Spark性能调优之资源分配

**性能优化王道就是给更多资源！**机器更多了，CPU更多了，内存更多了，性能和速度上的提升，是显而易见的。基本上，在一定范围之内，增加资源与性能的提升，是成正比的；写完了一个复杂的spark作业之后，

进行性能调优的时候，首先第一步，我觉得，就是要来调节最优的资源配置；在这个基础之上，

如果说你的spark作业，能够分配的资源达到了你的能力范围的顶端之后，无法再分配更多的资源了，

公司资源有限；那么才是考虑去做后面的这些性能调优的点。

**大体上这两个方面：**core mem

问题：

1、分配哪些资源？

2、在哪里分配这些资源？

3、为什么多分配了这些资源以后，性能会得到提升？

答案：

1、分配哪些资源？

executor、core per executor、memory per executor、driver memory

2、在哪里分配这些资源？

在我们在生产环境中，提交spark作业时，用的spark-submit shell脚本，里面调整对应的参数

/usr/local/spark/bin/spark-submit \

–class cn.spark.sparktest.core.WordCountCluster \

–num-executors 3 \ 配置executor的数量

–executor-memory 100m \ 配置每个executor的内存大小

–executor-cores 3 \ 配置每个executor的cpu core数量

–driver-memory 100m \ 配置driver的内存（影响很大）

/usr/local/SparkTest-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \

3、调节到多大，算是最大呢？

第一种，Spark Standalone，公司集群上，搭建了一套Spark集群，你心里应该清楚每台机器还能够

给你使用的，大概有多少内存，多少cpu core；那么，设置的时候，就根据这个实际的情况，

去调节每个spark作业的资源分配。比如说你的每台机器能够给你使用4G内存，2个cpu core；

20台机器；executor，20；平均每个executor：4G内存，2个cpu core。

第二种，Yarn。资源队列。资源调度。应该去查看，你的spark作业，要提交到的资源队列，

hadoop spark storm 每一个队列都有各自的资源（cpu mem）

**大概有多少资源？**500G内存，100个cpu core；executor，50；平均每个executor:10G内存，2个cpu core。

Spark-submit的时候怎么指定资源队列？ --conf spark.yarn.queue default

设置队列名称:spark.yarn.queue default

一个原则，你能使用的资源有多大，就尽量去调节到最大的大小（executor的数量，几十个到上百个不等；

executor内存；executor cpu core）

4、为什么调节了资源以后，性能可以提升？

增加executor：

如果executor数量比较少，那么，能够并行执行的task数量就比较少，就意味着，我们的Application的并行执行的能力就很弱。

比如有3个executor，每个executor有2个cpu core，那么同时能够并行执行的task，就是6个。6个执行完以后，再换下一批6个task。增加了executor数量以后，那么，就意味着，能够并行执行的task数量，也就变多了。比如原先是6个，现在可能可以并行执行10个，甚至20个，100个。那么并行能力就比之前提升了数倍，数十倍。相应的，性能（执行的速度），也能提升数倍~数十倍。

增加每个executor的cpu core：

也是增加了执行的并行能力。原本20个executor，每个才2个cpu core。能够并行执行的task数量，

就是40个task。现在每个executor的cpu core，增加到了5个。能够并行执行的task数量，就是100个task。执行的速度，提升了2倍左右。

增加每个executor的内存量：

增加了内存量以后，对性能的提升，有三点：

1、如果需要对RDD进行cache，那么更多的内存，就可以缓存更多的数据，将更少的数据写入磁盘，

甚至不写入磁盘。减少了磁盘IO。

2、对于shuffle操作，reduce端，会需要内存来存放拉取的数据并进行聚合。**如果内存不够，**也会写入磁盘。如果给executor分配更多内存以后，就有更少的数据，需要写入磁盘，甚至不需要写入磁盘。减少了磁盘IO，提升了性能。

3、对于task的执行，可能会创建很多对象。如果内存比较小，可能会频繁导致JVM堆内存满了，

然后频繁GC，垃圾回收，minor GC和full GC。（速度很慢）。内存加大以后，带来更少的GC，垃圾回收，

避免了速度变慢，性能提升。

参考链接： Spark性能调优之资源分配