1、常规性能调优一：最优资源配置
Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的 ，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。
资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单所示
/usr/opt/modules/spark/bin/spark-submit \ --class com.atguigu.spark.Analysis \ --num-executors 80 \ --driver-memory 6g \ --executor-memory 6g \ --executor-cores 3 \ /usr/opt/modules/spark/jar/spark.jar \
可以进行分配的资源如下表所示
名称 | 说明 |
--num-executors | 配置Executor的数量 |
--driver-memory | 配置Driver内存（影响不大） |
--executor-memory | 配置每个Executor的内存大小 |
--executor-cores | 配置每个Executor的CPU core数量 |
调节原则：尽量将任务分配的资源调节到可以使用的资源的最大限度
对于具体资源的分配，分别讨论Spark的两种Cluster运行模式：
第一种是Spark Standalone模式，你在提交任务前，一定知道或者可以从运维部门获取到你可以使用的资源情况，在编写submit脚本的时候，就根据可用的资源情况进行资源的分配，比如说集群有15台机器，每台机器为8G内存，2个CPU core，那么就指定15个Executor，每个Executor分配8G内存，2个CPU core。
第二种是Spark Yarn模式，由于Yarn使用资源队列进行资源的分配和调度，在表写submit脚本的时候，就根据Spark作业要提交到的资源队列，进行资源的分配，比如资源队列有400G内存，100个CPU core，那么指定50个Executor，每个Executor分配8G内存，2个CPU core。
对上表中的各项资源进行了调节后，得到的性能提升如下表所示
名称 | 解析 |
增加Executor个数 | 在资源允许的情况下，增加Executor的个数可以提高执行task的并行度。比如有4个Executor，每个Executor有2个CPU core，那么可以并行执行8个task，如果将Executor的个数增加到8个（资源允许的情况下），那么可以并行执行16个task，此时的并行能力提升了一倍。 |
增加每个Executor的CPU core个数 | 在资源允许的情况下，增加每个Executor的Cpu core个数，可以提高执行task的并行度。比如有4个Executor，每个Executor有2个CPU core，那么可以并行执行8个task，如果将每个Executor的CPU core个数增加到4个（资源允许的情况下），那么可以并行执行16个task，此时的并行能力提升了一倍 |
增加每个Executor的内存量 | 在资源允许的情况下，增加每个Executor的内存量以后，对性能的提升有三点：1. 可以缓存更多的数据（即对RDD进行cache），写入磁盘的数据相应减少，甚至可以不写入磁盘，减少了可能的磁盘IO；2. 可以为shuffle操作提供更多内存，即有更多空间来存放reduce端拉取的数据，写入磁盘的数据相应减少，甚至可以不写入磁盘，减少了可能的磁盘IO；3. 可以为task的执行提供更多内存，在task的执行过程中可能创建很多对象，内存较小时会引发频繁的GC，增加内存后，可以避免频繁的GC，提升整体性能。 |
生产环境Spark submit脚本配置
/usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class com.atguigu.spark.WordCount \ --num-executors 80 \ --driver-memory 6g \ --executor-memory 6g \ --executor-cores 3 \ --master yarn-cluster \ --queue root.default \ --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048 \ --conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300 \ /usr/local/spark/spark.jar
参数配置参考值：
--num-executors：50~100 --driver-memory：1G~5G --executor-memory：6G~10G --executor-cores：3 --master：实际生产环境一定使用yarn-cluster
旧版本Spark资源调优情况
1）资源运行情况
2）资源运行中的集中情况
（1）实践中跑的Spark job，有的特别慢，查看CPU利用率很低，可以尝试减少每个executor占用CPU core的数量，增加并行的executor数量，同时配合增加分片，整体上增加了CPU的利用率，加快数据处理速度
（2）发现某job很容易发生内存溢出，我们就增大分片数量，从而减少了每片数据的规模，同时还减少并行的executor数量，这样相同的内存资源分配给数量更少的executor，相当于增加了每个task的内存分配，这样运行速度可能慢了些，但是总比OOM强
（3）数据量特别少，有大量的小文件生成，就减少文件分片，没必要创建那么多task，这种情况，如果只是最原始的input比较小，一般都能被注意到；但是，如果是在运算过程中，比如应用某个reduceBy或者某个filter以后，数据大量减少，这种低效情况就很少被留意到
3）运行资源优化配置
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
一个应用提交的时候设置多大的内存？设置多少Core？设置几个Executor？
./bin/spark-submit \ --master yarn-cluster \ --num-executors 100 \ --executor-memory 6G \ --executor-cores 4 \ --driver-memory 1G \ --conf spark.default.parallelism=1000 \ --conf spark.storage.memoryFraction=0.5 \ --conf spark.shuffle.memoryFraction=0.3 \
1、运行资源优化配置 - 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、运行资源优化配置 - 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 * 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，导致别的同事的作业无法运行。
3、运行资源优化配置 - 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事的作业运行
4、运行资源优化配置 - 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（或者是用map side join操作），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、运行资源优化配置 - spark.default.parallelism
参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量，也可以认为是分区数。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。很多人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、运行资源优化配置 - 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、运行资源优化配置 - 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
总结：
1）num-executors：应用运行时executor的数量，推荐50-100左右比较合适
2）executor-memory：应用运行时executor的内存，推荐4-8G比较合适
3）executor-cores：应用运行时executor的CPU核数，推荐2-4个比较合适
4）driver-memory：应用运行时driver的内存量，主要考虑如果使用map side join或者一些类似于collect的操作，那么要相应调大内存量
5）spark.default.parallelism：每个stage默认的task数量，推荐参数为num-executors * executor-cores的2~3倍较为合适
6）spark.storage.memoryFraction：每一个executor中用于RDD缓存的内存比例，如果程序中有大量的数据缓存，可以考虑调大整个的比例，默认为60%
7）spark.shuffle.memoryFraction：每一个executor中用于Shuffle操作的内存比例，默认是20%，如果程序中有大量的Shuffle类算子，那么可以考虑其它的比例
标签：task,--,executor,常规,调优,内存,Executor,Spark From： https://blog.51cto.com/u_15553407/5759322