相同大小的数据，然后通过内存中的一个Map进行聚合等操作。聚合完一批数据后，再拉取下一批数据，并放到buffer缓冲中进行聚合操作。以此类推，直到最后将所有数据到拉取完，并得到最终的结果。
2.1.2、优化后的HashShuffleManager
下图说明了优化后的HashShuffleManager的原理。这里说的优化，是指我们可以设置一个参数，spark.shuffle.consolidateFiles。该参数默认值为false，将其设置为true即可开启优化机制。通常来说，如果我们使用HashShuffleManager，那么都建议开启这个选项。 开启consolidate机制之后，在shuffle write过程中，task就不是为下游stage的每个task创建一个磁盘文件了。此时会出现shuffleFileGroup的概念，每个shuffleFileGroup会对应一批磁盘文件，磁盘文件的数量与下游stage的task数量是相同的。一个Executor上有多少个CPU core，就可以并行执行多少个task。而第一批并行执行的每个task都会创建一个shuffleFileGroup，并将数据写入对应的磁盘文件内。 当Executor的CPU core执行完一批task，接着执行下一批task时，下一批task就会复用之前已有的shuffleFileGroup，包括其中的磁盘文件。也就是说，此时task会将数据写入已有的磁盘文件中，而不会写入新的磁盘文件中。因此，consolidate机制允许不同的task复用同一批磁盘文件，这样就可以有效将多个task的磁盘文件进行一定程度上的合并，从而大幅度减少磁盘文件的数量，进而提升shuffle write的性能。 假设第二个stage有100个task，第一个stage有50个task，总共还是有10个Executor，每个Executor执行5个task。那么原本使用未经优化的HashShuffleManager时，每个Executor会产生500个磁盘文件，所有Executor会产生5000个磁盘文件的。但是此时经过优化之后，每个Executor创建的磁盘文件的数量的计算公式为：CPU core的数量 * 下一个stage的task数量。也就是说，每个Executor此时只会创建100个磁盘文件，所有Executor只会创建1000个磁盘文件。
2.2、SortShuffleManager运行原理
SortShuffleManager的运行机制主要分成两种，一种是普通运行机制，另一种是bypass运行机制。当shuffle read task的数量小于等于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值时(默认为200)，就会启用bypass机制。2.2.1、普通运行机制
下图说明了普通的SortShuffleManager的原理。在该模式下，数据会先写入一个内存数据结构中，此时根据不同的shuffle算子，可能选用不同的数据结构。如果是reduceByKey这种聚合类的shuffle算子，那么会选用Map数据结构，一边通过Map进行聚合，一边写入内存；如果是join这种普通的shuffle算子，那么会选用Array数据结构，直接写入内存。接着，每写一条数据进入内存数据结构之后，就会判断一下，是否达到了某个临界阈值。如果达到临界阈值的话，那么就会尝试将内存数据结构中的数据溢写到磁盘，然后清空内存数据结构。 在溢写到磁盘文件之前，会先根据key对内存数据结构中已有的数据进行排序。排序过后，会分批将数据写入磁盘文件。默认的batch数量是10000条，也就是说，排序好的数据，会以每批1万条数据的形式分批写入磁盘文件。写入磁盘文件是通过Java的BufferedOutputStream实现的。BufferedOutputStream是Java的缓冲输出流，首先会将数据缓冲在内存中，当内存缓冲满溢之后再一次写入磁盘文件中，这样可以减少磁盘IO次数，提升性能。 一个task将所有数据写入内存数据结构的过程中，会发生多次磁盘溢写操作，也就会产生多个临时文件。最后会将之前所有的临时磁盘文件都进行合并，这就是merge过程，此时会将之前所有临时磁盘文件中的数据读取出来，然后依次写入最终的磁盘文件之中。此外，由于一个task就只对应一个磁盘文件，也就意味着该task为下游stage的task准备的数据都在这一个文件中，因此还会单独写一份索引文件，其中标识了下游各个task的数据在文件中的start offset与end offset。 SortShuffleManager由于有一个磁盘文件merge的过程，因此大大减少了文件数量。比如第一个stage有50个task，总共有10个Executor，每个Executor执行5个task，而第二个stage有100个task。由于每个task最终只有一个磁盘文件，因此此时每个Executor上只有5个磁盘文件，所有Executor只有50个磁盘文件。
2.2.2、bypass运行机制
下图说明了bypass SortShuffleManager的原理。bypass运行机制的触发条件如下： 1、shuffle map task数量小于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值。2、不是聚合类的shuffle算子(比如reduceByKey)。 此时task会为每个下游task都创建一个临时磁盘文件，并将数据按key进行hash然后根据key的hash值，将key写入对应的磁盘文件之中。当然，写入磁盘文件时也是先写入内存缓冲，缓冲写满之后再溢写到磁盘文件的。最后，同样会将所有临时磁盘文件都合并成一个磁盘文件，并创建一个单独的索引文件。 该过程的磁盘写机制其实跟未经优化的HashShuffleManager是一模一样的，因为都要创建数量惊人的磁盘文件，只是在最后会做一个磁盘文件的合并而已。因此少量的最终磁盘文件，也让该机制相对未经优化的HashShuffleManager来说，shuffle read的性能会更好。 而该机制与普通SortShuffleManager运行机制的不同在于：第一，磁盘写机制不同；第二，不会进行排序。也就是说，启用该机制的最大好处在于，shuffle write过程中，不需要进行数据的排序操作，也就节省掉了这部分的性能开销。
