Spark调优指南：Executor与Driver内存配置及RDD分区策略

"Spark调优涉及到多个关键配置参数的调整，以优化其性能和资源利用率。主要关注点包括Executor的数量、内存分配、任务调度以及数据处理策略。" 在Spark中，调优是确保应用程序高效运行的关键步骤。以下是一些重要的调优策略： 1. **Executor配置**：`SPARK_EXECUTOR_INSTANCES` 和 `SPARK_EXECUTOR_CORES` 决定了Spark作业可以并行执行的任务数量。增加Executor实例和每个Executor的核数可以提高并发处理能力。同时，`SPARK_EXECUTOR_MEMORY` 用于设置Executor内存，而 `spark.yarn.executor.memoryOverhead` 是额外的内存开销，通常默认为executor内存的7%。 2. **Driver内存**：类似地，`SPARK_DRIVER_MEMORY` 控制Driver进程的内存，`spark.yarn.driver.memoryOverhead` 是Driver的内存开销，默认为driver内存的7%。确保Driver有足够的内存来管理作业的元数据和结果。 3. **任务调度**：合理设置任务粒度，例如，如果一个Stage有100个任务，但Executor只有50个核心，那么任务调度可能会变得低效。应尽量保持任务数量与Executor核心数的平衡，以避免过多的上下文切换。 4. **数据分区**：Spark作业的输入数据会被划分为多个分区，每个分区对应一个任务。`mapred.min.split.size` 可以影响HDFS中的最小分区大小，这将决定数据的读取效率。优化数据分区可以减少网络传输和提高并行度。 5. **内存管理**：Spark默认使用Java堆内存，这可能导致垃圾回收问题。为了优化，可以考虑使用off-heap存储，如Tachyon或Alluxio。此外，使用更高效的集合类，如fastutil，可以减少对象创建和内存占用。 6. **数据结构**：Spark默认使用Java序列化，但效率较低。可以改用Kryo序列化，它更快速且占用更少的内存。对于大数据集，使用特定长度的数组（如固定长度的字符串）可以进一步节省内存。 7. ** Shuffle操作**：Shuffle是Spark性能瓶颈之一，可以通过减少shuffle操作，或者使用更高效的shuffle算法（如Hash Shuffling或Sort Shuffling）来优化。 8. **持久化策略**：对中间结果进行缓存（如使用内存或磁盘），可以避免重复计算，提高整体性能。选择合适的持久化级别（如MEMORY_ONLY, MEMORY_AND_DISK等）也很关键。 9. **网络通信**：调整`spark.network.timeout`等网络超时设置，以及`spark.rpc.askTimeout`，可以避免由于网络延迟导致的作业失败。 10. **资源调度**：在YARN或Mesos上运行Spark时，合理配置资源分配策略，如公平调度器或FIFO调度器，可以提高集群的整体利用率。 以上策略需要根据具体应用和硬件环境进行调整。在实际操作中，可以使用Spark的动态资源调整功能，如动态分配Executors，以应对不同工作负载的变化。同时，持续监控和日志分析也是调优过程中的重要环节，可以帮助识别性能瓶颈并做出相应的优化决策。