Spark Sql 作业优化

Posted 2023-04-17

【中文标题】Spark Sql 作业优化

【英文标题】：Spark Sql Job optimization

【发布时间】：2018-09-30 18:46:03

【问题描述】：

我有一个工作，它包含大约 9 条 sql 语句来从 hive 中提取数据并写回 hive db。它目前正在运行 3 小时，考虑到处理数据的火花能力，这似乎太长了。该应用程序总共启动 11 个阶段。

我使用 Spark UI 做了一些分析，发现以下灰色区域可以改进：

作业 5 中的第 8 阶段具有 1.5 TB 的随机输出。 作业 4 和作业 5 之间的时间间隔为 20 分钟。我读到了这个时间间隔，发现 spark 执行 IO 超出 spark 作业，这反映了两个作业之间的间隔，可以在驱动程序日志中看到。

我们有一个由 800 个节点组成的集群，每个队列的资源有限，我使用下面的 conf 提交作业：

--执行人数 200 -- 执行器核心 1 -- 执行器内存 6G -- 部署模式客户端

也附上 UI 的图片。

现在我的问题是：

我在哪里可以找到这项工作的驱动程序日志？ 在图片中，我看到一长串添加的 Executor，我总和超过 200，但在 Executor 选项卡中，数字正好是 200。对此有何解释？ 在所有阶段中，只有一个阶段的 TASK 约为 35000，而其余阶段只有 200 个任务。我应该增加执行者的数量还是应该使用 spark 的动态分配工具？

【问题讨论】：

这 9 条单独的 SQL 语句是针对 HDFS 中的同一张表还是 N 表？

前两个 SQL 从主表拉数据到一个公用表。查询的其余部分使用公用表根据过滤条件生成输出。

【参考方案1】：

以下是可以在一定程度上指导你的思维过程：

每个执行器必须有一个核心吗？执行者不必总是很胖。您可以在一个执行器中拥有更多核心。这是创建苗条与肥胖执行者之间的权衡。

配置shuffle分区参数spark.sql.shuffle.partitions

确保从 Hive 读取数据时，您使用的是 Sparksession（基本上是 HiveContext）。这会将 HDFS 中的数据和 Hive 的 Metastore 中的模式信息拉入 Spark 内存。

是的，资源的动态分配是一种有助于分配正确资源集的功能。这比固定分配要好。