Spark性能调优之资源分配
1. 分配哪些资源？
spark任务可以分配的资源主要包括 executor、cpu per executor、memory per executor、driver memory
2. 在哪里分配这些资源？
在我们在生产环境中，在提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数
3. 调节到多大，算是最大呢？
第一种，Spark Standalone。公司集群上搭建了一套Spark集群，你应该可以知道每台机器还能够给你使用的大概有多少内存，多少cpu core；设置的时候需要根据这个实际的情况去调节每个spark作业的资源分配。比如说你的每台机器能够给你使用4G内存，2个cpu core；一共20台机器，那么就可以配置20个executor，平均每个executor 4G内存，2个cpu core。
第二种，Yarn。资源队列。应该去查看你的spark作业要提交到的资源队列大概有多少资源？
一个原则，你能使用的资源有多大，就尽量去调节到最大的大小（executor的数量，几十个到上百个不等；executor内存；executor cpu core）
4. 为什么调节了资源以后，性能可以提升？
（1）增加每个executor的cpu core。
增加每个executor的 cpu core 可以增加了并行能力。原本20个executor，每个才2个cpu core，能够并行执行的task数量为40个。现在每个executor的cpu core 增加到了5个，能够并行执行的task数量为100个。执行的速度，提升了2.5倍。
（2）增加executor。
如果executor数量比较少，那么能够并行执行的task数量就比较少，Application的并行执行的能力就很弱。比如有3个executor，每个executor有2个cpu core，那么同时能够并行执行的task就是6个。6个执行完以后，再换下一批6个task。增加了executor数量以后能够并行执行的task数量也就变多了。比如原先是6个，现在可能可以并行执行10个，甚至20个，100个。那么并行能力就比之前提升了数倍，数十倍。
相应的，性能（执行的速度），也能提升数倍~数十倍。
（3）增加每个executor的内存量。
增加了内存量以后，对性能的提升，有两点：
a. 如果需要对RDD进行cache，更多的内存就可以缓存更多的数据，将更少的数据写入磁盘，甚至不写入磁盘。减少了磁盘IO。
b. 对于shuffle操作，reduce端，会需要内存来存放拉取的数据并进行聚合。如果内存不够，也会写入磁盘。如果给executor分配更多内存以后，就有更少的数据需要写入磁盘甚至不需要写入磁盘。减少了磁盘IO，提升了性能。
c. 对于task的执行，可能会创建很多对象。如果内存比较小，可能会频繁导致JVM堆内存满了，然后频繁GC，垃圾回收，minor GC和full GC。（速度很慢）。内存加大以后，带来更少的GC，垃圾回收，避免了速度变慢，速度变快了。