Spark性能优化的10大问题及其解决方案

Spark性能优化的10大问题及其解决方案

问题1：reduce task数目不合适

解决方式：

需根据实际情况调节默认配置，调整方式是修改参数spark.default.parallelism。通常，reduce数目设置为core数目的2到3倍。数量太大，造成很多小任务，增加启动任务的开销；数目太少，任务运行缓慢。

问题2：shuffle磁盘IO时间长

解决方式：

设置spark.local.dir为多个磁盘，并设置磁盘为IO速度快的磁盘，通过增加IO来优化shuffle性能；

问题3：map|reduce数量大，造成shuffle小文件数目多

解决方式：

默认情况下shuffle文件数目为map tasks * reduce tasks

通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，此时文件数为reduce tasks数目；

问题4：序列化时间长、结果大

解决方式：

Spark默认使.用JDK.自带的ObjectOutputStream，这种方式产生的结果大、CPU处理时间长，可以通过设置spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer。

另外如果结果已经很大，可以使用广播变量；

问题5：单条记录消耗大

解决方式：

使用mapPartition替换map，mapPartition是对每个Partition进行计算，而map是对partition中的每条记录进行计算；

问题6 : collect输出大量结果时速度慢

解决方式：

collect源码中是把所有的结果以一个Array的方式放在内存中，可以直接输出到分布式?文件系统，然后查看文件系统中的内容；

问题7: 任务执行速度倾斜

解决方式：

如果是数据倾斜，一般是partition key取的不好，可以考虑其它的并行处理方式 ，并在中间加上aggregation操作；

如果是Worker倾斜，例如在某些worker上的executor执行缓慢，可以通过设置spark.speculation=true 把那些持续慢的节点去掉；

问题8: 通过多步骤的RDD操作后有很多空任务或者小任务产生

解决方式：

使用coalesce或repartition去减少RDD中partition数量；

问题9：Spark Streaming吞吐量不高

解决方式：

可以设置spark.streaming.concurrentJobs

问题10：Spark Streaming 运行速度突然下降了，经常会有任务延迟和阻塞

解决方案：

这是因为我们设置job启动interval时间间隔太短了，导致每次job在指定时间无法正常执行完成，

换句话说就是创建的windows窗口时间间隔太密集了；