Spark性能优化指南——初级篇
原文来我的公众号：Spark性能优化指南——初级篇
一. Spark作业原理
我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。该进程是向集群管理器（Yarn,K8s）申请运行Spark作业需要使用的资源，这里的资源指的就是Executor进程。
YARN集群管理器会根据我们为Spark作业设置的资源参数，在各个工作节点上，启动一定数量的Executor进程，每个Executor进程都占有一定数量的内存和CPU core。
在申请到了作业执行所需的资源之后，Driver进程就会开始调度和执行我们编写的作业代码了。
Driver进程会将我们编写的Spark作业代码分拆为多个stage，每个stage执行一部分代码片段，并为每个stage创建一批task，然后将这些task分配到各个Executor进程中执行。
task是最小的计算单元，负责执行一模一样的计算逻辑（也就是我们自己编写的某个代码片段），只是每个task处理的数据不同而已。
一个stage的所有task都执行完毕之后，会在各个节点本地的磁盘文件中写入计算中间结果，然后Driver就会调度运行下一个stage。
下一个stage的task的输入数据就是上一个stage输出的中间结果。如此循环往复，直到将我们自己编写的代码逻辑全部执行完，并且计算完所有的数据，得到我们想要的结果为止。
Spark是根据shuffle类算子来进行stage的划分。如果我们的代码中执行了某个shuffle类算子（比如reduceByKey、join等），那么就会在该算子处，划分出一个stage界限来。
可以大致理解为，shuffle算子执行之前的代码会被划分为一个stage，shuffle算子执行以及之后的代码会被划分为下一个stage。
因此一个stage刚开始执行的时候，它的每个task可能都会从上一个stage的task所在的节点，去通过网络传输拉取需要自己处理的所有key，然后对拉取到的所有相同的key使用我们自己编写的算子函数执行聚合操作（比如reduceByKey()算子接收的函数）。这个过程就是shuffle。
当我们在代码中执行了cache/persist等持久化操作时，根据我们选择的持久化级别的不同，每个task计算出来的数据也会保存到Executor进程的内存或者所在节点的磁盘文件中。
因此Executor的内存主要分为三块：
第一块是让task执行我们自己编写的代码时使用，默认是占Executor总内存的20%；
第二块是让task通过shuffle过程拉取了上一个stage的task的输出后，进行聚合等操作时使用，默认也是占Executor总内存的20%；
第三块是让RDD持久化时使用，默认占Executor总内存的60%。
task的执行速度是跟每个Executor进程的CPU core数量有直接关系的。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。
如果CPU core数量比较充足，而且分配到的task数量比较合理，那么通常来说，可以比较快速和高效地执行完这些task线程。
二.核心调优参数
num-executors：
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。（建议50~100个左右的Executor进程）
executor-memory：
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。（根据作业大小不同，建议设置4G~8G，num-executors乘以executor-memory，是不能超过队列的最大内存量的）
executor-cores：
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。（建议设置为2~4个，且num-executors * executor-cores不要超过队列总CPU core的1/3~1/2）
driver-memory：
该参数用于设置Driver进程的内存（建议设置512M到1G）。
spark.default.parallelism：
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。（建议为50~500左右，缺省情况下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。Spark官网建议设置该参数为num-executors * executor-cores的2~3倍较为合适）
spark.storage.memoryFraction：
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（原则上是尽可能保证数据能够全部在内存中，但如果发现作业发生频繁的GC，就该考虑是否调小）
spark.shuffle.memoryFraction：
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。（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）
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