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资源参数调优

了解完了Spark作业运行的基本原理之后，对资源相关的参数就容易理解了。所谓的Spark资源参数调优，其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考值。

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。

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，就代表了你的Spark作业申请到的总内存量（也就是所有Executor进程的内存总和），这个量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，那么申请的总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。

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。

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。

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。

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。

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。
资源参数的调优，没有一个固定的值，需要同学们根据自己的实际情况（包括Spark作业中的shuffle操作数量、RDD持久化操作数量以及spark web ui中显示的作业gc情况），同时参考本篇文章中给出的原理以及调优建议，合理地设置上述参数。

资源参数参考示例

以下是一份spark-submit命令的示例，大家可以参考一下，并根据自己的实际情况进行调节：

./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 \

参考：http://www.importnew.com/26541.html

参数设置不合理

这块技巧相对通用，咱们来看看之前的核心参数设置：

num-executors=10 || 20 ，executor-cores=1 || 2， executor-memory= 10 || 20，driver-memory=20，spark.default.parallelism=64

假设咱们的 spark 队列资源情况如下：

memory=1T，cores=400

参数怎么设置在这里就有些技巧了，首先得明白 spark 资源的分配和使用原理：

在默认的非动态资源分配场景下， spark 是预申请资源，任务还没起跑就独占资源，一直到整个 job 所有 task 结束，比如你跳板机起了一个 spark-shell 一直没退出，也没执行任务，那也会一直占有所有申请的资源。（如果设置了 num-executors，动态资源分配会失效）

注意上面这句话，spark 的资源使用分配方式和 mapreduce/hive 是有很大差别的，如果不理解这个问题就会在参数设置上引发其它问题。

比如 executor-cores 设多少合适？少了任务并行度不行，多了会把整个队列资源独占耗光，其他同学的任务都无法执行，比如上面那个任务，在 num-executors=20 executor-cores=1 executor-memory= 10 的情况下，会独占20个cores，200G内存，一直持续3个小时。

那针对本case中的任务，结合咱们现有的资源，如何设置这 5 个核心参数呢？

1） executor_cores*num_executors 不宜太小或太大！一般不超过总队列 cores 的 25%，比如队列总 cores 400，最大不要超过100，最小不建议低于 40，除非日志量很小。

2） executor_cores 不宜为1！否则 work 进程中线程数过少，一般 2~4 为宜。

3） executor_memory 一般 6~10g 为宜，最大不超过 20G，否则会导致 GC 代价过高，或资源浪费严重。

4） spark_parallelism 一般为 executor_cores*num_executors 的 1~4 倍，系统默认值 64，不设置的话会导致 task 很多的时候被分批串行执行，或大量 cores 空闲，资源浪费严重。

5） driver-memory 早前有同学设置 20G，其实 driver 不做任何计算和存储，只是下发任务与yarn资源管理器和task交互，除非你是 spark-shell，否则一般 1-2g 就够了。

Spark Memory Manager：

6）spark.shuffle.memoryFraction(默认 0.2) ，也叫 ExecutionMemory。这片内存区域是为了解决 shuffles,joins, sorts and aggregations 过程中为了避免频繁IO需要的buffer。如果你的程序有大量这类操作可以适当调高。

7）spark.storage.memoryFraction(默认0.6)，也叫 StorageMemory。这片内存区域是为了解决 block cache(就是你显示调用dd.cache, rdd.persist等方法), 还有就是broadcasts,以及task results的存储。可以通过参数，如果你大量调用了持久化操作或广播变量，那可以适当调高它。

8）OtherMemory，给系统预留的，因为程序本身运行也是需要内存的， (默认为0.2)。Other memory在1.6也做了调整，保证至少有300m可用。你也可以手动设置 spark.testing.reservedMemory . 然后把实际可用内存减去这个reservedMemory得到 usableMemory。 ExecutionMemory 和 StorageMemory 会共享usableMemory * 0.75的内存。0.75可以通过 新参数 spark.memory.fraction 设置。目前spark.memory.storageFraction 默认值是0.5,所以ExecutionMemory，StorageMemory默认情况是均分上面提到的可用内存的。

例如，如果需要加载大的字典文件，可以增大executor中 StorageMemory 的大小，这样就可以避免全局字典换入换出，减少GC，在这种情况下，我们相当于用内存资源来换取了执行效率。