Spark内存调优指南

一、Spark内存调优指南

在使用Spark过程中，内存调优是一个必须考虑的问题。正确的内存配置不仅可以提高应用程序执行的效率，还能避免一些应用程序错误。本攻略将提供一些Spark内存调优的技巧和最佳实践。

二、优化指南

1. 存储级别的优化

在处理大数据时，Spark可能会从磁盘读取大量的数据，并将其缓存到内存中，以便后续快速访问。数据的存储级别可以通过调用cache()方法来设置。常用的存储级别有两种：

MEMORY_ONLY：缓存数据只存储在内存中，如果内存不足，在JVM中的其它对象将被清除，从而导致应用崩溃。

MEMORY_AND_DISK：缓存数据存储在内存和磁盘上，如果内存不足，Spark可以通过磁盘来存储数据，以牺牲部分性能为代价，来保证应用程序的可用性。

在决定数据存储级别时，需要权衡性能和可用性。如果可用内存非常有限，那么MEMORY_AND_DISK是更好的选择，否则，使用MEMORY_ONLY即可。

1. Executor内存大小的控制

Executor的大小影响着应用程序的速度和稳定性。如果Executor过小，数据将无法缓存到内存中，从而导致频繁的磁盘读写操作，降低应用程序的性能。而如果Executor过大，JVM将消耗过多的内存，显式地告诉程序员进行垃圾回收操作，这样会导致执行时间变慢。

因此，需要根据可用的资源来为Executor分配最合适的内存大小。一般来说，建议将Executor的内存大小设置为集群节点可用内存的70%以下。

1. Shuffle操作的优化

Shuffle是Spark作业中最昂贵的操作之一，它包括排序、分区和合并三个阶段。大量的数据通过网络传输，会耗费大量的时间和计算能力。

可以通过以下几种方式来优化Shuffle操作：

3.1 基于Hadoop RLE提高传输效率

在默认情况下，Spark使用JVM来进行序列化，从而将对象进行快速的传输。这种方式不仅占用大量的时间和计算能力，还存在性能瓶颈。

幸运的是，Spark可以使用Hadoop RLE （Record Length Encoding）来序列化对象。Hadoop RLE是一种基于二进制数据的协议，它可以将对象压缩成尽可能小的字节流，并将其传输到Spark作业中。

3.2 在内存中合并数据

在Shuffle操作的合并阶段，Spark需要将来自各个节点的数据合并到一个大的数据集中。在默认情况下，Spark使用磁盘来合并数据，以便充分利用内存空间。

然而，在内存中合并数据可以大大提高作业的性能。这可以通过增加内存分区的数量，并通过分配更多内存来提高内存分区和Shuffle缓冲区的大小来实现。分配足够的内存空间，可以提高Spark的性能和执行效率。

三、示例说明

示例一：基于内存的排序

在下面的例子中，我们将看到如何使用Spark内存调优来实现基于内存的排序操作。我们将创建一个包含1亿个数字的RDD，并使用Spark进行排序。

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.storage.StorageLevel

object SortTest{
def main(args:Array[String]){
val conf = new SparkConf().setAppName("SortTest").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)

val data = sc.parallelize(1 to 100000000)
val startTime = System.currentTimeMillis()
val newdata = data.sortBy(p=>p,true,1)
val endTime =System.currentTimeMillis()
println("Time:"+(endTime-startTime)+"ms")
}
}

此处的sortBy()操作定义了一个有序的RDD，其中包含了与data相同的数字序列。在调用sortBy()操作时，我们可以使用StorageLevel.MEMORY_ONLY，以避免将数据写入磁盘中。

示例二：分区容错

在下面的例子中，我们将看到如何使用Spark内存调优来实现分区容错。我们将创建一个包含1亿个数字的RDD，并使用Spark将其分成两个部分，以测试部分的数据是否可以在Spark执行期间进行故障恢复。

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.storage.StorageLevel

object PartitionTest{
def main(args:Array[String]){
val conf = new SparkConf().setAppName("PartitionTest").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)

val data = sc.parallelize(1 to 100000000)
val startTime = System.currentTimeMillis()
val newData1 = data.filter(_ <= 50000000)
val newData2 = data.filter(_ > 50000000)

newData1.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
newData2.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)

val result = (newData1 ++ newData2).collect()

val endTime =System.currentTimeMillis()
println("Time:"+(endTime-startTime)+"ms")
}
}

在这个例子中，我们将创建两个新的数据集，然后使用persist()操作将数据存储在内存中。在执行过程中，我们会删除其中一个数据集，并对其进行故障恢复。从输出可以看出，Spark成功地恢复了故障，并顺利地完成了任务。