性能调优：
总则：加资源加并行度 简单直接，调节最优的资源配置 RDD架构和持久化
当可分配的资源无法达到更多的时候在考虑性能调优
从 重剑无锋 到 花拳绣腿
1.分配资源 并行度 RDD架构和缓存
2.shuffle调优
3.spark算子调优
4.JVM调优 、 广播大变量
分配哪些资源：executor(task--worker任务数) cpu per executor（每个作业的cpu核心数）、memory （可以使用的内存）、driver memory(影响不大)
在spark submit shell脚本里面调整对应的参数
yarn资源队列
standalone 熟悉硬件配置
原则：你能使用多大资源就调节多大
可有并行执行的task ，executor * cpu cor，减少磁盘IO 提高性能
如果有RDD.cache()，分配更多的内存，不用写入磁盘 ，如果内存较小，jvm 垃圾回收也会成为较大的问题，shuffle阶段reduce端拉取数据聚合，也是消耗内存，溢出会写入磁盘。
Job： 多个stage ，stage0结束到reduceBykey的时候，会在stage1阶段的reduce端task建立一份文件(可以有多个key，但是相同key的一定在同一个文件里) 去stage0 端拉取自己的数据
并行度： 各个stage阶段的task数量，官方推荐 task数量设置成cpu核心数的 2-3倍 这样CPU core 不至于那样的空闲 提升性能conf.set("spark.default.parallelism","500")
RDD持久化后，内存、磁盘 各有一部分数据，当内存不够支撑 可以将RDD序列化成字节数组，就一个对象大大减少内存空间占用，在使用需要反序列化 还是OOM 存入磁盘，内存很大时，可以双副本机制两份持久化数据
纯内存 persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY()) 可以用.cache()代替
persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER())
persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK())
persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER())
persist(StorageLevel.DISK_ONLY())
persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_2()) 双副本机制
广播变量： 不用的话map副本消耗网络资源，传输到各个task 每个都占用内存，堆区消耗增大，大变量广播出去，不是直接使用，开始driver上面一份 task去BlockManager负责管理的某个Executoor对应的内存磁盘上的数据上面拿 ，BLM没有的话会去driver或者另一个BLM上面拿，不是每个task一个副本，而是每个executor上一个随机抽取的时候可以用到广播变量broadcast
Kryo序列化：
使用：算子中用到的外部变量、持久化RDD进行序列化时、shuffle
Kryo序列化 比java默认的序列化速度快 内存占用小 是java序列化机制的1/10
在sparkconf中设置属性 .set(spark.serializer,org.apache.spark.serializer.KryoSreializer)
注册你需要Kryo序列化的类 .registerKryoClass(new Class[]{xxx.class})
数据本地化等待时间
task没有被分配到它数据所在的节点（节点计算资源满了）
task等待默认3s 等不下去就会被分配到别的节点 或者task去用节点的另一个executor执行，task的executor去BlockManager拉取所需的数据，这需要网络传输，通过TransferService 去远程其他节点找。最差可能需要跨机架去拉取数据
本地化级别 ： 进程本地化 、节点本地化、机架本地化
可以观察日志 PROCESS_LOCAL ANY 都是什么级别的 调节等待时长 查看spark作业时长有没有缩短
调节方法：conf .set("spark.locality","10")
JVM调优：
降低cache操作的内存占比
让task执行算子函数时 有更多的内存可以使用 减少persist内存占比
JVM 内存划分：算子计算用 、persist用于持久化
executor 堆外内存与连接等待时长
task stage0 阶段，堆外内存不足，OOM，block manager 挂掉
task stage1 通过mapoutputtracker 得到需要的数据地址，去stage0 阶段找的时候 找不到，此时任务会重新执行...反复几次task失败，查看log shuffle output file not found 就是这个问题 task lost 、oom 等
设置 ：提交作业的时候参数设置里面，默认是300M 通常大任务的时候是不够的
-conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048
task去别的BlockManager上拉取数据的那个节点，正在进行JVM GC，此时连接超过默认60s 超时失败，反复提交stage
报错： error：file id uuid not found 、file lost 等
-conf spark.core.connection.ack.wait.time.out=300，这个可能解决偶尔的数据拉取失败情况
shuffle调优
shuffle原理
在某个action触发job的时候 DAGScheduler 会负责划分job为多个stage 依据算子 将操作前半部分以及之前所有的RDD transformation，操作划分为一个stage shuffle的后半部分直到action为之的RDD和transformation操作划分为另外一个stage，所以一个shuffle 会有两个stage ，stage0 通过内存缓冲区，缓冲区满溢后再spill溢写将key相同的写入磁盘的同一个文件，driver总共有多少个task 他就生成多少个文件，stage1 将属于他的key的那个文件拉取文件K,V对 到内存缓冲区 用HashMap数据格式 进行（k，v）的汇聚。task用我们自定义的聚合函数进行累加得到的最终的值 就完成了shuffle
合并map端输出文件：
.set("spark.shuffle.consolidateFiles","true") 默认是不开启的
并行执行的task创建输出文件 下一批并行执行的task 复用之前已有的输出文件 大大减少了map端的输出文件，也减少了stage1阶段task任务的拉取文件数，大大减少了磁盘的IO，实际生产环节 可能减少的时间是可以缩短一半的
调节map端内存缓冲与reduce端内存占比：
map端内存缓冲默认32K ，如果task处理数量较大 需要频繁的将内存溢写到磁盘
reduce端内存使用自己executor的JVM 堆空间q 分配是默认 0.2 当拉取的数据过多
频繁的spill操作 溢写到磁盘 只有聚合的时候还的多次读写存在磁盘的数据进行聚合
参数查看： standalone spark UI :4040 stage executor task shuffle read writer
yarn 界面 application spark UI ...
实现设置： .set("spark.shuffle.file.buffer"."32") ，调节 64 、128 成倍加
.set("spark.shuffle.memoryFraction"，"0.2")，调节0.1 的加
调节之后，减少了内存缓冲区溢写的次数 ，也减少了聚合读取磁盘文件的数量
HashShuffleManager和SortShuffleManager
spark.shuffle.manager：hash、sort、tungsten-sort
new SparkConf().set("spark.shuffle.manager", "hash") 普通的规则
new SparkConf().set("spark.shuffle.manager", "tungsten-sort")钨丝，官方说是优化了内存机制
原文地址：https://www.cnblogs.com/lsbigdata/p/10204858.html