Spark基本原理

Hadoop和Spark关系

Spark比Hadoop快的原因：Hadoop在MapReduce后会将结果写入磁盘，第二次MapReduce再取出，Spark去除了两次运算间多余的IO消耗，直接将数据缓存在内存中。

Spark运行原理

提交作业->启动Driver进程->申请资源，即Executor进程->作业代码分拆为stage执行->从上一次stage拉取所需key执行，直至任务完成->保存到Executor进程的内存或磁盘

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。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。

RDD

• RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集;
• RDD最重要的特性就是，提供了容错性，Spark可以重算
• RDD存放在内存中，但是内存不足时可以写入磁盘缓存（弹性）

1. RDD分布式是什么意思？

   一个RDD，在逻辑上抽象地代表了一个HDFS文件；它实际上是被分为多个存放在spark不同节点上的分区。比如说，RDD有900万数据。分为9个partition，9个分区。

2. RDD弹性是什么意思，体现在哪一方面？ 容错性体现在哪方面？

   a.RDD自动进行内存和磁盘之间权衡和切换的机制，就是RDD的弹性的特点所在。b.当它发现自己的数据丢失，会自动从自己来源的数据进行重计算，这一切对用户是完全透明的。

shuffle和stage

shuffle是划分DAG中stage的标识，同时影响 Spark 执行速度的关键步骤。如下 DAG 流程图中,分别读取数据,经过处理后 join 2个 RDD 得到结果:

RDD 的Transformation函数中,又分为窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency)的操作.窄依赖跟宽依赖的区别是是否发生shuffle(洗牌) 操作.宽依赖会发生shuffle操作. 窄依赖是子 RDD的各个分片(partition)不依赖于其他分片,能够独立计算得到结果,宽依赖指 RDD 的各个分片会依赖于父RDD 的多个分片,所以会造成父 RDD 的各个分片在集群中重新分片。例子：

// Map: "cat" -> c, cat
val rdd1 = rdd.Map(x => (x.charAt(0), x))
// groupby same key and count
val rdd2 = rdd1.groupBy(x => x._1).
                Map(x => (x._1, x._2.toList.length))

第一个Map操作将 RDD 里的各个元素进行映射, RDD 的各个数据元素之间不存在依赖,可以在集群的各个内存中独立计算,也就是并行化,第二个 groupby之后的 Map 操作,为了计算相同 key 下的元素个数,需要把相同 key 的元素聚集到同一个 partition 下,所以造成了数据在内存中的重新分布,即 shuffle 操作.shuffle 操作是 spark中最耗时的操作,应尽量避免不必要的 shuffle.

开发调优

• 避免创建重复的RDD
• 尽可能复用同一个RDD
• 对多次使用的RDD进行持久化

资源参数调优

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，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。

---

http://blog.csdn.net/ap0810217/article/details/55195962
https://tech.meituan.com/spark-tuning-basic.html
http://blog.csdn.net/databatman/article/details/53023818