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工作经验分享:Spark调优宽表


问题导读

1.Spark是优化的多少容量的表?
2.达到了什么效果?
3.优化包含哪些过程?

Spark特别适用于多次操作特定的数据,分mem-only和mem & disk。其中mem-only:效率高,但占用大量的内存,成本很高;mem & disk:内存用完后,会自动向磁盘迁移,解决了内存不足的问题,却带来了数据的置换的消费。Spark常见的调优工具有nman、Jmeter和Jprofile,以下是Spark调优的一个实例分析:

1、场景:精确客户群

对一个容量为300g的客户信息表在spark上进行查询优化,该大宽表有1800多列,有效使用的有20列。

2、优化达到的效果:查询由原来的40.232s降低为2.7s

3、优化过程分析

第一步:首先发现磁盘存在大量的iowait,通过查看相关日志文件,发现一个block的大小进而推算出整个数据文件大小为300G整个内存无法容纳,采用压缩的方法实现优化,结合本数据文件的特点,存在大量的0和1,选 Gzip算法进行压缩,压缩后的大小为1.9G,该步使得查询从40.232降为了20.12s。

第二步:大宽表存在1800多列,而有效使用的只有20多列,故通过RCFILE只将有效的列加载,该步使得查询从20s降为12s。

第三步:通过Jprofile分析出CPU的负载过高,到底是什么原因造成的,仔细发现序列化机制有问题。Spark的serialization框架有两种:java自身的和kryo的。其中kryo 是一个快速高效的Java对象图形序列化框架,主要特点是性能、高效和易用,换成kryo后,查询从12s降到7s。

第四步:进一步分析CPU各核负载量很不均匀,内存也没有用满,系统的资源没有得到充分利用,该如何利用? (1)Spark的RDD的partition个数创建task的个数是对应的;(2)Partition的个数在hadoop的RDD中由block的个数决定的,内存:系统总内存数=work内存大小*work数=SPARK_WORKER_MEMORY*SPARK_WORKER_INSTANCES;

CPU:系统总的task数=work数×work所占的cores数=SPARK_WORKER_INSTANCES*SPARK_WORKER_CORES,计算task并行度,内存分配情况,调优参数:

SPARK_WORKER_INSTANCES=4

SPARK_WORKER_CORES = 3

SPARK_WORKER_MEMORY = 6G

Cpu(12core)  mem(24G),通过这几个参数的优化,查询由7s降到5s。

第五步:进一步发现Sharkserver端出现明显的fullGC,通过调优参数

Export SHARK_MASTER_MEM=2g,该步由6s降到3sl;

第六步:又发现当两表关联时,cpu 出现瓶颈,分析原因是日表做了gzip压缩,优化方法:日表不使用gzip压缩,将日表做成内存表。查询从3s降到2s。

4、总结

优化是一个逐步求精的过程,回顾该优化过程,主要是从以下几个因素考虑:(1)mem;(2)cpu;(3)dis;(4)网络IO;(5)序列化机制。认真这些因素为主线,挖掘与其相关的内容时行大胆尝试。


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