spark参数调优

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• spark参数调优
  • • 1.num-executors
    • 2.executor-memory
    • 3.executor-cores
    • 4.driver-memory
    • 5.spark.default.parallelism
    • 6.spark.storage.memoryFraction
    • 7.spark.shuffle.memoryFraction
    • 8.total-executor-cores
    • 9.资源参数参考示例
• 后续

1.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。

2.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。

3.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。

4.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。

5.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。

6.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。

7.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。

8.total-executor-cores

• 参数说明：Total cores for all executors.

9.资源参数参考示例

以下是一份spark-submit命令的示例：

./bin/spark-submit \
  --master spark://192.168.1.1:7077 \
  --num-executors 100 \
  --executor-memory 6G \
  --executor-cores 4 \
　--total-executor-cores 400 \ ##standalone default all cores 
  --driver-memory 1G \
  --conf spark.default.parallelism=1000 \
  --conf spark.storage.memoryFraction=0.5 \
  --conf spark.shuffle.memoryFraction=0.3 \

示例2：

/opt/spark-2.1.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit --class com.hangshu.start.RecoverProApp \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--num-executors 27 \
--driver-memory 2g \
--executor-memory 5g \
--executor-cores 2 \
--conf spark.default.parallelism=135 \
--queue thequeue \
/opt/spark_jar/offline/dataAnalys-1.0.jar "2162304858206502921" "粗纱工序" "2022-07-21 05:35:49"

示例3：

/opt/spark-2.1.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit --class com.hangshu.start.CalcProApp \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--num-executors 27 \
--driver-memory 2g \
--executor-memory 5g \
--executor-cores 2 \
--conf spark.default.parallelism=135 \
--queue thequeue \
/opt/spark_jar/offline/dataAnalys-1.0.jar

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后续

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来源： https://www.cnblogs.com/cw2blog/p/16689411.html