【Spark集群并行度】

在Spark集群环境下，只有足够高的并行度才能使系统资源得到充分的利用，可以通过修改spark-env.sh来调整Executor的数量和使用资源，Standalone和YARN方式资源的调度管理是不同的。

在Standalone模式下:

1. 每个节点使用的最大内存数：SPARK_WORKER_INSTANCES*SPARK_WORKER_MEMORY；

2. 每个节点的最大并发task数：SPARK_WORKER_INSTANCES*SPARK_WORKER_CORES。

在YARN模式下：

1. 集群task并行度：SPARK_ EXECUTOR_INSTANCES* SPARK_EXECUTOR_CORES；

2. 集群内存总量：(executor个数) * (SPARK_EXECUTOR_MEMORY+ spark.yarn.executor.memoryOverhead)+(SPARK_DRIVER_MEMORY+spark.yarn.driver.memoryOverhead)。

重点强调：Spark对Executor和Driver额外添加堆内存大小，Executor端：由spark.yarn.executor.memoryOverhead设置，默认值executorMemory * 0.07与384的最大值。Driver端：由spark.yarn.driver.memoryOverhead设置，默认值driverMemory * 0.07与384的最大值。

通过调整上述参数，可以提高集群并行度，让系统同时执行的任务更多，那么对于相同的任务，并行度高了，可以减少轮询次数。举例说明：如果一个stage有100task，并行度为50，那么执行完这次任务，需要轮询两次才能完成，如果并行度为100，那么一次就可以了。

但是在资源相同的情况，并行度高了，相应的Executor内存就会减少，所以需要根据实际实况协调内存和core。此外，Spark能够非常有效的支持短时间任务（例如：200ms），因为会对所有的任务复用JVM，这样能减小任务启动的消耗，Standalone模式下，core可以允许1-2倍于物理core的数量进行超配。

【Spark任务数量调整】

Spark的任务数由stage中的起始的所有RDD的partition之和数量决定，所以需要了解每个RDD的partition的计算方法。以Spark应用从HDFS读取数据为例，HadoopRDD的partition切分方法完全继承于MapReduce中的FileInputFormat，具体的partition数量由HDFS的块大小、mapred.min.split.size的大小、文件的压缩方式等多个因素决定，详情需要参见FileInputFormat的代码。

【Spark内存调优】

内存优化有三个方面的考虑：对象所占用的内存，访问对象的消耗以及垃圾回收所占用的开销。

1. 对象所占内存，优化数据结构

Spark 默认使用Java序列化对象，虽然Java对象的访问速度更快，但其占用的空间通常比其内部的属性数据大2-5倍。为了减少内存的使用，减少Java序列化后的额外开销，下面列举一些Spark官网（http://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html#tuning-data-structures）提供的方法。

（1）使用对象数组以及原始类型（primitive type）数组以替代Java或者Scala集合类（collection class)。fastutil 库为原始数据类型提供了非常方便的集合类，且兼容Java标准类库。

（2）尽可能地避免采用含有指针的嵌套数据结构来保存小对象。

（3）考虑采用数字ID或者枚举类型以便替代String类型的主键。

（4）如果内存少于32GB，设置JVM参数-XX:+UseCom-pressedOops以便将8字节指针修改成4字节。与此同时，在Java 7或者更高版本，设置JVM参数-XX:+UseC-----ompressedStrings以便采用8比特来编码每一个ASCII字符。

2. 内存回收

（1）获取内存统计信息：优化内存前需要了解集群的内存回收频率、内存回收耗费时间等信息，可以在spark-env.sh中设置SPARK_JAVA_OPTS=“-verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps $ SPARK_JAVA_OPTS”来获取每一次内存回收的信息。

（2）优化缓存大小：默认情况Spark采用运行内存（spark.executor.memory）的60%来进行RDD缓存。这表明在任务执行期间，有40%的内存可以用来进行对象创建。如果任务运行速度变慢且JVM频繁进行内存回收，或者内存空间不足，那么降低缓存大小设置可以减少内存消耗，可以降低spark.storage.memoryFraction的大小。

3. 频繁GC或者OOM

针对这种情况，首先要确定现象是发生在Driver端还是在Executor端，然后在分别处理。

Driver端：通常由于计算过大的结果集被回收到Driver端导致，需要调大Driver端的内存解决，或者进一步减少结果集的数量。

Executor端：

（1）以外部数据作为输入的Stage：这类Stage中出现GC通常是因为在Map侧进行map-side-combine时，由于group过多引起的。解决方法可以增加partition的数量（即task的数量）来减少每个task要处理的数据，来减少GC的可能性。

（2）以shuffle作为输入的Stage：这类Stage中出现GC的通常原因也是和shuffle有关，常见原因是某一个或多个group的数据过多，也就是所谓的数据倾斜，最简单的办法就是增加shuffle的task数量，比如在SparkSQL中设置SET spark.sql.shuffle.partitions=400，如果调大shuffle的task无法解决问题，说明你的数据倾斜很严重，某一个group的数据远远大于其他的group，需要你在业务逻辑上进行调整，预先针对较大的group做单独处理。

【修改序列化】

使用Kryo序列化，因为Kryo序列化结果比Java标准序列化更小，更快速。具体方法：spark-default.conf 里设置spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer 。

参考官方文档（http://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html#summary）：对于大多数程序而言，采用Kryo框架以及序列化能够解决性能相关的大部分问题。

【Spark 磁盘调优】

在集群环境下，如果数据分布不均匀，造成节点间任务分布不均匀，也会导致节点间源数据不必要的网络传输，从而大大影响系统性能，那么对于磁盘调优最好先将数据资源分布均匀。除此之外，还可以对源数据做一定的处理：

1. 在内存允许范围内，将频繁访问的文件或数据置于内存中；

2. 如果磁盘充裕，可以适当增加源数据在HDFS上的备份数以减少网络传输；

3. Spark支持多种文件格式及压缩方式，根据不同的应用环境进行合理的选择。如果每次计算只需要其中的某几列，可以使用列式文件格式，以减少磁盘I/O，常用的列式有parquet、rcfile。如果文件过大，将原文件压缩可以减少磁盘I/O，例如：gzip、snappy、lzo。

【其他】

广播变量（broadcast）

当task中需要访问一个Driver端较大的数据时，可以通过使用SparkContext的广播变量来减小每一个任务的大小以及在集群中启动作业的消耗。参考官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/tuning.html#broadcasting-large-variables。

开启推测机制

推测机制后，如果集群中，某一台机器的几个task特别慢，推测机制会将任务分配到其他机器执行，最后Spark会选取最快的作为最终结果。

在spark-default.conf 中添加：spark.speculation true

推测机制与以下几个参数有关：

1. spark.speculation.interval 100：检测周期，单位毫秒；

2. spark.speculation.quantile 0.75：完成task的百分比时启动推测；

3. spark.speculation.multiplier 1.5：比其他的慢多少倍时启动推测。