spark内核揭秘-14-Spark性能优化的10大问题及其解决方案

问题1：reduce task数目不适合

解决方案：

需要根据实际情况调剂默许配置，调剂方式是修改参数spark.default.parallelism。通常的，reduce数目设置为core数目的2⑶倍。数量太大，造成很多小任务，增加启动任务的开消；数目太小，任务运行缓慢。所以要公道修改reduce的task数目即spark.default.parallelism

问题2：shuffle磁盘IO时间长

解决方案：

设置spark.local.dir为多个磁盘，并设置磁盘的IO速度快的磁盘，通过增加IO来优化shuffle性能；

问题3：map|reduce数量大，造成shuffle小文件数目多

解决方案：

通过设置spark.shuffle.consolidateFiles为true，来合并shuffle中间文件，此时文件数为reduce tasks数目；

问题4：序列化时间长、结果大

解决方案：

spark默许使用JDK 自带的ObjectOutputStream，这类方式产生的结果大、CPU处理时间长，可以通过设置spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KeyoSerializer。

另外如果结果已很大，那就最好使用广播变量方式了，结果你晓得。

问题5：单条记录消耗大

解决方案：

使用mapPartition替换map，mapPartition是对每一个Partition进行计算，而map是对partition中的每条记录进行计算；

问题6 : collect输出大量结果时速度慢

解决方案：

collect源码中是把所有的结果以1个Array的方式放在内存中，可以直接输出到散布式的文件系统，然后查看文件系统中的内容；

问题7: 任务履行速度倾斜

解决方案：

如果数据倾斜，1般是partition key获得不好，可以斟酌其他的并行处理方式，并在中间加上aggregation操作；如果是Worker倾斜，例如在某些Worker上的executor履行缓慢，可以通过设置spark.speculation=true 把那些延续慢的节点去掉；

问题8: 通过量步骤的RDD操作后有很多空任务或小任务产生

解决方案：

使用coalesce或repartition去减少RDD中partition数量；

问题9：Spark Streaming吞吐量不高

可以设置spark.streaming.concurrentJobs

问题10：Spark Streaming 运行速度突然降落了，常常会有任务延迟和阻塞

解决方案：

这是由于我们设置job启动interval时间间隔太短了，致使每次job在指定时间没法正常履行完成，换句话说就是创建的windows窗口时间间隔太密集了；