大数据之Spark:Spark调优之RDD算子调优

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了大数据之Spark:Spark调优之RDD算子调优相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

目录

1. RDD复用

在对RDD进行算子时,要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算,如下图所示:

对上图中的RDD计算架构进行修改,得到如下图所示的优化结果:

2. 尽早filter

获取到初始RDD后,应该考虑尽早地过滤掉不需要的数据,进而减少对内存的占用,从而提升Spark作业的运行效率。

3. 读取大量小文件-用wholeTextFiles

当我们将一个文本文件读取为 RDD 时,输入的每一行都会成为RDD的一个元素。

也可以将多个完整的文本文件一次性读取为一个pairRDD,其中键是文件名,值是文件内容。

val input:RDD[String] = sc.textFile("dir/*.log") 

如果传递目录,则将目录下的所有文件读取作为RDD。文件路径支持通配符。

但是这样对于大量的小文件读取效率并不高,应该使用 wholeTextFiles返回值为RDD[(String, String)],其中Key是文件的名称,Value是文件的内容。

def wholeTextFiles(path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[(String, String)])

wholeTextFiles读取小文件:

val filesRDD: RDD[(String, String)] =
sc.wholeTextFiles("D:\\\\data\\\\files", minPartitions = 3)
val linesRDD: RDD[String] = filesRDD.flatMap(_._2.split("\\\\r\\\\n"))
val wordsRDD: RDD[String] = linesRDD.flatMap(_.split(" "))
wordsRDD.map((_, 1)).reduceByKey(_ + _).collect().foreach(println)

4. mapPartition和foreachPartition

1、mapPartitions

map(_…) 表示每一个元素

mapPartitions(_…) 表示每个分区的数据组成的迭代器

普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作,而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进行操作。

如果是普通的map算子,假设一个partition有1万条数据,那么map算子中的function要执行1万次,也就是对每个元素进行操作。

如果是mapPartition算子,由于一个task处理一个RDD的partition,那么一个task只会执行一次function,function一次接收所有的partition数据,效率比较高。

比如,当要把RDD中的所有数据通过JDBC写入数据,如果使用map算子,那么需要对RDD中的每一个元素都创建一个数据库连接,这样对资源的消耗很大,如果使用mapPartitions算子,那么针对一个分区的数据,只需要建立一个数据库连接。

mapPartitions算子也存在一些缺点:对于普通的map操作,一次处理一条数据,如果在处理了2000条数据后内存不足,那么可以将已经处理完的2000条数据从内存中垃圾回收掉;但是如果使用mapPartitions算子,但数据量非常大时,function一次处理一个分区的数据,如果一旦内存不足,此时无法回收内存,就可能会OOM,即内存溢出。

因此,mapPartitions算子适用于数据量不是特别大的时候,此时使用mapPartitions算子对性能的提升效果还是不错的。(当数据量很大的时候,一旦使用mapPartitions算子,就会直接OOM)

在项目中,应该首先估算一下RDD的数据量、每个partition的数据量,以及分配给每个Executor的内存资源,如果资源允许,可以考虑使用mapPartitions算子代替map。

2、foreachPartition

rrd.foreache(_…) 表示每一个元素

rrd.forPartitions(_…) 表示每个分区的数据组成的迭代器

在生产环境中,通常使用foreachPartition算子来完成数据库的写入,通过foreachPartition算子的特性,可以优化写数据库的性能。

如果使用foreach算子完成数据库的操作,由于foreach算子是遍历RDD的每条数据,因此,每条数据都会建立一个数据库连接,这是对资源的极大浪费,因此,对于写数据库操作,我们应当使用foreachPartition算子。

与mapPartitions算子非常相似,foreachPartition是将RDD的每个分区作为遍历对象,一次处理一个分区的数据,也就是说,如果涉及数据库的相关操作,一个分区的数据只需要创建一次数据库连接,如下图所示:

使用了foreachPartition 算子后,可以获得以下的性能提升:

对于我们写的function函数,一次处理一整个分区的数据;
1、对于一个分区内的数据,创建唯一的数据库连接;
2、只需要向数据库发送一次SQL语句和多组参数;
3、在生产环境中,全部都会使用foreachPartition算子完成数据库操作。foreachPartition算子存在一个问题,与mapPartitions算子类似,如果一个分区的数据量特别大,可能会造成OOM,即内存溢出。

5. filter+coalesce/repartition(减少分区)

在Spark任务中我们经常会使用filter算子完成RDD中数据的过滤,在任务初始阶段,从各个分区中加载到的数据量是相近的,但是一旦进过filter过滤后,每个分区的数据量有可能会存在较大差异,如下图所示:

根据上图我们可以发现两个问题:

1、每个partition的数据量变小了,如果还按照之前与partition相等的task个数去处理当前数据,有点浪费task的计算资源;

2、每个partition的数据量不一样,会导致后面的每个task处理每个partition数据的时候,每个task要处理的数据量不同,这很有可能导致数据倾斜问题。

如上图所示,第二个分区的数据过滤后只剩100条,而第三个分区的数据过滤后剩下800条,在相同的处理逻辑下,第二个分区对应的task处理的数据量与第三个分区对应的task处理的数据量差距达到了8倍,这也会导致运行速度可能存在数倍的差距,这也就是数据倾斜问题。

针对上述的两个问题,我们分别进行分析:
1、针对第一个问题,既然分区的数据量变小了,我们希望可以对分区数据进行重新分配,比如将原来4个分区的数据转化到2个分区中,这样只需要用后面的两个task进行处理即可,避免了资源的浪费。

2、针对第二个问题,解决方法和第一个问题的解决方法非常相似,对分区数据重新分配,让每个partition中的数据量差不多,这就避免了数据倾斜问题。

那么具体应该如何实现上面的解决思路?我们需要coalesce算子。

repartition与coalesce都可以用来进行重分区,其中repartition只是coalesce接口中shuffle为true的简易实现,coalesce默认情况下不进行shuffle,但是可以通过参数进行设置。

假设我们希望将原本的分区个数A通过重新分区变为B,那么有以下几种情况:
1、A > B(多数分区合并为少数分区)

A与B相差值不大

此时使用coalesce即可,无需shuffle过程。

A与B相差值很大

此时可以使用coalesce并且不启用shuffle过程,但是会导致合并过程性能低下,所以推荐设置coalesce的第二个参数为true,即启动shuffle过程。

2、A < B(少数分区分解为多数分区)

此时使用repartition即可,如果使用coalesce需要将shuffle设置为true,否则coalesce无效。

我们可以在filter操作之后,使用coalesce算子针对每个partition的数据量各不相同的情况,压缩partition的数量,而且让每个partition的数据量尽量均匀紧凑,以便于后面的task进行计算操作,在某种程度上能够在一定程度上提升性能。

注意:local模式是进程内模拟集群运行,已经对并行度和分区数量有了一定的内部优化,因此不用去设置并行度和分区数量。

6. 并行度设置

Spark作业中的并行度指各个stage的task的数量。

如果并行度设置不合理而导致并行度过低,会导致资源的极大浪费,例如,20个Executor,每个Executor分配3个CPU core,而Spark作业有40个task,这样每个Executor分配到的task个数是2个,这就使得每个Executor有一个CPU core空闲,导致资源的浪费。

理想的并行度设置,应该是让并行度与资源相匹配,简单来说就是在资源允许的前提下,并行度要设置的尽可能大,达到可以充分利用集群资源。合理的设置并行度,可以提升整个Spark作业的性能和运行速度。

Spark官方推荐,task数量应该设置为Spark作业总CPU core数量的2~3倍。之所以没有推荐task数量与CPU core总数相等,是因为task的执行时间不同,有的task执行速度快而有的task执行速度慢,如果task数量与CPU core总数相等,那么执行快的task执行完成后,会出现CPU core空闲的情况。如果task数量设置为CPU core总数的2~3倍,那么一个task执行完毕后,CPU core会立刻执行下一个task,降低了资源的浪费,同时提升了Spark作业运行的效率。

Spark作业并行度的设置如下:

val conf = new SparkConf().set("spark.default.parallelism", "500")

原则:让 cpu 的 Core(cpu 核心数) 充分利用起来, 如有100个 Core,那么并行度可以设置为200~300。

以上是关于大数据之Spark:Spark调优之RDD算子调优的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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