调优概述

在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，进而导致各种异常。总之，无论是哪种情况，都会导致Spark作业的运行效率低下，甚至根本无法运行。因此我们必须对Spark作业的资源使用原理有一个清晰的认识，并知道在Spark作业运行过程中，有哪些资源参数是可以设置的，以及如何设置合适的参数值。

Spark作业基本运行原理:

当我们使用spark-submit提交一个Spark作业后，作业会启动一个对应的Driver进程，Driver进程的位置取决于我们使用的部署方式。Driver进程的任务是占用一定数量的内存和CPU核心，然后申请作业需要的资源。

资源申请

Driver进程首先向集群管理器申请资源，这些资源包括在各个工作节点上启动必要数量的Executor进程，每个Executor进程都拥有特定数量的内存和CPU核心。

任务调度和执行

获得资源后，Driver进程根据我们编写的作业代码将作业分拆成多个stage，每个stage包含一批task。Driver进程将这些task分配到各个Executor进程执行。task是执行我们编写的一段代码片段的计算单元，每个task处理不同的数据。

stage及数据处理

作业以shuffle类算子划分stage，每个stage的所有task完成后，Driver启动下一个stage。下一个stage的task读取上一个stage的输出结果作为输入。当代码执行cache/persist等持久化操作时，每个task计算出的数据也会保存到Executor进程的内存或保存在节点的磁盘文件中。

Executor内存分布

Executor的内存主要有三部分；执行我们的代码默认占用20%的内存，shuffle过程中task对结果进行聚合操作占用20%的内存，RDD持久化占用60%内存。

task执行速度

task的执行速度和每个Executor进程的CPU核心数量直接相关。如果CPU核心数量充足，并且分配给的task数量合理，通常可以快速高效地执行这些task。

资源参数调优

了解完了Spark作业运行的基本原理之后，对资源相关的参数就容易理解了。所谓的Spark资源参数调优，其实主要就是对Spark运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数，来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是Spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理中的某个部分，我们同时也给出了一个调优的参考值。

• num-executors： 这个参数设置Spark作业的执行器(Executor)数量。默认情况下，如果不设置，系统只会启动少量的Executor进程，影响作业运行速度。一般情况下，设置50-100个Executor进程比较合适。
• executor-memory： 这个参数设置每个Executor进程的内存，对Spark作业的性能有直接影响。常规来说，设置4G - 8G内存是比较合适的，但具体值还需要根据队列的最大内存限制来决定。
• executor-cores： 这个参数用于设置每个Executor进程的CPU core数量，它决定了每个Executor进程并行执行任务的能力。理想值在2-4个，但具体数量需要根据队列的最大CPU core限制和Executor数量来确定。
• driver-memory： 这个参数用于设置Driver进程的内存。常规来说，不设置也可以，或者设置1G内存。只有在使用collect算子将RDD的数据全部拉取到Driver上处理时，需要确保Driver的内存足够大。
• spark.default.parallelism： 这个参数设置了每个stage的默认task数量，对于Spark作业性能非常关键。推荐的task数量设置为500-1000个。Spark会根据HDFS的block数量设置task数量，如果task数量偏少，前面的Executor设置参数就会失效。
• spark.storage.memoryFraction： 这个参数用于设置RDD持久化数据在Executor内存中的占比，默认值是0.6。如果Spark作业中有较多的RDD持久化操作，该参数的值可以适当提高一些。
• spark.shuffle.memoryFraction： 这个参数用于设置shuffle操作过程中，进行聚合操作时能够使用的Executor内存的比例，默认值是0.2。如果Spark作业中的RDD持久化操作较少，shuffle操作较多，应降低持久化操作的内存占比，提高shuffle操作的内存占比比例。

资源参数参考示例以下是一份spark-submit命令的示例，大家可以参考一下，并根据自己的实际情况进行调节：

./bin/spark-submit \
  --master yarn-cluster \
  --num-executors 100 \
  --executor-memory 6G \
  --executor-cores 4 \
  --driver-memory 1G \
  --conf spark.default.parallelism=1000 \
  --conf spark.storage.memoryFraction=0.5 \
  --conf spark.shuffle.memoryFraction=0.3 \

根据实践经验来看，大部分Spark作业经过本次基础篇所讲解的开发调优与资源调优之后，一般都能以较高的性能运行了，足以满足我们的需求。但是在不同的生产环境和项目背景下，可能会遇到其他更加棘手的问题（比如各种数据倾斜），也可能会遇到更高的性能要求。为了应对这些挑战，需要使用更高级的技巧来处理这类问题。在后续的《Spark性能优化指南——高级篇》中，我们会详细讲解数据倾斜调优以及Shuffle调优。

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